这里是普通文章模块栏目内容页
每秒30W次的点赞业务,怎么优化?

每秒30W次的点赞业务,怎么优化?

继续答星球水友提问,30WQPS的点赞计数业务,如何设计?

可以看到,这个业务的特点是:

吞吐量超高;

能够接受一定数据不一致;

画外音:计数有微小不准确,不是大问题。

先用最朴素的思想,只考虑点赞计数,可以怎么做?有几点是最容易想到的:

肯定不能用数据库抗实时读写流量;

redis天然支持固化,可以用高可用redis集群来做固化存储;

也可以用MySQL来做固化存储,redis做缓存,读写操作都落缓存,异步线程定期刷DB;

架一层计数服务,将计数与业务逻辑解耦;

此时MySQL核心数据结构是:

t_count(msg_id, praise_count) 

此时redis的KV设计也不难:

key:msg_id

value:praise_count

每秒30W次的点赞业务,怎么优化?

似乎很容易就搞定了:

服务可以水平扩展;

数据量增加时,数据库可以水平扩展;

读写量增加时,缓存也可以水平扩展;

计数系统的难点,还在于业务扩展性问题,以及效率问题。

以微博为例:

每秒30W次的点赞业务,怎么优化?

用户微博首页,有多条消息list,这是一种扩展;

同一条消息msg_id,不止有点赞计数,还有阅读计数,转发计数,评论计数,这也是一种扩展;

假如用最朴素的方式实现,多条消息多个计数的获取伪代码如下:

// (1)获取首页所有消息msg_id 

list<msg_id> = getHomePageMsg(uid); 

// (2)对于首页的所有消息要拉取多个计数 

for( msg_id in list<msg_id>){ 

         //(3.1)获取阅读计数 

         getReadCount(msg_id);  

         //(3.2)获取转发计数 

         getForwordCount(msg_id); 

         //(3.3)获取评论计数 

         getCommentCount(msg_id); 

         //(3.4)获取赞计数 

         getPraiseCount(msg_id); 

由于同一个msg_id多了几种业务计数,redis的key需要带上业务flag,升级为:

msg_id:read 

msg_id:forword 

msg_id:comment 

msg_id:praise 

用来区分共一个msg_id的四种不同业务计数,redis不能支持key的模糊操作,必须访问四次reids。

假设首页有100条消息,这个方案总结为:

for循环每一条消息,100条消息100次;

每条消息4次RPC获取计数接口调用;

每次调用服务要访问reids,拼装key获取count;

画外音:这种方案的扩展性和效率是非常低的。

那如何进行优化呢?

首先看下数据库层面元数据扩展,常见的扩展方式是,增加列,记录更多的业务计数。

每秒30W次的点赞业务,怎么优化?

如上图所示,由一列点赞计数,扩充为四列阅读、转发、评论、点赞计数。

增加列这种业务计数扩展方式的缺点是:每次要扩充业务计数时,总是需要修改表结构,增加列,很烦。

有没有不需要变更表结构的扩展方式呢?

行扩展是一种扩展性更好的方式。

每秒30W次的点赞业务,怎么优化?

表结构固化为:

t_count(msg_id, count_key, count_value) 

当要扩充业务计数时,增加一行就行,不需要修改表结构。

画外音:很多配置业务,会使用这种方案,方便增加配置。

增加行这种业务计数扩展方式的缺点是:表数据行数会增加,但这不是主要矛盾,数据库水平扩展能很轻松解决数据量大的问题。

接下来看下redis批量获取计数的优化方案。

每秒30W次的点赞业务,怎么优化?

原始方案,通过拼装key来区分同一个msg_id的不同业务计数。

可以升级为,同一个value来存储多个计数。

每秒30W次的点赞业务,怎么优化?

如上图所示,同一个msg_id的四个计数,存储在一个value里,从而避免多次redis访问。

画外音:通过value来扩展,是不是很巧妙?

总结

计数业务,在数据量大,并发量大的时候,要考虑的一些技术点:

用缓存抗读写;

服务化,计数系统与业务系统解耦;

水平切分扩展吞吐量、数据量、读写量;

要考虑扩展性,数据库层面常见的优化有:列扩展,行扩展两种方式;

要考虑批量操作,缓存层面常见的优化有:一个value存储多个业务计数;

计数系统优化先聊到这里,希望大家有收获。

收藏
0
有帮助
0
没帮助
0