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服務(wù)器架構(gòu)與高并發(fā)性能測(cè)試實(shí)戰(zhàn)方案（二）

  • 作者：新網(wǎng)
  • 來源：新網(wǎng)
  • 瀏覽：100
  • 2018-05-10 17:55:04

場(chǎng)景中的這些業(yè)務(wù)基本是用戶進(jìn)入APP后會(huì)操作到的，除了活動(dòng)日(618、雙11等)，這些業(yè)務(wù)的用戶量都不會(huì)高聚集，同時(shí)這些業(yè)務(wù)相關(guān)的表都是大數(shù)據(jù)表，業(yè)務(wù)多是查詢操作，所以我們需要減少用戶直接命中DB的查詢；優(yōu)先查詢緩存，如果緩存不存在，再進(jìn)行DB查詢，將查詢結(jié)果緩存起來。

 3.實(shí)戰(zhàn)方案

 

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1)通用方案
 
日用戶流量大，但是比較分散，偶爾會(huì)有用戶高聚的情況;
 
場(chǎng)景： 用戶簽到，用戶中心，用戶訂單等。
 
說明：
 
場(chǎng)景中的這些業(yè)務(wù)基本是用戶進(jìn)入APP后會(huì)操作到的，除了活動(dòng)日(618、雙11等)，這些業(yè)務(wù)的用戶量都不會(huì)高聚集，同時(shí)這些業(yè)務(wù)相關(guān)的表都是大數(shù)據(jù)表，業(yè)務(wù)多是查詢操作，所以我們需要減少用戶直接命中DB的查詢;優(yōu)先查詢緩存，如果緩存不存在，再進(jìn)行DB查詢，將查詢結(jié)果緩存起來。
 
更新用戶相關(guān)緩存需要分布式存儲(chǔ)，比如使用用戶ID進(jìn)行hash分組，把用戶分布到不同的緩存中，這樣一個(gè)緩存集合的總量不會(huì)很大，不會(huì)影響查詢效率。
 
方案如：
 
用戶簽到獲取積分：
 
計(jì)算出用戶分布的key，Redis，hash中查找用戶今日簽到信息
 
如果查詢到簽到信息，返回簽到信息
 
如果沒有查詢到，DB查詢今日是否簽到過，如果有簽到過，就把簽到信息同步Redis緩存。
 
如果DB中也沒有查詢到今日的簽到記錄，就進(jìn)行簽到邏輯，操作DB添加今日簽到記錄，添加簽到積分(這整個(gè)DB操作是一個(gè)事務(wù))
 
緩存簽到信息到Redis，返回簽到信息
 
注意這里會(huì)有并發(fā)情況下的邏輯問題，如：一天簽到多次，發(fā)放多次積分給用戶。
 
用戶訂單：
 
這里我們只緩存用戶第一頁的訂單信息，一頁40條數(shù)據(jù)，用戶一般也只會(huì)看第一頁的訂單數(shù)據(jù)
 
用戶訪問訂單列表，如果是第一頁讀緩存，如果不是讀DB
 
計(jì)算出用戶分布的key，Redis，hash中查找用戶訂單信息
 
如果查詢到用戶訂單信息，返回訂單信息
 
如果不存在就進(jìn)行DB查詢第一頁的訂單數(shù)據(jù)，然后緩存redis，返回訂單信息
 
用戶中心：
 
計(jì)算出用戶分布的key，Redis hash中查找用戶訂單信息
 
如果查詢到用戶信息，返回用戶信息
 
如果不存在進(jìn)行用戶DB查詢，然后緩存redis，返回用戶信息
 

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