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每秒100W次的计数,架构原来可以这样设计!

在业务复杂,计数扩展频繁,数据量大,并发量大的情况下,计数系统的架构演进与实践,是本文将要分享的问题。

作者:58沈剑|2021-07-09 05:52

今天和大家聊聊计数系统。

画外音:文章较长,可提前收藏。

计数系统解决什么业务问题?

很多业务都有“计数”需求,以微博为例:

微博首页的个人中心部分,有三个重要的计数:

  • 关注了多少人的计数;
  • 粉丝的计数;
  • 发布博文的计数;

微博首页的博文消息主体部分,也有有很多计数,分别是一条博文的:

  • 转发计数;
  • 评论计数;
  • 点赞计数;
  • 甚至是浏览计数;

画外音:浏览计数有点难,每秒100W次PV,就有100W次计数。

在业务复杂,计数扩展频繁,数据量大,并发量大的情况下,计数系统的架构演进与实践,是本文将要分享的问题。

如何最快速的实现业务计数呢?

count计数法。

典型的互联网架构,常常分为这么几层:

  • 调用层:处于端上的browser或者APP;
  • 站点层:拼装html或者json返回的web-server层;
  • 服务层:提供RPC调用接口的service层;
  • 数据层:提供固化数据存储的db,以及加速存储的cache;

针对上文微博计数的例子,主要涉及“关注”业务,“粉丝”业务,“微博消息”业务,一般来说,会有相应的db存储相关数据,相应的service提供相关业务的RPC接口:

  • 关注服务:提供关注数据的增删查改RPC接口;
  • 粉丝服务:提供粉丝数据的增删查改RPC接口;
  • 消息服务:提供微博消息数据的增删查改RPC接口,消息业务相对比较复杂,涉及微博消息、转发、评论、点赞等数据的存储;

对关注、粉丝、微博业务进行了初步解析,那首页的计数需求应该如何满足呢?

很容易想到,关注服务+粉丝服务+消息服务均提供相应接口,就能拿到相关计数数据。


例如,个人中心首页,需要展现博文数量这个计数,web层访问message-service的count接口,这个接口执行:

  1. select count(*) from t_msg where uid = XXX 

同理,也很容易拿到关注,粉丝的这些计数。

这个方案叫做“count”计数法,在数据量并发量不大的情况下,最容易想到且最经常使用的就是这种方法。

count计数法存在什么问题呢?

随着数据量的上升,并发量的上升,这个方法的弊端将逐步展现。

例如,微博首页有很多条微博消息,每条消息有若干计数,此时计数的拉取就成了一个庞大的工程:

整个拉取计数的伪代码如下:

  1. list<msg_id> = getHomePageMsg(uid);// 获取首页所有消息 
  2. for( msg_id in list<msg_id>){ // 对每一条消息 
  3.          getReadCount(msg_id);  // 阅读计数 
  4.          getForwordCount(msg_id); // 转发计数 
  5.          getCommentCount(msg_id); // 评论计数 
  6.          getPraiseCount(msg_id); // 赞计数 

其中:

  • 每一个微博消息的若干个计数,都对应4个后端服务访问;
  • 每一个访问,对应一条count的数据库访问(count要了老命了);

其效率之低,资源消耗之大,处理时间之长,可想而知。

“count”计数法方案,可以总结为:

  • 多条消息多次查询,for循环进行;
  • 一条消息多次查询,多个计数的查询;
  • 一次查询一个count,每个计数都是一个count语句;

那如何进行优化呢?

计数外置法。

计数是一个通用的需求,有没有可能,这个计数的需求实现在一个通用的系统里,而不是由关注服务、粉丝服务、微博服务来分别来提供相应的功能呢?

画外音:各个业务系统具备的通用痛点,应该下沉统一解决。

可以抽象一个通用的计数服务。

通过分析,上述微博的业务可以抽象成两类:

  • 用户(uid)维度的计数:用户的关注计数,粉丝计数,发布的微博计数;
  • 微博消息(msg_id)维度的计数:消息转发计数,评论计数,点赞计数;

于是可以抽象出两个表,针对这两个维度来进行计数的存储:

  1. t_user_count (uid, gz_count, fs_count, wb_count); 
  2. t_msg_count (msg_id, forword_count, comment_count, praise_count); 

甚至可以更为抽象,一个表搞定所有计数:

  1. t_count(id, type, c1, c2, c3, …) 

通过type来判断,id究竟是uid还是msg_id,但并不建议这么做。

存储抽象完,再抽象出一个计数服务对这些数据进行管理,提供友善的RPC接口:

这样,在查询一条微博消息的若干个计数的时候,不用进行多次数据库count操作,而会转变为一条数据的多个属性的查询:

  1. for(msg_id in list<msg_id>) { 
  2. select forword_count, comment_count, praise_count  
  3.     from t_msg_count  
  4.     where msg_id=$msg_id; 

甚至,可以将微博首页所有消息的计数,转变为一条IN语句(不用多次查询了)的批量查询:

  1. select * from t_msg_count  
  2.     where msg_id IN 
  3.     ($msg_id1, $msg_id2, $msg_id3, …); 

IN查询可以命中msg_id聚集索引,效率很高。

那么,当有微博被转发、评论、点赞的时候,计数服务如何同步的进行计数的变更呢?

如果让业务服务来调用计数服务,势必会导致业务系统与计数系统耦合。可以通过MQ来解耦,在业务发生变化的时候,向MQ发送一条异步消息,通知计数系统计数发生了变化即可:

如上图:

  • 用户新发布了一条微博;
  • msg-service向MQ发送一条消息;
  • counting-service从MQ接收消息;
  • counting-service变更这个uid发布微博消息计数;

画外音:其实发送一条微博本来就会发MQ消息,计数系统只是新增一个订阅方。

这个方案称为“计数外置”,可以总结为:

  • 通过counting-service单独保存计数;
  • MQ同步计数的变更;
  • 多条消息的多个计数,一个批量IN查询完成;

计数外置可能存在什么新的问题呢?

计数外置,本质是数据的冗余,架构设计上,数据冗余必将引发数据的一致性问题,需要有机制来保证计数系统里的数据与业务系统里的数据一致,常见的方法有:

  • 对于一致性要求比较高的业务,要有定期check并fix的机制,例如关注计数,粉丝计数,微博消息计数等;
  • 对于一致性要求比较低的业务,即使有数据不一致,业务可以接受,例如微博浏览数,微博转发数等;

计数外置很大程度上解决了计数存取的性能问题,但是否还有优化空间呢?

像关注计数,粉丝计数,微博消息计数,变化的频率很低,查询的频率很高,这类读多些少的业务场景,非常适合使用缓存来进行查询优化,减少数据库的查询次数,降低数据库的压力。

但是,缓存是kv结构的,无法像数据库一样,设置成

  1. t_uid_count(uid, c1, c2, c3) 

这样的schema,如何来对kv进行设计呢?

缓存kv结构的value是计数,看来只能在key上做设计,很容易想到,可以使用uid:type来做key,存储对应type的计数。

对于uid=123的用户,其关注计数,粉丝计数,微博消息计数的缓存就可以设计为:

此时对应的counting-service架构变为:

如此这般,多个uid的多个计数,又可能会变为多次缓存的访问:

  1. for(uid in list<uid>) { 
  2.  memcache::get($uid:c1, $uid:c2, $uid:c3); 

这个“计数外置缓存优化”方案,可以总结为:

  • 使用缓存来保存读多写少的计数;

画外音:其实写多读少,一致性要求不高的计数,也可以先用缓存保存,然后定期刷到数据库中,以降低数据库的读写压力。

  • 使用id:type的方式作为缓存的key,使用count来作为缓存的value;
  • 多次读取缓存来查询多个uid的计数;

缓存的使用能够极大降低数据库的压力,但多次缓存交互依旧存在优化空间,有没有办法进一步优化呢?

不要陷入思维定式,谁说value一定只能是一个计数,难道不能多个计数存储在一个value中么?

缓存kv结构的key是uid,value可以是多个计数同时存储。

对于uid=123的用户,其关注计数,粉丝计数,微博消息计数的缓存就可以设计为:

这样多个用户,多个计数的查询就可以一次搞定:

  1. memcache::get($uid1, $uid2, $uid3, …); 

然后对获取的value进行分析,得到关注计数,粉丝计数,微博计数。

如果计数value能够事先预估一个范围,甚至可以用一个整数的不同bit来存储多个计数,用整数的与或非计算提高效率。

这个“计数外置缓存批量优化”方案,可以总结为:

  • 使用id作为key,使用同一个id的多个计数的拼接作为value;
  • 多个id的多个计数查询,一次搞定;

考虑完效率,架构设计上还需要考虑扩展性,如果uid除了关注计数,粉丝计数,微博计数,还要增加一个计数,这时系统需要做什么变更呢?

之前的数据库结构是:

  1. t_user_count(uid, gz_count, fs_count, wb_count) 

这种设计,通过列来进行计数的存储,如果增加一个XX计数,数据库的表结构要变更为:

  1. t_user_count(uid, gz_count, fs_count, wb_count, XX_count) 

在数据量很大的情况下,频繁的变更数据库schema的结构显然是不可取的,有没有扩展性更好的方式呢?

不要陷入思维定式,谁说只能通过扩展列来扩展属性,能不能通过扩展行来扩展属性呢?

答案是肯定的,完全可以这样设计表结构:

  1. t_user_count(uid, count_key, count_value) 

如果需要新增一个计数XX_count,只需要增加一行即可,而不需要变更表结构:

总结

小小的计数,在数据量大,并发量大的时候,其架构实践思路为:

(1)计数外置:由“count计数法”升级为“计数外置法”;

(2)读多写少,甚至写多但一致性要求不高的计数,需要进行缓存优化,降低数据库压力;

(3)缓存kv设计优化,可以由[key:type]->[count],优化为[key]->[c1:c2:c3]即:

优化为:

(4)数据库扩展性优化,可以由列扩展优化为行扩展即:

优化为:

【本文为51CTO专栏作者“58沈剑”原创稿件,转载请联系原作者】

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【责任编辑:赵宁宁 TEL:(010)68476606】

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