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亿级筛选十万级数据
业务场景 – 流动预约 & 数据导出
- 总用户数据量亿级
- 预约用户数量级为十万级
- 预约仅保留 userId，次日需导出该次预约数据报表，蕴含用户根本信息
- 用户根底信息保留于其余零碎，须要进行交互查问
解决方案
- 查问总数为十万级，则查问调用总次数为 (n * 100000 / 单次查问数据量)
- 用户信息已分表，则须要依据分表规定对 userId 进行分组，每次查问时只查一个分表
- 预约完结次日凌晨就开始生成报表，当业务人员点击导出时，报表文件曾经生成
计划阐明
用户零碎数据量为亿级，且用户数据已分表，若上游不进行当时解决，会对用户零碎造成较大的性能耗费，进而影响整个零碎运行，故由上游当时进行数据分组；业务层面，业务人员须要在次日上班时间将数据导出并进行下一步解决，则数据生成的工夫 T + 1 内实现，若实时导出则必然页面 loading 工夫很长，故在凌晨间接生成好文件。
千万级数据统计
业务场景 – 数据收集 & 业绩计算
- 根底数据每日増量千万级
- 根底数据须要进一步加工成业绩数据，且每种类型解决形式不同，耗时不同
- 单位工夫数据増量与工夫范畴没有法则的数学关系
- 零碎性能有余，则无奈解决大体量数据，零碎性能过高，则会造成性能节约
解决方案
- 针对不规则的大体量増量数据，采纳 MQ 进行性能削峰，所有类型的数据均应用 MQ 接管
- 零碎外部交互也采纳 MQ 进行发送，接管，开释零碎性能
- 定期删除过期数据，仅保留统计后果
计划阐明
最终业绩数据只有在 T + 1 日出现即可，T 日数据的接管与解决并非须要实时出现，针对无规律大体量数据，在无奈确定具体接口性能时，应用 MQ 来躲避此问题，性能上仅需保障当日数据当日处理完毕即可。
万级 QPS 并发
业务场景 – 抢购 & 秒杀
- 用户抢购页面，须要查问个人信息
- 用户抢购 QPS 峰值为 10000 左右
- 须要避免缓存击穿，大量申请进入 DB
- 须要思考限流，避免零碎解体
解决方案
- 配置抢购后，将动态资源放入缓存中
- 依据过往法则和用户沉闷水平，筛选出可能参加的用户，将用户信息放入缓存中
- 配置布隆过滤器，优化查 DB 和查缓存路线
- 配置令牌桶，事后设置好抢购名额
计划阐明
高并发下场景，动态资源间接放入缓存，防止读库；针对用户习惯当时缓存一部分用户数据，能缓解查库的压力；配合布隆过滤器，决定该申请的查问是读缓存还是读库，优化查问路线；应用令牌桶事后保留抢购库藏进行限流。
正文完