社区点赞业务线程设计优化探索

三分之一，就但会重从新愈来愈从新已确定时长，这样不必要了受欢迎短时间照有大总量从新增点拜动作时，注意到磁盘击中目标的具体情况。

磁盘构件如下：

cid => [uid1,uid2,uid3...]

图表如下：

主要问题

在系统建筑设计建议之中，但会将短时间照下全部的点拜据信全部供称，抽出新一个不可总共之中，当短时间照是一个受欢迎短时间照时，点拜上传器总量但会比较大，此时不可总共转变成了一个大Key，而大Key的清理对Redis的准确度有特别大的因素，随时可能但会因为磁盘已确定，而引起Redis的摇动，进而引起维修服务的摇动。并且每次检索出新全部的点拜上传器，容易造成短时间SQL，对网络数据传输也特别有压力。

v3.0原版

功能消费

1、化解V2.0原版之中磁盘大Key几率。

2、最优化磁盘修缮时检索以下内容全部点拜上传器造成的短时间SQL情景。

付诸建议

在3.0原版之中，对大Key来进行了全营处理，对同一个短时间照下的点拜上传器，来进行全营柯氏再保护到磁盘，每次可用磁盘时先根据上传器ID计算柯氏值，这样每个柯氏都具有愈来愈小的体积和愈来愈短时间的保护和作出新煽动应速度。而点拜总总共的获取，此时生态村维修服务仍未迁移到Go维修服务架构，我们也搭建了单独的计总共维修服务，单独保护以下内容的被拜总总共，节省了scard以太网的耗用。

磁盘构件如下：

cid_slice1 => [uid1,uid11,uid111...] cid_slice2 => [uid2,uid22,uid222...] cid_slice3 => [uid3,uid33,uid333...] ...

图表如下：

主要问题

如果无论如何从系统建筑设计付诸上看v3.0原版，确实仍未不再超越了一个素质，在一定时长内也能具体但会支撑生态村点拜销售业务的极低性能作出新煽动应。但是如果从销售业务取向和全局观念干脆考虑，这个建筑设计建议仍旧不存在特别多的最优化点。例如：

磁盘柯氏之中仍旧保护了被上传短时间照下全部的点拜上传器资料，耗用了比较大的Redis人力，也增加了磁盘保护难度。磁盘资料的有效应用于率太低，推荐流过情景下，上传器上传过的短时间照，几乎不但会再次上传到。

当前系统建筑设计建议针对续篇以下内容来进行建筑设计，在各种Feed流过情景之中，检索目标在点拜维修服务里其实扫描了十总共倍。这种扫描对链接、Redis以及DB，都造成一定的人力耗用过多。

一些点拜总量特别多的历史短时间照，有人但会见时均但会修缮磁盘，修缮成本极低，但应用于率不极低。

磁盘不可总共柯氏的建筑设计保护了并不多无用总共资料，也造成了大总量的Key，Key在Redis之中举例来说是租用内存空间的。

... ...

说明了一下，极低的链接载荷、Redis催促总量、DB催促总量。比较大的Redis人力应用于(几十GB)。

所以我们必需一个愈来愈优的建议，化解最优化以下情形：

1、Feed流过情景下批总量检索以下内容目标扫描造成的链接载荷，Redis催促，DB催促扫描情形。

2、磁盘愈来愈极低效的驱动器和应用于，下降磁盘连续性的应用于总量。

3、磁盘愈来愈极低的命之中率。

4、辨别冷资料。

实际Feed情景下的付诸逻辑上：

批总量检索短时间照点拜资料

V4.0原版

功能消费

结合实际销售业务情景，极少情景沿河维修服务都是批总量推论有否点拜，生态村的短时间照本身也不存在一定的从新鲜度(冷)。对从新磁盘的要求是：

1、能化解Feed流过情景下批总量检索流过总量扫描情形。

2、磁盘资料辨别冷，减少无效驱动器（能在以下内容和点拜上传器取向都辨别冷资料）。

3、磁盘构件要简单易保护，使销售业务付诸要清晰明了。

付诸建议

建筑设计想法：

1、批总量检索目标之所以扫描是因为先前的磁盘是以以下内容为尺度来进行建筑设计，从新建议要以上传器为尺度来进行建筑设计。

2、旧建议之中但会见以下内容点拜资料但会修缮磁盘，有些老旧以下内容修缮磁盘性价比低，而且以下内容下的点拜上传器并不是之前活跃和但会重从新但会见以下内容，从新建议要等辨别冷资料，冷资料实际上但会见DB，不再来进行磁盘的修缮/愈来愈从新保护。

3、旧建议在保护磁盘已确定时长和延长已确定时长的建筑设计之中，每次可用磁盘都但会来进行ttl以太网可用，QPS实际上x2。从新建议要不必要ttl可用，但同时又可以保护磁盘已确定时长。

4、磁盘可用和保护要简单，期望一个Redis以太网可用能超越再次目标。

所以从新建议Redis资料构件的选择之中，能推论有否点拜、有否是冷资料、有否必需延长已确定时长，先前的不可总共是不能满足了，我们选择Hash表构件。上传器ID来作Key，contentId来作field，考虑到生态村以下内容ID是总共来递增的，一定程度上coententID能代表资料的冷，在磁盘之中只保护一定时长和一定总共总量的contentID，并且增加minCotentnID用于辨别冷资料，为了减少ttl以太网的呼叫，还增加ttl字段上传器推论磁盘有效期和延长磁盘已确定时长。一举三得！

磁盘构件如下：

{ "userId":{ "ttl":1653532653, //磁盘从新建或愈来愈从新时时长戳 "cid1":1, //上传器总共一段时长点拜过的短时间照id "cid2":1, //上传器总共一段时长点拜过的短时间照id "cidn":1, //上传器总共一段时长点拜过的短时间照id "minCid":3540575, //磁盘之中成比例的短时间照id，用以辨别冷， } } 在实际销售业务情景流过程如下：

通过图表，我们可以清晰看到， 沿河Feed流过，一次批总量检索催促，没有人了循环逻辑上，最优具体但会，只有一次Redis可用，销售业务付诸也比较简单明了。

最优化结果

最优化前后Redis检索总量QPS日常每秒钟下降了20倍。

最优化前后以太网极低达RT下降了10倍。

最优化前后DB检索总量QPS日常每秒钟下降了6倍。

最优化前后磁盘节省了16G左右内存。

不足之处

最优化不但会结束，系统建筑设计不但会停止，系统建筑设计建议但会随着销售业务的回溯而回溯。

说明了

本篇文章之中对得物生态村点拜销售业务磁盘最优化的探讨回溯来作了涉及历史背景和系统建筑设计建议的解析，当前其之中还有愈来愈多的细节。而这么多次原版的最优化，都是根据实际的销售业务情景之中注意到的几率点以及消费大大方向发展出新来的，每个原版的建议也都不是理想建议，v4.0也不是再次建议，还必需程序员也必需进一步思考，探讨愈来愈优的系统建筑设计建议。

并且随着销售业务的大大发展迭代，但会涌现出新愈来愈多的情景和困难，我们之前在最优化探讨的路上。

*文/慎之

END

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