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?

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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

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：

• 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 = getHomePageMsg(uid); 
  
  
  
  
// (2)对于首页的所有消息要拉取多个计数 
  
  
  
  
for( msg_id in list){ 
  
  
  
  
         //(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。

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。

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。

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。

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。

【本文为专栏作者“58沈剑”原创稿件，转载请联系原作者】

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文章标题：每秒30W次的点赞业务，怎么优化？
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