修正版 | 面对千万级、亿级流量怎么处理?(三)

发布于 2022-6-9 16:45
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水平分表

首先根据业务场景来决定使用什么字段作为分表字段(sharding_key),比如我们现在日订单1000万,我们大部分的场景来源于C端,我们可以用user_id作为sharding_key,数据查询支持到最近3个月的订单,超过3个月的做归档处理,那么3个月的数据量就是9亿,可以分1024张表,每张表的数据大概就在100万左右。

比如用户id为100,那我们都经过hash(100),然后对1024取模,就可以落到对应的表上了。

分表后的ID唯一性

因为我们主键默认都是自增的,那么分表之后的主键在不同表就肯定会有冲突了。有几个办法考虑:

  1. 设定步长,比如1-1024张表,每张表初始值不同,设置1024的基础步长,这样主键落到不同的表就不会冲突了。
  2. 分布式ID,自己实现一套分布式ID生成算法或者使用开源的比如雪花算法这种
  3. 分表后不使用主键作为查询依据,而是每张表单独新增一个字段作为唯一主键使用,比如订单表订单号是唯一的,不管最终落在哪张表都基于订单号作为查询依据,更新也一样。

主从同步原理

  1. master提交完事务后,写入binlog
  2. slave连接到master,获取binlog
  3. master创建dump线程,推送binglog到slave
  4. slave启动一个IO线程读取同步过来的master的binlog,记录到relay log中继日志中
  5. slave再开启一个sql线程读取relay log事件并在slave执行,完成同步
  6. slave记录自己的binglog
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    由于mysql默认的复制方式是异步的,主库把日志发送给从库后不关心从库是否已经处理,这样会产生一个问题就是假设主库挂了,从库处理失败了,这时候从库升为主库后,日志就丢失了。由此产生两个概念。

全同步复制

主库写入binlog后强制同步日志到从库,所有的从库都执行完成后才返回给客户端,但是很显然这个方式的话性能会受到严重影响。

半同步复制

和全同步不同的是,半同步复制的逻辑是这样,从库写入日志成功后返回ACK确认给主库,主库收到至少一个从库的确认就认为写操作完成。

缓存
缓存作为高性能的代表,在某些特殊业务可能承担90%以上的热点流量。对于一些活动比如秒杀这种并发QPS可能几十万的场景,引入缓存事先预热可以大幅降低对数据库的压力,10万的QPS对于单机的数据库来说可能就挂了,但是对于如redis这样的缓存来说就完全不是问题。

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以秒杀系统举例,活动预热商品信息可以提前缓存提供查询服务,活动库存数据可以提前缓存,下单流程可以完全走缓存扣减,秒杀结束后再异步写入数据库,数据库承担的压力就小的太多了。当然,引入缓存之后就还要考虑缓存击穿、雪崩、热点一系列的问题了。

更多请查看:《我想进大厂》之Redis夺命连环11问

热key问题

所谓热key问题就是,突然有几十万的请求去访问redis上的某个特定key,那么这样会造成流量过于集中,达到物理网卡上限,从而导致这台redis的服务器宕机引发雪崩。

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针对热key的解决方案:

  1. 提前把热key打散到不同的服务器,降低压力
  2. 加入二级缓存,提前加载热key数据到内存中,如果redis宕机,走内存查询

缓存击穿

缓存击穿的概念就是单个key并发访问过高,过期时导致所有请求直接打到db上,这个和热key的问题比较类似,只是说的点在于过期导致请求全部打到DB上而已。

解决方案:

  1. 加锁更新,比如请求查询A,发现缓存中没有,对A这个key加锁,同时去数据库查询数据,写入缓存,再返回给用户,这样后面的请求就可以从缓存中拿到数据了。
  2. 将过期时间组合写在value中,通过异步的方式不断的刷新过期时间,防止此类现象。
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缓存穿透

缓存穿透是指查询不存在缓存中的数据,每次请求都会打到DB,就像缓存不存在一样。

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针对这个问题,加一层布隆过滤器。布隆过滤器的原理是在你存入数据的时候,会通过散列函数将它映射为一个位数组中的K个点,同时把他们置为1。

这样当用户再次来查询A,而A在布隆过滤器值为0,直接返回,就不会产生击穿请求打到DB了。

显然,使用布隆过滤器之后会有一个问题就是误判,因为它本身是一个数组,可能会有多个值落到同一个位置,那么理论上来说只要我们的数组长度够长,误判的概率就会越低,这种问题就根据实际情况来就好了。

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缓存雪崩

当某一时刻发生大规模的缓存失效的情况,比如你的缓存服务宕机了,会有大量的请求进来直接打到DB上,这样可能导致整个系统的崩溃,称为雪崩。雪崩和击穿、热key的问题不太一样的是,他是指大规模的缓存都过期失效了。

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针对雪崩几个解决方案:

  1. 针对不同key设置不同的过期时间,避免同时过期
  2. 限流,如果redis宕机,可以限流,避免同时刻大量请求打崩DB
  3. 二级缓存,同热key的方案。
    稳定性
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    熔断

比如营销服务挂了或者接口大量超时的异常情况,不能影响下单的主链路,涉及到积分的扣减一些操作可以在事后做补救。

限流

对突发如大促秒杀类的高并发,如果一些接口不做限流处理,可能直接就把服务打挂了,针对每个接口的压测性能的评估做出合适的限流尤为重要。

降级

熔断之后实际上可以说就是降级的一种,以熔断的举例来说营销接口熔断之后降级方案就是短时间内不再调用营销的服务,等到营销恢复之后再调用。

预案

一般来说,就算是有统一配置中心,在业务的高峰期也是不允许做出任何的变更的,但是通过配置合理的预案可以在紧急的时候做一些修改。

核对

针对各种分布式系统产生的分布式事务一致性或者受到攻击导致的数据异常,非常需要核对平台来做最后的兜底的数据验证。比如下游支付系统和订单系统的金额做核对是否正确,如果收到中间人攻击落库的数据是否保证正确性。

总结
其实可以看到,怎么设计高并发系统这个问题本身他是不难的,无非是基于你知道的知识点,从物理硬件层面到软件的架构、代码层面的优化,使用什么中间件来不断提高系统的抗压能力。

但是这个问题本身会带来更多的问题,微服务本身的拆分带来了分布式事务的问题,HTTP、RPC框架的使用带来了服务治理、服务发现、路由、集群容错的问题;MQ的引入带来了消息丢失、积压、事务消息、顺序消息的问题;缓存的引入又会带来一致性、雪崩、击穿的问题;数据库的读写分离、分库分表又会带来主从同步延迟、分布式ID、事务一致性的问题。

而为了解决这些问题我们又要不断的加入各种措施熔断、限流、降级、离线核对、预案处理等等来防止和追溯这些问题。

 

文章转自公众号:艾小仙

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已于2022-6-9 16:45:40修改
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