百万推荐关系优化实战
最近，一朋友整天因为CPU 99%搞得茶饭不思，夜不能寐，找到我”诉苦“。听完成，心中一阵窃喜：是时候展现真正的实力了（其实是练手的机会来了）。半推半就应承了下来。
01 分析问题
几分钟了解下来，大概情况如下：会员可以推荐其他用户注册，会员有一个属性–活跃度，用户观看视频，签到等等行为时，这个属性会动态变化，其中有个需求是统计所有下级活跃度。会员模型如下，模型比较简单，使用使用sqlserver 2016。
了解需求后，再来看看占cpu高的查询。其中占cpu 时间最多的就是下面这条sql，查询某个用户所有下级的活跃度之和。这条语句使用递归查询，那是比较耗时的，另外如果层级太多还有如下错误：语句被终止。完成执行语句前已用完最大递归 100。
1 WITH T 2 AS( 3 SELECt DataID, avtivenewss FROM User WHERE DataID = 4167 4 UNION ALL 5 SELECT u.DataID, u.avtivenewss 6 FROM User U INNER JOIN T ON U.parentUserid=T.DataID 7 ) 8 SELECT sum(avtivenewss) FROM T
当前用户1W+。
02 失败的尝试:前缀法
几乎没思考，就想到了一个方法：前缀法。一个用户的所有后代使用同一个前缀。增加一个字段 paths，以用户编号为基础，格式为：/1/2/3/，用户注册时使用记录上级的paths + 上级id 生成自己的paths, 增加paths的索引，这样更具此字段就可以查询我的所有下级了，再写个脚步初始化。非常简单，三下五除二就解决了。上线效果非常明显。
但是好景真短，没两天cpu 又高了。一查，好多查询都没有走索引，明明字段已经加了索引。一看数据，原来是索引长度限制问题。用户居然有好几十个层级，且还在不断增加，长度超过索引最大长度后，索引失效。
当前用户10W+。
04 大胆猜测，小心尝试
会员关系是一棵树，不管怎么遍历，效率都有限。如果把树拉平，用户与所有后代都建立一个关系，性能会怎么样呢。为了避免再次打脸，悄悄的开始了尝试。增加模型tree。
这需要在用户注册时，添加与所有祖祖辈辈的关系。比如 4167用户注册，需要一次添加14条关系记录。而查询用户的所有子子孙孙时，也会非常方便。
编写脚本初始化数据，增加切换开关，战战兢兢的上线了。经过一个高峰，cpu居然都在10%以下，完全没有压力嘛，终于可以亮出脸来了。这是典型的空间换时间。但是高兴之余，心中闪过一个念头–这个表的膨胀速度有点快，它会有极限么。不过，马上被另一个念头压制了：小网站能有多大量！
有个什么定律来着：凡事只要有可能出错，那就一定会出错。果不其然，10天后同样的问题再次发生。cpu几乎爆满。只能不停重启，最后干脆下掉了这个统计功能，为此还被怼了一顿，甚至说实在不行换mysql吧。我竟无言以对。此时关系表总数为10亿。
当前用户100W+。
05 终级方案：分表
其实对于分表这样的事儿，一直都有想过，就是没干过，另外也一直以为是sum()引起的cpu问题。后来咨询了公司做交易的同学，传说他们每天处理2kw的订单，基本思路也是根据用户id分了2048张表。反正也没辙了，撸起袖子搞起来吧。分析了tree 表只有两个查询场景，查用户所有后代及查用户所有祖先。分别以ancestor ，descendant 分256 张表。用户注册时，把关系分别写到个分表中。
编写脚本初始化两个纬度的分表数据，再次战战兢兢的上线了。经过数个高峰，效果比预期好太多了。彻底告别了cpu告警。
经历了几次失败，早以没了高兴劲儿，心中有个疑问，如果是sum引起的cpu跑满的话，现在sum并没有减少，但是cpu为啥清闲了呢？这背后一定有原因的。
06 刨根问底
带着上面的疑问，对比了一些监控数据，发现了一个可疑的地方，磁盘请求减少了数百次。那么磁盘与cpu有什么样的关系呢？
查询相关资料后，得出一个猜测：
未分表前，每次查询所有后代（祖先时）时，因为数据在磁盘上非常分散，page cache 命中率低，磁盘预读失效，所以一次查询要进行很多次磁盘随机读，大量的io操作，cpu就要进行大量的上下文切换，从而导致cpu跑满。
分表后，每次查询所有后代（祖先时）时，每次都在特定的分表中查询，数据在磁盘上非常紧凑，磁盘预读发挥最大性能，page cache 命中率高，io次数据大量减少，cpu上下文切换次数减少，没了压力，cpu自然清闲了。
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