用我的事故告訴你：掌握非同步很關鍵
摘要：在高並發的場景下，非同步是一個極其重要的優化方向。
本文分享自華為雲社區《一次線上事故，我頓悟了非同步的精髓》，作者：勇哥java實戰分享。
在高並發的場景下，非同步是一個極其重要的優化方向。
前段時間，生產環境發生一次事故，筆者認為事故的場景非常具備典型性 。寫這篇文章，筆者想和大家深入探討該場景的架構優化方案。希望大家讀完之後，可以對非同步有更深刻的理解。
1 業務場景
老師登錄教研平台，會看到課程列表，點擊課程後，課程會以影片的形式展現出來。
訪問課程詳情頁面，包含兩個核心動作：
1.讀取課程影片資訊 :
從快取伺服器 Redis 獲取課程的影片資訊 ，返回給前端，前端通過影片組件渲染。
2.寫入課程觀看行為記錄 :
當教師觀看影片的過程中，瀏覽器每隔3秒發起請求，教研服務將觀看行為記錄插入到資料庫表中。而且隨著用戶在線人數越多，寫操作的頻率也會指數級增長。
上線初期，這種設計運行還算良好，但隨著在線用戶的增多，系統響應越來越慢，大量執行緒阻塞在寫入影片觀看進度表上。
首先我們會想到一個非常直觀的方案，提升寫入資料庫的能力。
- 優化 SQL 語句；
- 提升 MySQL 資料庫硬體配置 ;
- 分庫分表。
這種方案其實也可以滿足我們的需求，但是通過擴容硬體並不便宜，另外寫操作可以允許適當延遲和丟失少量數據，那這種方案更顯得性價比不足。
那麼架構優化的方嚮應該是：「減少寫動作的耗時，提升寫動作的並發度」， 只有這樣才能讓系統更順暢的運行。
於是，我們想到了第二種方案：寫請求非同步化。
- 執行緒池模式
- 本地記憶體 + 定時任務
- MQ 模式
- Agent 服務 + MQ 模式
2 執行緒池模式
2014年，筆者在藝龍旅行網負責紅包系統相關工作。運營系統會調用紅包系統給特定用戶發送紅包，當這些用戶登錄 app 後，app 端會調用紅包系統的激活紅包介面 。
激活紅包介面是一個寫操作，速度也比較快(20毫秒左右)，介面的日請求量在2000萬左右。
應用訪問高峰期，紅包系統會變得不穩定，激活介面經常超時，筆者為了快速解決問題，採取了一個非常粗糙的方案：
“控制器收到請求後，將寫操作放入到獨立的執行緒池中後，立即返回給前端，而執行緒池會非同步執行激活紅包方法”。
坦率的講，這是一個非常有效的方案，優化後，紅包系統非常穩定。
回到教研的場景，見下圖，我們也可以設計類似執行緒池模型的方案：
使用執行緒池模式，需要注意如下幾點：
- 執行緒數不宜過高，避免佔用過多的資料庫連接池 ;
- 需要考慮評估執行緒池隊列的大小，以免出現記憶體溢出的問題。
3 本地記憶體 + 定時任務
開源中國統計瀏覽數的方案非常經典。
用戶訪問過一次文章、新聞、程式碼詳情頁面，訪問次數欄位加 1 , 在 oschina 上這個操作是非同步的，訪問的時候只是將數據在記憶體中保存，每隔固定時間將這些數據寫入資料庫。
示例程式碼如下：
我們可以借鑒開源中國的方案 ：
- 控制器接收請求後，觀看進度資訊存儲到本地記憶體 LinkedBlockingQueue 對象里；
- 非同步執行緒每隔1分鐘從隊列里獲取數據 ，組裝成 List 對象，最後調用 Jdbc batchUpdate 方法批量寫入資料庫；
- 批量寫入主要是為了提升系統的整體吞吐量，每次批量寫入的 List 大小也不宜過大 。
這種方案優點是：不改動原有業務架構，簡單易用，性能也高。該方案同樣需要考慮記憶體溢出的風險。
4 MQ 模式
很多同學們會想到 MQ 模式 ，消息隊列最核心的功能是非同步和解耦，MQ 模式架構清晰，易於擴展。
核心流程如下：
- 控制器接收寫請求，將觀看影片行為記錄轉換成消息 ；
- 教研服務發送消息到 MQ ，將寫操作成功資訊返回給前端 ；
- 消費者服務從 MQ 中獲取消息 ，批量操作資料庫 。
這種方案優點是：
- MQ 本身支援高可用和非同步，發送消息效率高 , 也支援批量消費;
- 消息在 MQ 服務端會持久化，可靠性要比保存在本地記憶體高；
不過 MQ 模式需要引入新的組件，增加額外的複雜度。5 Agent 服務 + MQ 模式
互聯網大廠還有一種常見的非同步的方案：Agent 服務 + MQ 模式。
教研伺服器上部署 Agent 服務（獨立的進程） , 教研服務接收寫請求後，將請求按照固定的格式（比如 JSON ）寫入到本次磁碟中，然後給前端返回成功資訊。
Agent 服務會監聽文件變動，將文件內容發送到消息隊列 , 消費者服務獲取觀看行為記錄，將其存儲到 MySQL 資料庫中。
還有一種演進，假設我們不想在應用中依賴消息隊列，不生成本地文件，可以採用如下的方式：
這種方案最大的優點是：架構分層清晰，業務服務不需要引入 MQ 組件。
筆者原來接觸過的性能監控平台，或者日誌分析平台都使用這種模式。
5 總結
學習需要一層一層遞進的思考。
第一層：什麼場景下需要非同步
- 大量寫操作佔用了過多的資源，影響了系統的正常運行；
- 寫操作非同步後，不影響主流程，允許適當延遲；
第二層：非同步的外功心法
本文提到了四種非同步方式：
- 執行緒池模式
- 本地記憶體 + 定時任務
- MQ 模式
- Agent 服務 + MQ 模式
它們的共同特點是：將寫操作命令存儲在一個池子後，立刻響應給前端，減少寫動作的耗時。任務服務非同步從池子里獲取任務後執行。
第三層：非同步的本質
在筆者看來，非同步是更細粒度的使用系統資源的一種方式。
在教研課程詳情場景里，資料庫的資源是固定的，但寫操作佔據大量資料庫資源，導致整個系統的阻塞，但寫操作並不是最核心的業務流程，它不應該佔用那麼多的系統資源。
我們使用非同步的解決方案時，無論是使用執行緒池，還是本地記憶體 + 定時任務 ，亦或是 MQ ，對資料庫資源的使用都需要在合理的範圍內，只有這樣系統才能順暢的運行。
