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01 | 高并发系统:它的通用设计方法是什么?
02 | 架构分层:我们为什么一定要这么做?
03 | 系统设计目标(一):如何提升系统性能?
04 | 系统设计目标(二):系统怎样做到高可用?
05 | 系统设计目标(三):如何让系统易于扩展?
06 | 面试现场第一期:当问到组件实现原理时,面试官是在刁难你吗?
07 | 池化技术:如何减少频繁创建数据库连接的性能损耗?
08 | 数据库优化方案(一):查询请求增加时,如何做主从分离?
09 | 数据库优化方案(二):写入数据量增加时,如何实现分库分表?
10 | 发号器:如何保证分库分表后ID的全局唯一性?
11 | NoSQL:在高并发场景下,数据库和NoSQL如何做到互补?
12 | 缓存:数据库成为瓶颈后,动态数据的查询要如何加速?
13 | 缓存的使用姿势(一):如何选择缓存的读写策略?
14 | 缓存的使用姿势(二):缓存如何做到高可用?
15 | 缓存的使用姿势(三):缓存穿透了怎么办?
16 | CDN:静态资源如何加速?
17 | 消息队列:秒杀时如何处理每秒上万次的下单请求?
18 | 消息投递:如何保证消息仅仅被消费一次?
19 | 消息队列:如何降低消息队列系统中消息的延迟?
20 | 面试现场第二期:当问到项目经历时,面试官究竟想要了解什么?
21 | 系统架构:每秒1万次请求的系统要做服务化拆分吗?
22 | 微服务架构:微服务化后系统架构要如何改造?
23 | RPC框架:10万QPS下如何实现毫秒级的服务调用?
24 | 注册中心:分布式系统如何寻址?
25 | 分布式Trace:横跨几十个分布式组件的慢请求要如何排查?
26 | 负载均衡:怎样提升系统的横向扩展能力?
27 | API网关:系统的门面要如何做呢?
28 | 多机房部署:跨地域的分布式系统如何做?
29 | Service Mesh:如何屏蔽服务化系统的服务治理细节?
30 | 给系统加上眼睛:服务端监控要怎么做?
31 | 应用性能管理:用户的使用体验应该如何监控?
32 | 压力测试:怎样设计全链路压力测试平台?
33 | 配置管理:成千上万的配置项要如何管理?
34 | 降级熔断:如何屏蔽非核心系统故障的影响?
35 | 流量控制:高并发系统中我们如何操纵流量?
36 | 面试现场第三期:你要如何准备一场技术面试呢?
37 | 计数系统设计(一):面对海量数据的计数器要如何做?
38 | 计数系统设计(二):50万QPS下如何设计未读数系统?
39 | 信息流设计(一):通用信息流系统的推模式要如何做?
40 | 信息流设计(二):通用信息流系统的拉模式要如何做?
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高并发系统设计核心
小册名称:高并发系统设计核心
### 章节 38 | 计数系统设计(二):50万QPS下如何设计未读数系统 #### 引言 在高并发系统设计领域,未读数系统的设计是一个既具挑战性又至关重要的环节。它直接关系到用户体验的流畅度与系统资源的有效利用。特别是在面对如50万QPS(每秒查询次数)这样的极端并发场景下,如何设计一个既能快速响应又能稳定运行的未读数系统,成为了每个技术团队必须面对的问题。本章节将深入探讨在如此高并发环境下,未读数系统的设计思路、技术选型、架构优化及实施细节。 #### 一、需求分析 ##### 1.1 功能需求 - **实时性**:用户产生的新消息或事件应能立即反映在未读数上,保证用户界面的即时反馈。 - **准确性**:无论系统如何高并发,未读数的计算必须准确无误,避免漏计或多计。 - **可扩展性**:随着用户量和消息量的增长,系统应能平滑扩展,不出现性能瓶颈。 - **容错性**:面对网络波动、硬件故障等异常情况,系统应具备自动恢复和数据一致性校验的能力。 ##### 1.2 性能需求 - **高并发处理能力**:支持至少50万QPS的未读数查询和更新操作。 - **低延迟**:用户请求未读数时,响应时间应控制在毫秒级以内。 - **资源效率**:在保证性能的同时,合理控制CPU、内存、存储等资源的使用。 #### 二、技术选型与架构设计 ##### 2.1 存储方案 - **Redis**:作为内存数据库,Redis以其高速读写性能成为处理未读数等高频读写场景的首选。利用Redis的Hash或String类型来存储每个用户的未读数,可以实现快速的读写操作。 - **持久化策略**:考虑到Redis的数据存储在内存中,为确保数据不丢失,应配置AOF(Append Only File)或RDB(Redis Database)持久化策略。对于未读数系统,由于数据实时性要求高,AOF模式可能更为合适,但需注意其对磁盘I/O的影响。 ##### 2.2 架构设计 - **读写分离**:采用读写分离架构,将未读数的查询与更新操作分离到不同的Redis实例或集群上。查询操作通常远多于更新操作,因此通过读写分离可以有效分散压力,提升系统整体性能。 - **缓存策略**:对于热点数据(如活跃用户的未读数),可以考虑引入本地缓存(如Guava Cache、Caffeine)或CDN缓存,进一步减少Redis的访问压力,提升响应速度。 - **消息队列**:使用消息队列(如Kafka、RabbitMQ)作为消息中间件,将消息生成与未读数更新解耦。消息生产者将新消息发布到队列中,消费者从队列中消费消息并更新Redis中的未读数。这种方式可以有效平滑突发流量,避免直接冲击数据库。 #### 三、关键技术实现 ##### 3.1 高效更新策略 - **批量更新**:对于同一用户的多条消息,可以在消息队列的消费者端进行合并处理,减少Redis的写入次数。 - **延迟更新**:考虑到用户可能连续收到多条消息,为减少Redis的写入压力,可以采用延迟更新的策略。即设置一个合理的时间窗口,在时间窗口内收到的消息先暂存,窗口结束时统一更新未读数。 ##### 3.2 精确计数与去重 - **唯一标识**:每条消息应包含唯一的标识符(如UUID),以确保在更新未读数时能够准确识别并去重。 - **幂等性设计**:在消息处理过程中,通过检查消息的唯一标识来确保重复消息不会被重复计数。 ##### 3.3 并发控制 - **乐观锁**:利用Redis的原子操作(如INCR、DECR)或Lua脚本实现乐观锁,确保在高并发环境下未读数的更新不会相互干扰。 - **分布式锁**:对于需要跨多个Redis实例或集群的复杂操作,可以考虑使用分布式锁(如Redisson提供的分布式锁实现)来保证数据的一致性。 #### 四、性能优化与扩展性考虑 ##### 4.1 读写分离优化 - **智能路由**:根据用户的活跃度和请求模式,动态调整读写请求的分发策略,优先将查询请求路由到负载较低的Redis实例。 - **读写分离监控**:实时监控读写实例的负载情况,及时发现并处理潜在的瓶颈问题。 ##### 4.2 缓存策略优化 - **缓存失效策略**:根据数据的访问频率和时效性,制定合理的缓存失效策略,如LRU(最近最少使用)缓存淘汰算法。 - **缓存预热**:在系统启动或低峰时段,预先加载热点数据到缓存中,减少用户访问时的缓存加载时间。 ##### 4.3 集群扩展与容错 - **Redis集群**:采用Redis Cluster或Sentinel等方案实现Redis的高可用和水平扩展。通过增加节点来分担读写压力,提高系统的整体处理能力。 - **故障转移与恢复**:配置Redis的自动故障转移机制,确保在主节点故障时能够迅速切换到备用节点,保障服务的连续性。 #### 五、总结 设计一个在50万QPS下稳定运行的未读数系统,需要从存储方案、架构设计、关键技术实现到性能优化与扩展性考虑等多个方面进行综合考量。通过选用合适的存储介质(如Redis)、采用读写分离与缓存策略、实施高效的更新与并发控制机制,并注重系统的可扩展性和容错性设计,我们可以构建出一个既满足性能要求又具备高可用性的未读数系统。在实际部署过程中,还需结合具体的业务场景和需求进行灵活调整和优化,以达到最佳的性能和用户体验。
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