帖子博客等资源点击量缓存杀手级解决方案

xly_971223

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JMS 数据结构 Cache 应用服务器多线程

标题党了

关于点击量几年前发过帖子http://www.iteye.com/topic/171240
现在看来太简单了而且问题多多

最近有琢磨出了一套新的方案

进入正题

关于帖子点击量，通常的办法是缓存在内存，然后等到合适的时机写入数据库，一般是设置一个阈值，到达后更新数据库
这种方式主要面临如下几个问题：
1 有些帖子永远到达不了阈值怎么办？如阈值为10，但到9后再也没有人点击了
2 阈值设置多大合适？太大了服务器当机会丢失大量数据，太小了没啥意义
3 每个帖子到达阈值后都要访问数据库，能不能合并起来只访问一次DB

采用阈值方式是被动的，应该用主动的方式来解决问题
主动方式的思路如下：cache ---》文件 ---》DB
1 cache中保存两个点击量，我们称之为todayHits和yestodayHits
todayHits保存资源当天的点击量
yestodayHits保存昨天的点击量

2 定时把cache中发生变化的数据导出到文件，未发生变化的删除
3 把导出的文件导入到数据库。多数DB都提供命令. mysql 为 load data local infile
此方法是把文件中的数据追加到表尾，这样会导致一个资源对应多个点击量的问题，我们用导入时间获取最新的点击量
4 删除过期数据。每次追加后会使原来部分数据变得无意义，需要清理掉
主动方式会定时扫描cache中数据

空说太抽象直接上代码
不重要的方法省略
设计Cahce的key和value
HitKey 封装了资源id和资源类型

public final class HitKey implements Serializable {
	private Integer id;
	private HitType type;
//setter getter ...
}

/**
 * 保存资源的点击量
 * @author xuliangyong
 * 2009-7-12
 */
public class HitValue implements Serializable {
	/**
	 * 今天的总点击量
	 */
	private Integer todayHits;
	/**
	 * 昨天的总点击量
	 */
	private Integer yestodayHits;
	
	public HitValue(){}
	
	private HitValue(Integer todayHits, Integer yestodayHits){
		this.todayHits = todayHits;
		this.yestodayHits = yestodayHits;
	}
	
	/**
	 * 工厂方法
	 */
	public static HitValue valueOf(Integer todayHits, Integer yestodayHits){
		return new HitValue(todayHits, yestodayHits);
	}
	
	/**
	 * 增加点击次数
	 * @param hit 点击次数
	 * @return 返回总点击次数
	 */
	public void addHits(Integer hit){
		if(todayHits == null){
			todayHits = new Integer(0);
		}
		todayHits += hit;
	}
	
	/**
	 * 点击次数加1
	 * @return 返回总点击次数
	 */
	public void addHits(){
		addHits(1);
	}
	
	/**
	 * 把昨天点击量与今天点击量同步。
	 * 此方法通常在写完日志文件后调用
	 */
	public void synchronize(){
		yestodayHits = todayHits;
	}
	
	/**
	 * 测试点击量是否变化。
	 */
	public boolean isChanged(){
		return yestodayHits != todayHits;
	}
	
}

用一个Map做cache，可更换成第三方缓存，最好是有region概念的缓存

public class HitsFacade {
	
	private static final Map<HitKey, HitValue>  HITS_CACHE = Collections.synchronizedMap(new HashMap<HitKey, HitValue>());
	
	private HitsManager hitsManager;
	
	/**
	 * 获取资源点击量.
	 * 1 从cache读 
	 * 2 从持久存储读
	 */
	public Integer get(HitKey hitKey){
		HitValue hitValue = HITS_CACHE.get(hitKey);
		
		if(hitValue == null){
			Integer hits = getHits(hitKey);
			hitValue = HitValue.valueOf(hits, hits);
			HITS_CACHE.put(hitKey, hitValue);
		}
		
		return hitValue.getTodayHits();
	}
	
	/**
	 * 增加1次点击量
	 * 用法：
	 * hitsFacade.add( HitKey.valueOf(blogId, HitType.BLOG) );
	 * @param hitKey
	 */
	public void add(HitKey hitKey){
		add(hitKey, 1);
	}
	
	/**
	 * 增加点击量
	 * 用法：
	 *  hitsFacade.add( HitKey.valueOf(blogId, HitType.BLOG), 10 );
	 * @param hits 增加的次数
	 */
	public void add(HitKey hitKey, Integer hits){
		HitValue hitValue = HITS_CACHE.get(hitKey);
		if(hitValue == null){
			get(hitKey);
			hitValue = HITS_CACHE.get(hitKey);
		}
		
		hitValue.addHits(hits);
		HITS_CACHE.put(hitKey, hitValue);
	}
	
	/**
	 * 从持久存储加载点击量。
	 * 为避免并发导致多次访问持久存储，故加synchronized关键字
	 */
	//TODO 并发如何处理？？
	protected synchronized Integer getHits(HitKey hitKey) {
		return hitsManager.getHits(hitKey);
	}
}

至此cache代码处理完毕

接下来处理cache ---》文件

	/**
	 * 把hits cache中的数据导出到日志文件
	 */
	public File exportHitsCacheToLog() throws IOException{
		Map<HitKey, HitValue> hitsCache = hitsFacade.getCache();
		Iterator<HitKey> hitKeyIterator = hitsCache.keySet().iterator();
		
		//创建文件
		File logFile = createFile();
		BufferedWriter bufferedWriter = new BufferedWriter(new FileWriter(logFile));
		
		while (hitKeyIterator.hasNext()) {
			HitKey hitKey = hitKeyIterator.next();
			HitValue hitValue = hitsCache.get(hitKey);

			if( !hitValue.isChanged() ){
				hitKeyIterator.remove();
			}else{
				StringBuilder sb = new StringBuilder();
				sb.append(hitKey.getId()).append("\t")
					.append(hitKey.getType()).append("\t")
					.append(hitValue.getTodayHits()).append("\t")
					.append(DateFormatUtils.format(new Date(), "yyyy-MM-dd HH:mm:ss"))
					.append("\n");
				bufferedWriter.write(sb.toString());
				
				hitValue.synchronize();
				hitsCache.put(hitKey, hitValue);
			}
		}
		
		//关闭文件
		bufferedWriter.flush();
		bufferedWriter.close();
		return logFile;
	}

此方法是核心尤其是这几句

if( !hitValue.isChanged() ){
//如果今天的数据相比昨天无变化则删除
				hitKeyIterator.remove();
			}else{
				StringBuilder sb = new StringBuilder();
				sb.append(hitKey.getId()).append("\t")
					.append(hitKey.getType()).append("\t")
					.append(hitValue.getTodayHits()).append("\t")
					.append(DateFormatUtils.format(new Date(), "yyyy-MM-dd HH:mm:ss"))
					.append("\n");
				bufferedWriter.write(sb.toString());
				//有今天的数据相比昨天发生变化则写入文件，并把昨天的数据与今天同步
				hitValue.synchronize();
				hitsCache.put(hitKey, hitValue);
			}

再接下来文件 ----》DB
为什么要从文件导入DB而不直接从cache写入DB呢请参考http://xuliangyong.iteye.com/admin/blogs/424921

importDB("load data local infile '" + path + "' into table " + tableName);

最后为清理过期的无效数据，此过程可另找时间清理不必与上述步骤同步进行

该缓存方案已初步完成，随着项目的变化也会做相应调整
到底性能如何能否应付海量数据还有待检验

2009-09-20 补充
最后一步清理过期数据采用了新的方法
使用

load data local infile ... replace into ...

这样会自动覆盖掉旧点击次数，也就无需清理无效数据了

分享到：

改良分页逻辑 | mysql比较恶心的一个delete in操作

2009-07-19 18:33
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评论(46)
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分类:企业架构
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46 楼 C_J 2009-08-12

我晕了，有那么复杂吗？？

把几千条insert放在一个transaction，1次commit不就完事了么？

45 楼 pocketduck 2009-07-27

luoli-17 写道

xly_971223 写道

wulinux 写道

xly_971223 写道

wulinux 写道

用JMS解决呀。
当前端更新了以后，把变化的内容用JMS的形式发送到后台。后台线程接受到后，更新数据库。这个过程不需要同步，可以允许有滞后。这样可以非常有效的解决你数据库服务器的压力。数据库更新成功后发一个JMS到缓存系统，把原来的数据清除掉，重新从数据库读出数据。我觉得这样可以解决你的问题了。

jms确实可以降低服务器的瞬间压力，实际上却没有节省资源
我的方案更强调的是节省资源

你的提法确实可以节省资源，但是你可以保证你的机器不崩溃吗？如果系统死了，你前面9次修改的东西都丢失了，你的用户是否可以接受呢？

说的没错这也是我一直担心的问题，要解决这个问题就扯出缓存事务了那问题就搞复杂了

另外像点击量这种不是特别重要的数据有点偏差也是可以的

我们做程序的讲究的是思想的严密性，像你说的不是特别重要的数据有点偏差也是可以的。这种想法是绝对不能存在的。假设我们将你的方案移植到银行或者金融类的程序开发中，不是特别危险了？什么是程序设计？一个好的程序至少应该在设计上是严密的，而不是以一种侥幸的心理以阿Q式方式去安慰自己，这种情况是很少存在的。做程序员千万要杜绝这种思想的出现。

你说的太教条主义了,没错做程序员的要讲究的是思想的严密性,但是要结合需求来考虑,从需求来说,有的要求不能有任何误差,比如银行,但是显然lz的这种需求就是不要求绝对正确的,往往有很多业务,从技术上就是无法做到绝对准确的,所以你说的一大堆未免教条主义了

44 楼 luoli-17 2009-07-25

superscorpio 写道

xly_971223 写道

srdrm 写道

用得着这么复杂吗, 我定个时间, 每隔30分钟将所有贴子的hits缓存刷到数据库中, 或者10分钟. 或者, 任意定个时间, 至少能解决绝大部分问题

如果缓存了10w帖子假设有1w个发生了变化
你刷到数据库看看 1W条sql几乎同时到服务器不搞死才怪

10w对一个网站来说是非常小的数目了如果是100W 1000W呢？

你怎么会缓存那么多帖子呢？我觉得这才是最大的不合理！

这种情况还是存在的，前段时间百度贴吧里面炒的很热的一篇帖子“贾君鹏你妈妈喊你回家吃饭”在短短的几天时间里回帖就达到了30多万。可想而知互联网这玩意儿什么情况都是会存在的。我们更不应该以合理不合理去思考互联网。

43 楼 luoli-17 2009-07-25

xly_971223 写道

wulinux 写道

xly_971223 写道

wulinux 写道

jms确实可以降低服务器的瞬间压力，实际上却没有节省资源
我的方案更强调的是节省资源

你的提法确实可以节省资源，但是你可以保证你的机器不崩溃吗？如果系统死了，你前面9次修改的东西都丢失了，你的用户是否可以接受呢？

说的没错这也是我一直担心的问题，要解决这个问题就扯出缓存事务了那问题就搞复杂了

另外像点击量这种不是特别重要的数据有点偏差也是可以的

42 楼 a376730551 2009-07-25

缓存内存+定时更新怎么样啊

41 楼 xly_971223 2009-07-24

superscorpio 写道

xly_971223 写道

srdrm 写道

量或许是很大, 但一天之内有hit的贴子量不会是这种100w量级的, 10w量级的贴子更新数我认为对于网站来说不小了. 刷到数据库不一定要同时刷, 这个不要求即时的,可以悠着点来,怎么悠怎么来,只要在一个合理时间内完成就行

sorry 怪我前面没讲清除
这里缓存的不仅仅是帖子的点击量，还包括博客相片新闻圈子等等吧所有这些点击量都是缓存在一起的
对一般的网站这个量还是不小的

楼主兄弟，用缓存的原因能给我解释一下吗？我非常好奇！

点击量那个问题，楼上各位都提出了方案。

减少访问数据库次数

40 楼 superscorpio 2009-07-24

xly_971223 写道

srdrm 写道

楼主兄弟，用缓存的原因能给我解释一下吗？我非常好奇！

点击量那个问题，楼上各位都提出了方案。

39 楼 superscorpio 2009-07-24

xly_971223 写道

srdrm 写道

用得着这么复杂吗, 我定个时间, 每隔30分钟将所有贴子的hits缓存刷到数据库中, 或者10分钟. 或者, 任意定个时间, 至少能解决绝大部分问题

如果缓存了10w帖子假设有1w个发生了变化
你刷到数据库看看 1W条sql几乎同时到服务器不搞死才怪

10w对一个网站来说是非常小的数目了如果是100W 1000W呢？

你怎么会缓存那么多帖子呢？我觉得这才是最大的不合理！

38 楼 xly_971223 2009-07-24

引用

使用libevent/mina+bdb可以实现高效的点击服务器
bdb可配置增大内存cache
另外开发一套bdb备份恢复数据的程序可解决bdb文件崩溃的问题

跟据生产环境的真实数据，libevent+bdb方案，一台机器可以支撑600W的pv
如果pv继续增大，可考虑对key做hash，分部到n台机器上

看来得学习一下libevent了

37 楼 woodless 2009-07-24

potian 写道

根本没必要搞这么复杂，一个关键字/值数据库就足矣

一两行代码的问题

即使需要简单的查询操作也可以胜任

所有不需要要计入关系模型的，不需要进行复杂统计的，都可以这样做，包括用户的最后点击时间等等

持续每秒钟几万次的更新轻而易举

tokyotyrant,bdb都可以

同意

使用libevent/mina+bdb可以实现高效的点击服务器
bdb可配置增大内存cache
另外开发一套bdb备份恢复数据的程序可解决bdb文件崩溃的问题

跟据生产环境的真实数据，libevent+bdb方案，一台机器可以支撑600W的pv
如果pv继续增大，可考虑对key做hash，分部到n台机器上

36 楼 menuhin 2009-07-24

不管楼主有没有必要做的这么复杂，但是我觉得楼主给我们提供的这个思路还是不错的！

35 楼 pocketduck 2009-07-23

potian 写道

xly_971223 写道

potian 写道

tokyotyrant中文文档貌似比较少
bdb倒是可以尝试一下

真当是晕倒了，就是启动一下，写一两行代码的问题，为什么还需要很多中文文档

何况作为一个程序员，看几句英语都吃不消

bdb写个网络接口也是很简单的事情，用libevent或者eventmachine或者什么java网络框架都可以呀

对只用过一种主流语言的程序员来说,你这个建议等于没说一下,只能让人更崩溃

34 楼 whaosoft 2009-07-23

redis ?我都不知道 lz 这个好用么给讲讲

33 楼 binlaniua 2009-07-22

厄等待更详细的解说

32 楼 xly_971223 2009-07-22

potian 写道

xly_971223 写道

potian 写道

tokyotyrant中文文档貌似比较少
bdb倒是可以尝试一下

大侠就是不一样啥都能写

能不能写一个学习一下

31 楼 potian 2009-07-22

xly_971223 写道

potian 写道

tokyotyrant中文文档貌似比较少
bdb倒是可以尝试一下

30 楼 xly_971223 2009-07-22

看了一下Berkeley DB
Berkeley DB多应用于嵌入式场景在java中是跑在jvm里面的，就是说其数据不能在多台机器间共享
这一特点决定了其不能应用于集群环境中
也就不适合大多数的互联网项目

火星的redis 这里有一篇介绍 http://www.iteye.com/topic/350595

29 楼 xly_971223 2009-07-22

potian 写道

tokyotyrant中文文档貌似比较少
bdb倒是可以尝试一下

28 楼 potian 2009-07-22

27 楼 kjskbh 2009-07-22

xly_971223 写道

icefishc 写道

xly_971223 写道

麻烦仁兄帮测一下行不

我的测试结果是相差６倍左右．（myisam 和　innodb 都是这样）　
不管是向空表中插还是向非空表中插入随即数据结果差不多都是这个数．

我是在一个虚拟机上测的．．．．．　也许不太靠谱．．．．．．

感谢 icefishc

我刚才又换了台机器测试了一下
表结构 innodb 无主键

CREATE TABLE `sns_hits` (
  `resource_id` int(11) default NULL,
  `resource_type` varchar(20) default NULL,
  `hits` int(11) default NULL,
  `create_time` datetime default NULL
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

批量插入java代码

long start = System.currentTimeMillis();
			conn.setAutoCommit(false);
			ps = conn.prepareStatement("insert into sns_hits values(?,?,?,?)");
			for(int i = 0; i < 100000; i++){
				ps.setInt(1, 1);
				ps.setString(2, "BLOG");
				ps.setInt(3, 34);
				ps.setString(4, "2009-07-23 18:23:20");
				ps.addBatch();//加入批处理
			}
			int[] results = ps.executeBatch();//执行批处理
			conn.commit();
			System.out.println(System.currentTimeMillis() - start);

数据文件都是同样的数据

1	BLOG	34	2009-07-23 18:23:20
1	BLOG	34	2009-07-23 18:23:20
1	BLOG	34	2009-07-23 18:23:20
1	BLOG	34	2009-07-23 18:23:20
1	BLOG	34	2009-07-23 18:23:20

数据库没有调整任何参数，即使调整估计影响也不大
1W 5W 10W

PreparedStatement        1828/1704   8172/7892       16125/15734（ms） 
load data local infile   219/234/156     1187/610/688    968/1141  （ms）

斜杠'/'分割多次测试

平均在10倍左右

看来这玩意受硬件的影响比较大跟上次测试比较http://xuliangyong.iteye.com/blog/424921
分别插入 1W 5W 10W 结果如下

PreparedStatement        1953   9203  17641（ms） 
load data local infile   125    625   1172  （ms）

那是肯定和硬件相关度大的，数据库增删改最终还是要通过IO操作写到磁盘里的

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