当前位置：首页 > article >正文

Feed流系统重构：架构篇

article 2024/11/25 14:41:58

重构对我而言，最大的乐趣在于解决问题。我曾参与一个C#彩票算奖系统的重构，那时系统常因超时引发用户投诉。接手任务时，我既激动又紧张，连续两天几乎废寝忘食地编码。结果令人振奋，算奖时间从一小时大幅缩短至十分钟。

去年，我作为架构师，参与了家校朋友圈应用的重构。这个应用虽小，但功能齐全。我将分享这次架构设计的思路，探讨如何通过精心策划的重构，提升应用的性能和用户体验。

01 应用背景

1. 应用介绍

移动互联网时代，Feed 流产品是非常常见的，比如我们每天都会用到的朋友圈，微博，就是一种非常典型的 Feed 流产品。 Feed (动态)：Feed 流中的每一条状态或者消息都是 Feed，比如朋友圈中的一个状态就是一个 Feed，微博中的一条微博就是一个 Feed。 Feed 流：持续更新并呈现给用户内容的信息流。每个人的朋友圈，微博关注页等等都是一个 Feed 流。

家校朋友圈是校信 app 的一个子功能。学生和老师可以发送图片，视频，声音等动态信息，学生和老师可以查看班级下的动态聚合。

为什么要重构呢？

▍ 代码可维护性

服务端端代码已经有四年左右的历史，随着时间的推移，人员的变动，不断的修复 Bug，不断的添加新功能，代码的可读性越来越差。而且很多维护的功能是在没有完全理解代码的情况下做修改的。新功能的维护越来越艰难，代码质量越来越腐化。

▍ 查询瓶颈 服务端使用的 mysql 作为数据库。Feed 表数据有两千万，Feed 详情表七千万左右。服务端大量使用存储过程 (200+)。动态查询基本都是多张千万级大表关联，查询耗时在 5s 左右。DBA 同学反馈 sql 频繁超时。

2. 重构过程

《重构：改善既有代码的设计》这本书重点强调: “不要为了重构而重构”。重构要考虑时间 (2 个月)，人力成本 (3 人)，需要解决核心问题。

1、功能模块化，便于扩展和维护

2、灵活扩展 Feed 类型，支撑新业务接入

3、优化动态聚合页响应速度

基于以上目标，我和小伙伴按照如下的工作。

1）梳理朋友圈业务，按照清晰的原则，将单个家校服务端拆分出两个模块

1 space-app: 提供 rest 接口，供 app 调用
2 space-task: 推送消息，任务处理

2）分库分表设计，去存储过程，数据库表设计

数据库 Feed 表已达到 2000 万，Feed 详情表已达到 7000 万 +。为了提升查询效率，肯定需要分库分表。但考虑到数据写入量每天才 2 万的量级，所以分表即可。

数据库里有 200 + 的存储过程，为了提升数据库表设计效率，整理核心接口调用存储过程逻辑。在设计表的时候，需要考虑 shardingKey 冗余。按照这样的思路，梳理核心逻辑以及新表设计的时间也花了 10 个工作日。

产品大致有三种 Feed 查询场景

班级维度：查询某班级下 Feed 动态列表
用户维度：查询某用户下 Feed 动态列表
Feed 维度：查询 feed 下点赞列表

3）架构设计在梳理业务，设计数据库表的过程中，并行完成各个基础组件的研发。

基础组件的封装包含以下几点:

分库分表组件，Id 生成器，springboot starter
rocketmq client 封装
分布式缓存封装

03 分库分表

3.1 主键

分库分表的场景下我选择非常成熟的 snowflake 算法。

第一位不使用，默认都是 0，41 位时间戳精确到毫秒，可以容纳 69 年的时间，10 位工作机器 ID 高 5 位是数据中心 ID，低 5 位是节点 ID，12 位序列号每个节点每毫秒累加，累计可以达到 2^12 4096 个 ID。

我们重点实现了 12 位序列号生成方式。中间 10 位工作机器 ID 存储的是

 Long workerId = Math.abs(crc32(shardingKeyValue) % 1024)
 //这里我们也可以认为是在1024个槽里的slot

底层使用的是 redis 的自增 incrby 命令。

   //转换成中间10位编码
   Integer workerId = Math.abs(crc32(shardingKeyValue) % 1024);
   String idGeneratorKey = 
   IdConstants.ID_REDIS_PFEFIX + currentTime;
   Long counter = atomicCommand.incrByEx(
    idGeneratorKey,
    IdConstants.STEP_LENGTH,
    IdConstants.SEQ_EXPIRE_TIME);
   Long uniqueId = SnowFlakeIdGenerator.getUniqueId(
      currentTime, 
      workerId.intValue(), 
   counter);

为了避免频繁的调用 redis 命令，还加了一层薄薄的本地缓存。每次调用命令的时候，一次步长可以设置稍微长一点，保持在本地缓存里，每次生成唯一主键的时候，先从本地缓存里预取一次，若没有，然后再通过 redis 的命令获取。

3.2 策略

因为早些年阅读 cobar 源码的关系，所以采用了类似 cobar 的分库方式。

举例：用户编号 23838，crc32 (userId)%1024=562，562 在区间 [256,511] 之间。所以该用户的 Feed 动态会存储在 t_space_feed1 表。

3.3 查询

带 shardingkey 的查询，比如就通过用户编号查询 t_space_feed 表，可以非常容易的定位表名。

假如不是 shardingkey，比如通过 Feed 编号 (主键) 查询 t_space_feed 表，因为主键是通过 snowflake 算法生成的，我们可以通过 Feed 编号获取 workerId (10 位机器编号), 通过 workerId 也就确定数据位于哪张表了。

模糊查询场景很少。方案就是走 ES 查询，Feed 数据落库之后，通过 MQ 消息形式，把数据同步 ES，这种方式稍微有延迟的，但是这种可控范围的延迟是可以接受的。

3.4 工程

分库分表一般有三种模式：

代理模式，兼容 mysql 协议。如 cobar,mycat,drds。
代理模式，自定义协议。如艺龙的 DDA。
客户端模式，最有名的是 shardingsphere 的 sharding-jdbc。

分库分表选型使用的是 sharding-jdbc, 最重要的原因是轻便简单，而且早期的代码曾经看过一两次，原理有基础的认识。

核心代码逻辑其实还是蛮清晰的。

ShardingRule shardingRule = new ShardingRule(
shardingRuleConfiguration, 
customShardingConfig.getDatasourceNames());
DataSource dataSource = new ShardingDataSource(
   dataSourceMap,
   shardingRule, 
   properties);

请注意：对于整个应用来讲，client 模式的最终结果是初始化了 DataSource 的接口。

需要定义初始化数据源信息 datasourceNames 是数据源名列表，dataSourceMap 是数据源名和数据源映射。
这里有一个概念逻辑表和物理表。

逻辑表	物理表
t_space_feed （动态表）	t_space_feed_0~3

分库算法: DataSourceHashSlotAlgorithm: 分库算法 TableHashSlotAlgorithm: 分表算法两个类的核心算法基本是一样的。
- 支持多分片键
- 支持主键查询
配置 shardingRuleConfiguration。这里需要为每个逻辑表配置相关的分库分表测试。表规则配置类:TableRuleConfiguration。它有两个方法

setDatabaseShardingStrategyConfig
setTableShardingStrategyConfig

整体来看，shardingjdbc 的 api 使用起来还是比较流畅的。符合工程师思考的逻辑。

04 Feed 流

班级动态聚合页面，每一条 Feed 包含如下元素:

动态内容（文本，音频，视频）
前 N 个点赞用户
当前用户是否收藏，点赞数，收藏数
前 N 个评论

聚合首页需要显示 15 条首页动态列表，每条数据从数据数据库里读取，那接口性能肯定不会好。所以我们应该用缓存。那么这里就引申出一个问题，列表如何缓存 ?

4.1 列表缓存

列表如何缓存是我非常渴望和大家分享的技能点。这个知识点也是我 2012 年从开源中国上学到的，下面我以「查询博客列表」的场景为例。

我们先说第 1 种方案：对分页内容进行整体缓存。这种方案会按照页码和每页大小组合成一个缓存 key，缓存值就是博客信息列表。假如某一个博客内容发生修改，我们要重新加载缓存，或者删除整页的缓存。

这种方案，缓存的颗粒度比较大，如果博客更新较为频繁，则缓存很容易失效。下面我介绍下第 2 种方案：仅对博客进行缓存。流程大致如下：

1）先从数据库查询当前页的博客 id 列表，sql 类似:

select id from blogs limit 0,10

2）批量从缓存中获取博客 id 列表对应的缓存数据，并记录没有命中的博客 id，若没有命中的 id 列表大于 0，再次从数据库中查询一次，并放入缓存，sql 类似：

select id from blogs where id in (noHitId1, noHitId2)

3）将没有缓存的博客对象存入缓存中

4）返回博客对象列表

理论上，要是缓存都预热的情况下，一次简单的数据库查询，一次缓存批量获取，即可返回所有的数据。另外，关于缓存批量获取，如何实现？

本地缓存：性能极高，for 循环即可
memcached：使用 mget 命令
Redis：若缓存对象结构简单，使用 mget 、hmget 命令；若结构复杂，可以考虑使用 pipleline，lua 脚本模式

第 1 种方案适用于数据极少发生变化的场景，比如排行榜，首页新闻资讯等。

第 2 种方案适用于大部分的分页场景，而且能和其他资源整合在一起。举例：在搜索系统里，我们可以通过筛选条件查询出博客 id 列表，然后通过如上的方式，快速获取博客列表。

4.2 聚合

Redis：若缓存对象结构简单，使用 mget 、hmget 命令；若结构复杂，可以考虑使用 pipleline，lua 脚本模式

这里我们使用的是 pipeline 模式。客户端采用了 redisson。伪代码:

//添加like zset列表
 ZsetAddCommand zsetAddCommand = new ZsetAddCommand(LIKE_CACHE_KEY + feedId, spaceFeedLike.getCreateTime().getTime(), userId);
pipelineCommandList.add(zsetAddCommand);
//设置feed 缓存的加载数量
HashMsetCommand hashMsetCommand = new HashMsetCommand(FeedCacheConstant.FEED_CACHE_KEY + feedId, map);
pipelineCommandList.add(hashMsetCommand);
//一次执行两个命令
List<?> result = platformBatchCommand.executePipelineCommands(pipelineCommandList);

模块	redis 存储格式
动态	HASH 动态详情
点赞	ZSET 存储 userId , 前端显示用户头像，用户缓存使用 string 存储
收藏	ZSET 存储用户 Id，前端判断用户是否收藏过
评论	ZSET 存储评论 Id，评论详情存储在 string 存储

首页班级动态聚合页，理想情况，缓存全部命中，性能完全可以达到我们设定的目标。