一周爆肝上线百万高并发系统！你给我解释解释什么叫牛逼？

作者：木子鱼皮 
链接：https://www.nowcoder.com/discuss/368998

本文是（腾讯广告全栈毕业生）从零开始一周紧急上线百万高并发系统的相关经验、思路及感悟，在此记录分享。

花5-10分钟阅读本文，你将收获：

1.加深对实际工作环境、工作状态的了解2.学习高并发系统的设计思路、技术选型及理解3.学习工作中对接多方的沟通技巧4.学会与测试打配合的技巧5.学习紧急事故的处理方式6.事后如何进行归纳总结7.感受笔者爆肝工作的痛苦与挣扎

前言

从年前开始和导师二人接手了一个加紧项目，年前加班做完一期后效果显著，于是开工后加急开发二期，目标是7天上线（后来延长至9天）。由于项目难度大、工期紧、人手缺、对接方多，极具挑战性，因此和导师二人开始了007的爆肝工作。

项目介绍

首先要介绍下负责的项目及系统。项目背景、业务等信息自然不能透露，这里剥离业务，介绍一下抽象出的关键系统模型，如下图：

如图，我负责的是一个状态流转系统和查询系统，以及它们依赖的DB服务。

状态流转系统的作用主要是按照逻辑修改DB中的状态值，并在修改成功时依据状态向其他业务侧发送通知。

查询系统，顾名思义就是查询我们负责的DB的值，包括最基础的鉴权、查询等功能。

先分析一下系统中一些难点：

1.明显，查询系统是一个高扇入服务，被各其他业务侧调用，必然会存在三个问题：•高并发：各业务侧流量聚集，经评估，会产生百万量级的高并发流量•兼容性：如何设计一套API，兼容各业务侧的同时易被理解•对接复杂：要同时与4个业务侧的同学沟通，想想就是一件很复杂的事情2.状态流转系统逻辑相当复杂（最后光逻辑就300多行代码）3.状态流转系统与查询系统、其他业务侧存在交互（比如互相发送通知），对时延、一致性要求很高

分析出难点后，下面开始编写技术方案。

设计思路

在实际工作中，编写好的、详细的技术方案是非常有必要的。优秀的工程师会在技术方案中考虑到各种场景、评估各种风险、工作量估时、记录各种问题等，不仅帮助自己梳理思路、归纳总结，同时也给其他人提供了参照以及说服力（比如你预期7天上线，没有方案谁信你？）。

根据二八定理，复杂的系统中，可能编写技术方案、梳理设计思路的时间和实际敲代码开发的时间比例为8 : 2。

设计遵循的原则是”贴合业务“，没有最好的架构，只有最适合业务的架构。切忌过度设计！

此外，还要考虑项目的紧急程度和人力成本，先保证可用，再追求极致。

一些简单的设计这里就略过了，下面针对系统难点和业务需求，列举几个重点设计及技术选型：

1. 高并发

提到高并发，大家首先想到的是缓存和负载均衡，缺一不可。

负载均衡说白了就是“砸钱，加机器！”，但是为公司省机器、省成本应该是每位后端工程师的基本理念，就要靠技术选型和架构设计来实现了，目标是保证每台机器能抗住最大的并发流量。

选型如下：

1.编程框架：选择轻量级的Restful框架Jersey，搭配轻量级依赖注入Guice（不用Spring，可以私信我问原因）2.Web服务器：选择性能最高的轻量级NIO服务器Grizzly（各服务器性能对比^[1]）3.缓存：CKV+ 腾讯自研海量分布式存储系统（支持Redis协议，有数据监控平台，已开源）4.DB分库分表：公司自研基础设施，不多说5.负载均衡：轻量级反向代理服务器 Nginx，百万并发需要增加十余台机器6.CDN及预热：保证高效的下载服务

其中，缓存是抗住高并发流量的关键，须重点设计。

缓存方案

1. 数据结构设计

用过缓存的同学都了解，关于缓存Key的设计是很重要的，根据业务来，保证隔离和易查找（便于缓存更新）就好，这里我选择请求参数+接口唯一id来拼接key。并且分页接口可复用全量list接口。

2. 缓存降级

找不到对应key/redis连接失败时直接查库。

3. 缓存更新

当DB修改时，对缓存进行删除。由于存在非必填的请求参数，因此key可能是一个模糊值（比如有a、b两个请求参数，key可能为“a”，也可能为“ab”）。

针对请求字段固定（均必填）的接口，更新缓存时，直接拼接出唯一的key进行删除即可。

而针对请求字段不固定（存在非必填字段）的接口，可使用redis的scan命令范围扫描（千万别用keys命令^[2]！用了等着被优化吧）

要更新的接口、对应key及匹配规则可能如下表：

接口	key	匹配规则
Int1	[a:xx;]b:xxx;%s;	scan正则1：a:xxx;*
scan正则2： b:xxx;
Int2	a:xx;%s;	拼唯一键

4. 缓存穿透

无论查询出的列表是否为空，都写入缓存。但在业务会返回多种错误码时，不建议采用这种方式，复杂度高，成本太大。

2. 兼容性

兼容性主要考察接口的设计，为兼容多个业务侧，需要将请求参数以及响应参数设置的尽可能灵活。在设计接口时，切忌一定要和所有的业务侧对齐，否则可能导致满盘皆输！

这里有三个技巧：

1.提供可访问链接的文档，供调用方即时查阅（一般公司都有知识库）。2.请求参数不能过多，且要易于理解，不能为了强制兼容而设置过于复杂的参数，必要时可针对某一业务侧定制接口。3.响应参数尽量多（多不是滥），要知道每次增加返回字段都要修改代码，而适当冗余的字段避免了此问题。

3. 消息通知

上面难点中提到：状态流转系统与查询系统、其他业务侧存在互相发送通知的交互，在查询系统收到通知后，要对缓存进行即时更新，因此对消息的实时性要求很高。

这里最初有两种方案：

1.各系统提供回调接口，用于接收通知。能保证实时性，但是各系统间紧耦合，不利于扩展。2.使用消息队列，实现应用解耦及异步消息。

最后还是果断采取了第二种方案，并选用公司自研 TubeMQ 万亿级分布式消息中间件^[3]（已开源Apache孵化），原因如下：

1.状态流转系统的通知数据之后可能存在其他消费方，使用消息队列利于扩展，对代码侵入性也少2.消息队队列可持久化消息3.TubeMQ支持消费方负载均衡，性能高4.TubeMQ容量大，可存放万亿数量级消息5.支持公司自研组件，便于形成统一规范（类似现在的全业务上云）

在技术选型和确定方案时，不仅要关注当前的业务需求，也要有一定的前沿视角。

***险评估

切忌，在使用中间件/框架前，要尽可能多的进行了解可能带来的风险，一般公司内都有KM（知识库），可利用好内部资源或者google！

这里我主要评估了TubeMQ带来的风险，做一些分享，非技术的同学建议直接跳过！

TubeMQ风险

1. 消息可靠性

Tube性能高，但是不保证消息的绝对可靠！

Tube系统主要在两个地方可能会有数据丢失：

1.第一是Tube采取了Consumer信任模型，即数据一旦被Consumer拉取到本地，就默认会消费成功，如果Consumer在实际消费的过程中出现错误，则Tube并不负责恢复。2.由于操作系统pagecache的利用，服务器断电或宕机而可能带来的数据丢失。

经评估，本业务需同时保障发送方及消费方的消息可靠性。

2. 消息顺序性

Tube沿用了Kafka的分区设计思想，而分区的数据消费之间是没有先后顺序关系的，而且Tube支持消息的异步方式发送；在这种方式下，网络并不能保证先发送的消息就一定会先到达服务端，所以Tube一般不提供顺序性的保证。

经评估，本业务消息消费方允许消息非顺序。

3. 消息重复

Tube集群中，Consumer的消费位置信息由Broker端进行管理，所以在某些异常情况下，Broker可能无准确获得Consumer的实际消费情况而导致数据重复；另外就是出于性能考虑， Consumer的消费位置信息在每次变化时，并不会实时更新到持久化存储中，而是暂存于内存，周期性更新，如果此时broker宕机即会导致少量的数据重复。

经评估，本业务消息消费方是相对幂等操作，可允许消息重复。

4. 监控告警

1.公司内部提供监控平台，但数据有五分钟延迟，非实时监控2.提供了对消费方单分区滞后的告警，可在公司内部平台直接修改消费配置

那么，如何规避风险呢？设计了针对消息可靠性和数据一致性的解决方案。

消息可靠性方案

1. 生产方消息可靠性

1.Tube可保证消息一定送达，发送失败时会自动重发。2.发送消息结束时会触发回调，回调里可判断ACK状态，将发送失败的消息放入队列，下次发送优先从队列里取。

2. 消费方消息可靠性

1.消费失败时记录日志，确保消息不丢失

数据一致性方案

1. 设计消息补偿接口

消息消费失败时，会记录日志，人工排查日志，调用补偿接口再次消费消息。（其实也可以存db消息表，写任务去轮询消费，成本太高）

开发过程

其实开发过程没什么好说的，就是按照技术方案去敲代码。

这里也有几个要点：

1.同时开发多个项目时，每个项目一个独立Git分支，合并的时候分批合并，否则别人CR你代码的时候可能你就要打喷嚏了！2.给每个请求做一些打点数据上报，比如请求量、请求时间，便于监控统计（这里我将数据上报至公司自研网关的系统，可视化监控）3.多打日志，打详细清晰的日志，便于故障定位

高并发系统一定要做好完备的日志及监控措施！

问题解决

问题主要在测试及线上被发现，问题解决的过程就像坐过山车，经常的状态是：测试 => 开发 => 测试 => 上线 => 开发 => 测试，循环往复。。。

两个温馨小贴士：

1.遇到问题时，千万不要慌，可以先深呼吸几口气，因为问题一定是可以解决的，解决不了那么你可能要被解决了！2.解决问题后，千万别激动，可以先深呼吸几口气，因为你还会产生新的问题，而且往往新问题更严重！

这里分享一些印象深刻的问题。

1. 事务提交时报错？

原因：事务依赖的服务里也有事务，因此事务里套了事务，破坏了隔离性。

解决：修改代码，保证事务隔离性。

2. 依赖包存在，项目启动却报错？

原因：存在多版本jar包，导致Java代码使用反射机制动态生成类是不知道使用哪个版本的依赖的类。

解决：删掉多余版本jar包。

3. 缓存未即时更新

原因：经排查，是由于实际的key数量可达千万级，导致更新缓存前对要删除的keys的scan扫描效率过低，长达20多秒！

解决：修改更新缓存方案，不再使用scan扫描，而是拼凑出所有可能的keys，直接delete。

以为这个问题这样就结束了？不要忘记上面的小贴士：

“解决问题后，千万别激动，可以先深呼吸几口气，因为你还会产生新的问题，而且往往新问题更严重！”

↓↓↓

4. 缓存仍未即时更新？

原因：某业务侧要求数据强一致性，而缓存虽然是毫秒级更新，但无法做到真正的实时一致。

解决：为其定制一个接口，该接口不查询缓存，直接查DB，保证查到的数据一定是最新值。

5. 请求卡死

服务运行一段时间后，发现所有的请求都被阻塞了！心脏受不了。

原因：jstack打印线程信息后分析thread_dump文件，发现是由于jedis未手动释放连接使资源耗尽，导致新的请求中会不断等待jedis连接资源释放，从而卡死。

解决：补充释放资源代码即可。

6. 线上环境分析日志时突然告警磁盘IO占用超过99%！？

原因：误用cat命令查看未分割的原始日志文件（31G！！！），导致磁盘IO直接刷爆！

解决：使用less、tail、head等命令替换cat，并移除已备份的大日志文件

7. 进程闪退

排查：通常jvm进程闪退是有错误日志的，但是并没有找到，排查陷入绝境。没办法，只能祈祷问题不再复现。后来问题真的没出现过了，谢谢谢谢！

原因：最后，经询问，是有人手动kill掉了这个进程。。。好的，开启问候模式

8. 线上环境的消息通知发送成功了，怎么没有预期的数据更新效果？

定位思路：先看消息是否被消费，再看对消息的处理是否正确

排查：查看线上日志，发现消息并未被消费；但是查看监控界面，发现消息被测试环境的机器消费了！！！

原因：由于测试环境和线上环境属于同一个消费组，当消息到达时，同一个消费组只有一个消费者能够成功消费该消息，被测试环境消费掉了，导致线上环境数据没更新。

发现这个问题的时候，已经是上线前一天的深夜。。。再申请一个消费组已经来不及了，情急之下，只能先下掉测试环境的服务。第二天申请好消费组后，根据环境去区分使用哪个消费组就可以了，这样每个消费组都会消费消息，成功避免了消息竞争。

方法笨了点，有用就行！

9. 报告！流量太大，撑不住啊！

原因：现有4台机器无法支撑百万并发，需进行紧急扩容

解决：紧急新申请了10台机器，完成初始化配置，成功部署服务后修改负载均衡服务配置，成功增大了并发度。

小技巧：多机器做重复操作时，有两种快捷的做法

1.利用ssh连接工具自带的并行操作功能，自动给所有机器键入命令（xshell支持）2.配置好一台机器后，可使用rsync命令同步配置至其他机器（大数据的同学应该不陌生）

10. 为什么新增机器上的服务没有记录日志？

排查：先发请求测试服务是否可用。测试发现服务是可用的，只是没有记录日志。dump_thread发现，日志线程被持续阻塞。

原因：服务启动时，会激活TubeMQ消费者，上面提到，Tube消费者有消费组的概念，同组内的消费者会竞争消息（负载均衡），只有一个消费者会收到消息。由于消费组中的最大消费者数量等同于配置的数据分区数，导致新增机器的服务中，消费者订阅不成功，订阅线程持续占用日志资源（加锁不释放），导致日志线程被持续阻塞。

解决：另一个框架的日志能够生成，因此影响不大，暂未解决。

11. 上线前一天你跟我说接口设计有问题？

原因：沟通出现严重问题！

其实工作中，很多同事因为自身业务繁忙，可能在核对接口设计方案的时候不说话，周知的消息不看，给文档也不看。等他们忙完了，会反复@你、私聊你询问。我们一定不要这样！

解决：紧急电话会议，拉群核对方案

有时4个人能拉4个群。。。

12. 线上出bug了！！！

线上出bug，是一件很大的事，必须紧急响应。在梦里也得给我爬起来！

原因：测试环境和线上环境未必完全一致，且测试环境未必能测出所有问题。因此验证时通常需要预发布环境，数据使用线上数据，但却是独立的服务器，保证不影响线上。

解决：紧急排查定位问题，三分钟成功修复！

修复bug有一定的技巧，分享下个人的排错路径：

截图/问题 => 请求 => bug是否可复现，和测试紧密配合 => 数据 => 数据源（真实数据与接口数据是否一致） => 数据处理

解释一下：

通常发现问题的是运维、用户或者测试，他们会抛出一个问题或者问题的相关的截图，这时，我们要快速想到这个问题对应的功能（即对应的请求/接口），然后让问题描述者尽可能多的提供信息（比如请求参数、问题时间等）。

如果问题时间较久，看日志及监控不易排查，可以询问是否可以造一个复现该问题的case，这样只需观察最新的日志即可，方便排错。

定位到请求后，我们要分析请求及响应的哪些数据是异常的，即定位关键数据，然后定位数据来源（是从数据库查的，还是从缓存查的），并观察响应数据与真实数据源是否一致。如果不一致，可能是业务逻辑中对数据的处理出现了问题，再进一步去做分析。

高效沟通建议：描述问题，尽量用数据说话，别光截图，要提供完整的数据信息，有助他人分析。

13. 线上出现部分错误数据

这是一个可以预见的问题。还好已经在项目中配置了邮件告警，能够报告错误数据的信息，错误数据量也不大。

解决：修复导致错误数据的bug后，编写程序循环所有错误信息并生成请求list，然后手动发送请求，刷新线上不同步数据即可。

设计时还是要尽可能考虑到风险，可以按照问题的严重程度做分级报警策略（短信 > 邮件 > 通讯软件）。

14. 线上机器OOM！！！

上线三天后发现的问题，部分线上机器竟然出现了OOM（堆内存溢出）的情况，导致服务不可用。

血泪教训

1.有问题一定尽可能在测试环境去解决，否则线上出问题对心脏很不友好2.不要盲目乐观，以为上线就没问题，要多验证，保持警惕。

PS：上线后如果发现问题，会经历如下的流程，我称它为happy流程：

上线后的变更流程：

undefined

当发现DB服务的bug后，你只需要改DB服务的一行代码。你需要重复如下流程：

1.修改DB服务的一行代码2.跑单元测试3.DB服务打成依赖包4.修改“状态流转系统”、“查询系统”对DB服务的依赖包（改动版本号/更新本地缓存拉取最新包）5.重新发布“状态流转系统”、“查询系统”至测试环境6.可能还要重新交给测试的同学进行回归测试7.测试通过，再次提交“状态流转系统”、“查询系统”的代码，发起CR（代码审查）8.找同事/Leader读代码，通过CR9.合并分支10.发布“状态流转系统”、“查询系统”至线上环境，每发一台机器，都要进行一次验证（滚动部署）11.再次发现新的bug

这是一件恶心到爆炸的事情，但是在这个过程中我们发现，2、6、8状态时，是存在空余时间的，这个时候我们可以做做其他工作，记录一下工作内容、问题等 刷刷抖音，看看牛客。

总结

首先总结一下这个项目各阶段的耗时：

•理解需求：5%•开发：15%•沟通确认问题：30%•测试及验证：30%•上线及验证：20%

其中，修复bug贯穿后面的几个流程，大概占了总时间的60%。

项目过程存在的问题：

1.前期未参与需求评审，了解的信息较少。2.上线前一天晚上，竟然还在临时对齐接口？这是在沟通方案阶段应该确认好的。3.大约80%的时间花在沟通、查询数据、提供数据及验证。4.自己没测试完，就开始串测，导致同一个bug被多方发现，反复@，导致改bug效率低下。5.对自研中间件的不熟悉，导致花费的时间成本较高。6.全局观还不够，不能提前预见到一些可能的问题。

自我感觉良好的地方：

1.和测试同学配合紧密，互相体谅，测试效率较高2.为查询系统编写了详细的接口文档，上传至公司知识库供实时查阅3.最快3分钟紧急修复线上bug4.最快30分钟从接受需求到上线5.在发现中间件问题时，即时和对接方沟通，设计出了对其无任何影响的低成本解决方案6.积极帮助其他同学查询数据，排查问题7.编写脚本高效解决部分错误数据

成长与收获：

1.抗压熬夜能力 ↑2.设计思维能力 ↑3.沟通能力 ↑4.解决问题能力 ↑5.高级命令熟悉度 ↑6.中间件熟悉度 ↑7.集群管理能力 ↑8.拒绝需求能力 ↑9.吐槽能力 ↑10.吹🐂能力 ↑

后续

项目上线后，通过总结复盘，发现了项目中值得优化的地方，也思考到了一些更健全的机制，将逐渐去实现。

如下：

1. 两个系统中有部分相同的配置，目前采用复制粘贴的方式去同步

这种方式的优点是比较简单，无需额外的操作。但缺点也很明显，如果一个系统的配置改了，而忘了修改另一个系统的配置，就会出现错误。

事实上，可以引入一个配置中心，集中管理配置文件，并且支持手动修改、多环境、灰度等功能。

公司内部做了调研，发现了一个不错的开源协同项目。当然也可以采用阿里的Nacos或携程的Apollo。

2. 曾经的进程闪退问题，必须重视！

无法保证进程不闪退，但是可以采取对进程实时监控，并自动对闪退进程进行重启的策略。

实现方式有两种：

1.使用工具，例如supervisor或monit，可以对进程进行管理和闪退重启2.编写shell脚本，再通过定时任务，实现周期性观察进程状态及重启。推荐将定时任务接入分布式任务调度平台，尤其当定时任务很多时，进行可视化的管理和方便的控制调度是必要的！

由于公司内部的平台比较完善，我选择第二种方式。

原来自己写过一个分布式邮件调度平台^[4]，参考了分布式任务调度平台的实现方式，大家有兴趣可以了解下原理，感觉对拓宽后端思路很有帮助。

工作简单而不简单，做着有意义的事就好~

================================下面回答一些问题。

问题讨论

1. 事务依赖的服务也有事务，怎么处理？

答：同一个数据访问对象（dao）开启多个事务才会出现此问题，处理方式是不使用依赖服务中有事务的方法。比如可以用for循环单条删除来代替批量删除。

2. 为什么不用主流的Spring + SpringMVC，而是用Jersey + Guice框架？

的确，Spring是主流，生态好，一般大家都会选择SpringBoot + Tomcat。但主流不代表适用于所有的业务场景，还是要贴合业务去做技术选型。其实这里应该拿SpringMVC去对标Jersey、Spring对标Guice，但实际上SpringMVC也依赖Spring（一家人）。

这里不用Spring有如下几个原因：

1.系统较小型。Spring和SpringMVC功能虽大而全，但是相对于Jersey，显得有些重量级，需要做更多的工作（比如编写配置文件等等）。2.系统仅提供查询服务。而Jersey框架专门提供Restful风格接口，完全可以满足需求。3.由于Jersey轻量的特性，支持手动注册接口，相对Spring更为灵活，与其他框架搭配使用也很方便（比如Guice、Grizzly），不易出现版本冲突。4.Guice可以在一个文件中手动注入管理所有依赖，便于查找。而用Spring的时候我们通常是在每个类上加注解扫包或者编写配置文件，虽然写起来爽的飞起，但非常不利于代码阅读（import *和lombok也是同理，最好不要用）！

这里也提一下用Grizzly服务器来替代Tomcat的好处，主要是：

1.性能更高，高并发场景表现更稳定。2.操作管理方便，在代码中启动即可（虽然Tomcat也提供了embed版本）。

3. 负载均衡怎么实现？

企业负载均衡一般都是软硬结合（例如l5、Nginx）、四七层结合（例如lvs+keepalived、Nginx）。

要提高负载，首先增加机器或扩容（以设置更大的jvm内存），给每个机器部署相同的服务，然后配置负载均衡器，增加到新机器的路由即可。当然完成上述操作后要去做验证，看是否有请求路由到了新机器。

缓存和DB都是集群的，提供统一接口供查询服务调用，不用担心各机器的查询结果不一致。

References

[1] 各服务器性能对比: https://blog.csdn.net/antony1776/article/details/78962535
[2] 千万别用keys命令: https://blog.fundebug.com/2018/09/21/redis_incident/
[3] TubeMQ 万亿级分布式消息中间件: https://tubemq.apache.org/en-us/
[4] 分布式邮件调度平台: https://www.bilibili.com/video/av47442014

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