最近我们的商城系统出现了一个线上问题,用户访问商城首页的时候要差不多20秒,才返回数据,可以说卡爆了。
到底怎么回事呢?
上周四晚上,我们有一个正常的迭代版本按照预期的时候上线。
本次迭代,我所涉及的功能,很快上线,并且测试通过了。
但没法下班,因为项目组其他同事,还有线上问题在紧急处理。
我过去了解了一下情况,用户访问商城首页的时候响应太慢了,要20秒才返回,有用户投诉过来了。
进一步了解之后发现,造成这个问题的根本原因是redis服务器挂了。
为什么会挂呢?
是因为一次性往redis中存储的数据太多了,导致内存不足。
这个商城系统部署到了阿里云上,当时购买了1G的内存空间。
但由于这次上线,有个新功能,需要在商城首页上,按不同的地区,推荐不同的商品。商品还要按不同的分类做区分。
原本商品只有几十万其实不多,但是按地区和分类做区分之后,保存的数据量乘以了几百倍,一下子占用了大量的内存。
redis挂了为什么会导致首页慢呢?
答:因为代码中有业务逻辑,如果从redis中没有获取到数据,或者访问redis失败了,会从数据库中获取。虽说当时是晚上,用户并发量不大,但是直接访问数据库,响应时间一下子下降了很多。
目前的这套方案,先从redis中获取数据,如果失败了,再从数据库中获取。
现在的问题是:redis内存不足,临时解决问题,只能加内存资源了。
因为加内存是最快的,直接加到了4G。如果要改代码,这个功能今天晚上可能没法上线,之前购买的1G的资源确实有点小。
在阿里云上redis加了内存之后,这个问题很快解决了,首页访问速度一下子提升。
但这不是问题的本质。
第二天,我们开始复盘问题。
发现之前的方案有点问题:
这次新增的推荐商品功能,保存到redis的数据量太大了,把有些为null值的字段,或者前端用不到的字段也保存到redis中了,数据结构设计不合理。
redis出现问题之后的兜底方案有点问题,如果redis挂了,就直接访问了数据库,导致了用户访问慢的问题。如果是白天用户并发量上来,可能会直接导致数据库挂掉。
那么,如何优化呢?
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数据结构不合理的问题,可以通过调整数据结构解决,非常容易。
但如果redis挂了该如何处理呢?
其实对于商城首页,最好的方案是做页面静态化处理。
但由于目前商城的用户并发量,还不算很大,而且如果改成页面静态化,前后端的改动都太大了。
因此,这个方案最先被我们否定了。
为了防止后面再次出现商城首页访问慢的问题,可以在应用服务增加本地缓存。
这样不管redis以后能否正常运行,都不影响商城首页的功能。
但需要考虑一个事情:应用服务的内存是否够用?
显然如果将所有推荐的商品数据,都保存到应用服务的本地内存中,同样可能会导致应用服务的内存不足的问题。
因此,直接加本地内存是不行的。
使用MongoDB替代Redis保存数据。
Redis:数据全部存在内存,定期写入磁盘,当内存不够时,可以选择指定的 LRU 算法删除数据。
MongoDB:数据存在内存,由 linux系统 mmap 实现,当内存不够时,只将热点数据放入内存,其他数据存在磁盘。
显然MongoDB更适合保存大批量的结构化的文档数据。
由于我们之前在做其他功能时,使用过MongoDB,它的性能也是挺不错的。
但如果直接改成从MongoDB中获取数据,商城首页的访问速度可能会有所下降。
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上面说到过的加本地缓存,和使用MongoDB都有各自的优缺点。
为什么不把两种方案结合一下呢?
在本地缓存中保存热点数据,每隔5分钟更新一次。
用户的请求过来,先从本地缓存中获取推荐商品数据,如果有则直接返回。
如果没有,则从MongoDB获取数据。
这样可以解决性能的问题,也可以解决保存大量的数据。
上面的说的本地缓存 + MongoDB,基本可以解决redis挂了的问题。
但如果MongoDB挂了该怎么办呢?
这就需要有一套更好的兜底方案。
如果MongoDB挂了,则直接返回Apollo配置中默认数据,默认是北京市东城区的推荐商品数据。
该配置由于在Apollo中,我们可以根据实际情况动态调整。
我们都知道Apollo可以配置成集群模式,是高可用的,一般不容易挂掉。
但它有一个硬伤,就是如果数据并更了,需要人手动调整数据。
没法保证数据的实时性。
如果从MongoDB中获取数据失败了,则直接从数据库中获取数据。
该方案从业务的角度来说,确实没有问题。
但万一真的出现这种情况,同样会出现商城首页访问很慢的问题。
如果从MongoDB中获取数据失败了,则直接从redis中获取数据。
Redis中只保留热点商品数据。
这也是一种方案,不过要维护两份数据:MongoDB一份,Redis一份。
可能会存在数据不一致的问题。
在从数据库获取数据之后,再加一个本地缓存,保存默认的数据,即:北京市东城区的推荐商品数据。
这个本地缓存,只有在第一次访问数据库时写入,并且有效期是24小时。
相当于在MongoDB和数据库之间,再加了一层默认的本地缓存。
这样就能解决数据库访问慢的问题。
经过激烈讨论之后,我们最终选择的方案是:本地缓存+MongoDB+本地默认缓存+数据库。
有时候选择的某一个技术方案,是根据当前的业务发展,或者公司现状,资金,资源,人手,技术能力等多方面考虑的。
很多技术问题都没有最完美的解决方案,只有最适合的方案。
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