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[经验分享] 高并发数据采集的架构应用(Redis的应用)

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发表于 2015-7-19 13:42:38 | 显示全部楼层 |阅读模式
  问题的出发点:
  最近公司为了发展需要,要扩大对用户的信息采集,每个用户的采集量估计约3W。如果用户量增加的话,将会大量照成采集量成3W倍的增长,但是又要满足日常业务需要,特别是报表数据必要在规定的时间内完成。
  技术障碍:
   1. 面对用户量的增长,记录数3W倍的增长,如何保证这些记录能够在比较快的时间内进入存储介质。
     2. 应对用户量的增长,如何在规定的时间内完成采集,增加硬件设备处理能力还是使用更多的服务器来处理请求。
       3. 服务器的增长,是否能够支持现有的扩展能力。
  架构实现:
  使用到的技术项:
  1. 面向服务开发思维
       2. 队列服务
       3. 多任务并发执行
       4. 分布式服务管理
       5. Redis的应用
       6. 数据分表(分区)的实现和应用
       7. Redis异步延迟同步到数据库
  架构图如下:
DSC0000.png
DSC0001.png
  具体实现:
       1. 队列服务可以采用HttpsQs
       2. 多任务并发执行,PHP版可采用ParallelCurl,可控制并发数量
       3. 可使用PHP Redis实现对Redis的操作
       4. 数据表分表或者分区,可自行动手写个,原理很简单,需要指导的可以发私密信
  
  总结:
        整个方案不是很复杂,在处理大数据方向这块,基本的原理都是一样,把不可控的因素要把握住,所以在多任务并发这块一定要控制到合理的数量,另外Redis缓存也支持分布式集群,增加Redis服务器并不会影响上层代码的改变,相对来说扩容能力还是相对不错。

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