上一篇主要从设计层面，分享了一些小经验。

因软件系统有其复杂性和多样性，不同的场景、架构下，系统的瓶颈各不相同。

文章里的一些想法和设计并不通用，主要针对的是高并发场景下海量数据的实时查询。

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这次再分享一个更贴近生活的案例。

有时看似简单的逻辑，往往隐藏了最深的坑，甚至成为系统的性能瓶颈。

举个栗子

微博用户主页

这个页面应该都不陌生，业务也并不复杂。

值得注意的是红线圈出的功能：粉丝数量，微博总数，评论、转发、点赞数量。

乍一看很简单，再一看还是很简单。

根据条件，从相关的业务表统计数量就好了呀。

比如， 从好友关系表count所有关注作者的人（ type = 2 代表被关注）。

select count(1) from user_relation where uid = 'xxx' and type = 2 

没毛病啊，十分合理。这么简单的东西难道还能玩出花来？

第一版上线时

我就是这么做的，结果整个服务直接挂掉了。

看了下监控，发现量变竟然引发了质变。

在系统数据量不大或流量不高时，使用count查询来处理此业务没有任何问题。

当数据达到一定量级时，比如图中的粉丝量300W+，如果查询的结果集数量过大，即便根据索引查询，正常耗时也会达到几秒、十几秒，更别说在高并发下频繁查询。

用户主页，一页查询15条动态，每条动态都要显示转发、评论、点赞数，总共需要count45次。

再加上微博上亿的用户量，超高的并发，此处若实时地使用count查询，将轻松GET以下异常：

The last packet sent successfully to the server was 5,652 milliseconds ago

因为MySQL服务器所有的线程都用来执行这些count慢查询了，导致后面的请求全部阻塞。

此时，数据库性能监控面板会有一些显著的指标特征：CPU负载达到100%，运行线程数异常高。

第二版上线时

我专门加了一张表用来计数， 类似 （动态id, 点赞数, 评论数, 转发数 ）这样的结构。

每次用户点赞、评论、转发时，直接在表上写入数量+1。

查询时直接从此表读取数量，避免count查询。

解决方法虽简单了些，能搞定性能上的瓶颈即可。

此前，也参考过一些关于微博架构的资料，里面有提到计数器服务。（如：https://www.cnblogs.com/kenshinobiy/p/4316217.html。）

但当时并没理解为什么要做计数器？什么数这么吊还要专门做个服务来计算？

微信朋友圈

微信朋友圈

朋友圈的设计，就完全不用展示数量。

直接避开了很多可能给系统带来性能瓶颈的坑。

相比之下，微信的工程师一定能少掉不少头发。

当然，二者社交场景不同，介质也不同（WEB | APP），有些产品上的设计是不可避免的。

综上

在MySQL进行实时查询时，应该避免查询出的结果集数量过大。

否则，即使像count这样最简单的查询语句，也可能带来性能问题。

当然，最终还是要看具体的使用场景。

比如，一个用来汇总每日报表的查询语句，使用了 union，group by  等性能不佳的子句，整个查询耗时5秒。

但它每天只执行一次，且查询的数据表并不频繁使用。即便这是一条慢查询，对性能的影响也是微乎其微。

而像案例中的count语句，即便耗时只有1秒，如果每秒请求1000次，那它对数据库CPU的消耗就是前者的200倍。

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标签：count,重构,性能,查询,并发,填坑,朋友圈,转发,数量
来源： https://www.cnblogs.com/lyosaki88/p/15795323.html