前言
前段时间，生产环境发生一次事故，笔者认为事故的场景非常具备典型性 。
写这篇文章，笔者想和大家深入探讨该场景的架构优化方案。希望大家读完之后，可以对异步有更深刻的理解。
老师登录教研平台，会看到课程列表，点击课程后，课程会以视频的形式展现出来。
从缓存服务器 Redis 获取课程的视频信息 ，返回给前端，前端通过视频组件渲染。 2. 写入课程观看行为记录 :
当教师观看视频的过程中，浏览器每隔3秒发起请求，教研服务将观看行为记录插入到数据库表中。而且随着用户在线人数越多，写操作的频率也会指数级增长。
上线初期，这种设计运行还算良好，但随着在线用户的增多，系统响应越来越慢，大量线程阻塞在写入视频观看进度表上的 Dao 方法。上。
首先我们会想到一个非常直观的方案，提升写入数据库的能力。
这种方案其实也可以满足我们的需求，但是通过扩容硬件并不便宜，另外写操作可以允许适当延迟和丢失少量数据，那这种方案更显得性价比不足。
那么架构优化的方向应该是：“减少写动作的耗时，提升写动作的并发度”， 只有这样才能让系统更顺畅的运行。
于是，我们想到了第二种方案：写请求异步化。
2014年，笔者在艺龙旅行网负责红包系统相关工作。运营系统会调用红包系统给特定用户发送红包，当这些用户登录 app 后，app 端会调用红包系统的激活红包接口 。
激活红包接口是一个写操作，速度也比较快(20毫秒左右)，接口的日请求量在2000万左右。
应用访问高峰期，红包系统会变得不稳定，激活接口经常超时，笔者为了快速解决问题，采取了一个非常粗糙的方案：
"控制器收到请求后，将写操作放入到独立的线程池中后，立即返回给前端，而线程池会异步执行激活红包方法"。
坦率的讲，这是一个非常有效的方案，优化后，红包系统非常稳定。
回到教研的场景，见下图，我们也可以设计类似线程池模型的方案：
1、线程数不宜过高，避免占用过多的数据库连接 ;
2、需要考虑评估线程池队列的大小，以免出现内存溢出的问题。
开源中国统计浏览数的方案非常经典。
用户访问过一次文章、新闻、代码详情页面，访问次数字段加 1 , 在 oschina 上这个操作是异步的，访问的时候只是将数据在内存中保存，每隔固定时间将这些数据写入数据库。
这种方案优点是：不改动原有业务架构，简单易用，性能也高。该方案同样需要考虑内存溢出的风险。
很多同学们会想到 MQ 模式 ，消息队列最核心的功能是异步和解耦，MQ 模式架构清晰，易于扩展。
这种方案优点是：
不过 MQ 模式需要引入新的组件，增加额外的复杂度。
互联网大厂还有一种常见的异步的方案：Agent 服务 + MQ 模式。
Agent 服务会监听文件变动，将文件内容发送到消息队列 , 消费者服务获取观看行为记录，将其存储到 MySQL 数据库中。
还有一种演进，假设我们不想在应用中依赖消息队列，不生成本地文件，可以采用如下的方式：
这种方案最大的优点是：架构分层清晰，业务服务不需要引入 MQ 组件。
笔者原来接触过的性能监控平台，或者日志分析平台都使用这种模式。
学习需要一层一层递进的思考。
第一层：什么场景下需要异步
第二层：异步的外功心法
本文提到了四种异步方式：
它们的共同特点是：将写操作命令存储在一个池子后，立刻响应给前端，减少写动作的耗时。任务服务异步从池子里获取任务后执行。
第三层：异步的本质
在笔者看来，异步是更细粒度的使用系统资源的一种方式。
在教研课程详情场景里，数据库的资源是固定的，但写操作占据大量数据库资源，导致整个系统的阻塞，但写操作并不是最核心的业务流程，它不应该占用那么多的系统资源。
我们使用异步的解决方案时，无论是使用线程池，还是本地内存 + 定时任务 ，亦或是 MQ ，对数据库资源的使用都需要在合理的范围内，只有这样系统才能顺畅的运行。
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