处理亿级数据的“定时任务”，如何缩短执行时
发布日期：2019-09-16 浏览次数：
问题抽象：
（1）用户会员系统；
（2）用户会有分数流水，每个月要做一次分数统计，对不同分数等级的会员做不同业务处理；
数据假设：
（1）假设用户在100w级别；
（2）假设用户日均1条流水，也就是说日增流水数据量在100W级别，月新增流水在3kW级别，3个月流水数据量在亿级别；
常见解决方案：
用一个定时任务，每个月的第一天计算一次。
//(1)查询出所有用户
uids[] = select uid from t_user;
//(2)遍历每个用户
foreach $uid in uids[]{
//(3)查询用户3个月内分数流水
scores[]= select score from t_flow
where uid=$uid and time=[3个月内];
//(4)遍历分数流水
foreach $score in scores[]{
//(5)计算总分数
sum+= $score;
}
//(6)根据分数做业务处理
switch(sum)
升级降级，发优惠券，发奖励;
}
一个月执行一次的定时任务，会存在什么问题？
计算量很大，处理的数据量很大，耗时很久，按照水友的说法，需要1-2天。
画外音：外层循环100W级别用户；内层循环9kW级别流水；业务处理需要10几次数据库交互。
可不可以多线程并行处理？
可以，每个用户的流水处理不耦合。
改为多线程并行处理，例如按照用户拆分，会存在什么问题？
每个线程都要访问数据库做业务处理，数据库有可能扛不住。
这类问题的优化方向是：
（1）同一份数据，减少重复计算次数；
（2）分摊CPU计算时间，尽量分散处理，而不是集中处理；
（3）减少单次计算数据量；
如何减少同一份数据，重复计算次数？
如上图，假设每一个方格是1个月的分数流水数据（约3kW）。
3月底计算时，要查询并计算1月，2月，3月三个月的9kW数据；
4月底计算时，要查询并计算2月，3月，4月三个月的9kW数据；
…
会发现，2月和3月的数据（粉色部分），被重复查询和计算了多次。
画外音：该业务，每个月的数据会被计算3次。
新增月积分流水汇总表，每次只计算当月增量：
flow_month_sum(month, uid, flow_sum)
（1）每到月底，只计算当月分数，数据量减少到1/3，耗时也减少到1/3；
（2）同时，把前2个月流水加和，就能得到最近3个月总分数（这个动作几乎不花时间）；
画外音：该表的数量级和用户表数据量一致，100w级别。
这样一来，每条分数流水只会被计算一次。
如何分摊CPU计算时间，减少单次计算数据量呢？
业务需求是一个月重新计算一次分数，但一个月集中计算，数据量太大，耗时太久，可以将计算分摊到每天。
如上图，月积分流水汇总表，升级为，日积分流水汇总表。
把每月1次集中计算，分摊为30次分散计算，每次计算数据量减少到1/30，就只需要花几十分钟处理了。
甚至，每一个小时计算一次，每次计算数据量又能减少到1/24，每次就只需要花几分钟处理了。
虽然时间缩短了，但毕竟是定时任务，能不能实时计算分数流水呢？
每天只新增100w分数流水，完全可以实时累加计算“日积分流水汇总”。
使用DTS(或者canal)增加一个分数流水表的监听，当用户的分数变化时，实时进行日分数流水累加，将1小时一次的定时任务计算，均匀分摊到“每时每刻”，每天新增100w流水，数据库写压力每秒钟10多次，完全扛得住。
画外音：如果不能使用DTS/canal，可以使用MQ。
总结，对于这类一次性集中处理大量数据的定时任务，优化思路是：
（1）同一份数据，减少重复计算次数；
（2）分摊CPU计算时间，尽量分散处理（甚至可以实时），而不是集中处理；
（3）减少单次计算数据量；
- 上一篇：如何用 Python 快速开发一个区块链数据结构？
- 下一篇：没有了
