【高并发简单解决方案】redis缓存队列+mysql 批量入库+php离线整合

【高并发简单解决方案】redis缓存队列+mysql 批量入库+php离线整合

 需求背景：有个调用统计日志存储和统计需求，要求存储到mysql中；存储数据高峰能达到日均千万，瓶颈在于直接入库并发太高，可能会把mysql干垮。

问题分析

思考：应用网站架构的衍化过程中，应用最新的框架和工具技术固然是最优选择；但是，如果能在现有的框架的基础上提出简单可依赖的解决方案，未尝不是一种提升自我的尝试。

解决：

问题一：要求日志最好入库；但是，直接入库mysql确实扛不住，批量入库没有问题，done。【批量入库和直接入库性能差异参考文章】
问题二：批量入库就需要有高并发的消息队列，决定采用redis list 仿真实现，而且方便回滚。
问题三：日志量毕竟大，保存最近30条足矣，决定用php写个离线统计和清理脚本。
done，下面是小拽的简单实现过程

一：设计数据库表和存储

考虑到log系统对数据库的性能更多一些，稳定性和安全性没有那么高，

存储引擎自然是只支持select insert 没有索引的archive

。如果确实有update需求，也可以采用myISAM。
考虑到log是实时记录的所有数据，数量可能巨大，

主键采用bigint，自增即可

。
考虑到log系统

以写为主，统计采用离线计算，字段均不要出现索引

，因为一方面可能会影响插入数据效率，另外读时候会造成死锁，影响写数据。

二：redis存储数据形成消息队列

由于高并发，尽可能简单，直接，上代码。

三：数据定时批量入库。

定时读取redis消息队列里面的数据，批量入库。

四：离线天级统计和清理数据脚本

五：代码部署

主要是部署，批量入库脚本的调用和天级统计脚本，crontab例行运行。

总结：相对于其他复杂的方式处理高并发，这个解决方案简单有效：通过redis缓存抗压，mysql批量入库解决数据库瓶颈，离线计算解决统计数据，通过定期清理保证库的大小。