大促期间数据库cpu占用和并发量非常高

最新推荐文章于 2022-09-21 21:14:44 发布

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博客内容讲述了在运维中遇到数据库CPU和并发量异常升高问题，原因是20台服务器每20秒同时执行一个定时任务查询数据库。为解决此问题，提出了将@schedule单机定时任务转换为ElasticJob分布式定时任务的方案，并通过Redis广播消息同步内存缓存，确保所有节点数据一致。此外，还强调了启动时的初始化方法以避免数据空白期。

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问题复现：

运维部分反馈数据库cpu占用和并发量非常高，看监控平台分析，cpu和并发规律是每隔20秒钟就升到极高，

分析：

初步判断是由于活动模块里面的优惠券模块里面的一个每隔20秒钟的定时任务查库造成的，每隔20秒钟这个定时任务会查库并将数据存到本地内存缓存，大促期间服务器节点在20台左右，这个定时任务用的是@schedule 单机的定时任务，相当于每隔20秒钟，20台机器同时查询。

解决方案：

1.将原来的@schedule 单机的定时任务改为ElasticJob分布式定时任务，这样只有1台机器查库，那怎么保证其他19台节点的内存缓存也能更新到数据呢？在定时任务内部，将数据查询先放到redis里面，然后发送一个广播消息（redis实现/mq实现），其余19个节点来消费，读取redis里面的数据，更新到本地缓存

2.注意启动的时候，加一个init方法，保证定时任务启动的20秒钟没有数据空白期

@Slf4j
@ElasticJob(cron = "0/10 * * * * ?", name = "", description = "优惠券商品同步缓存", eventTraceEnable = false)
public class SyncCouponCommodityCacheTask implements SimpleJob {

    @Autowired
    private CommodityCouponsCacheService cacheService;

    @Autowired
    private MessageService messageService;

    @Override
    public void execute(ShardingContext shardingContext) {
        log.info("SyncCouponCommodityCacheTask 开始");

        //同步redis缓存
        boolean result = cacheService.loadRedisCache(false);
        if (!result) {
            log.error("SyncCouponCommodityCacheTask 同步redis缓存失败");
            return;
        }

        //发送广播消息同步内存缓存
        messageService.publish(ModuleConsts.CHD_P_ACTIVITY_CACHE_REFRESH_CHANNEL,
                PlatformMessage.of(ActivityCacheRefreshMessageConsumer.MessageType.优惠券.getType()));

        log.info("SyncCouponCommodityCacheTask 结束");
    }
}