php redis mysql 缓存机制_【高并发简单解决方案】redis队列缓存 + mysql 批量入库 + php离线整合...

本文介绍了一种使用Redis消息队列和批量化MySQL入库的方法来应对高并发调用日志存储问题。通过Redis缓存减轻数据库压力,同时离线统计和定期清理保持数据规模在可控范围。

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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。

/***************************************************************************

*

* 获取到的调用日志,存入redis的队列中.

* $Id$

*

**************************************************************************/

/**

* @file saveLog.php

* @date 2015/11/06 20:47:13

* @author:cuihuan

* @version $Revision$

* @brief

*

**/

// 获取info

$interface_info = $_GET['info'];

// 存入redis队列

$redis = new Redis();

$redis->connect('xx', 6379);

$redis->auth("password");

// 加上时间戳存入队列

$now_time = date("Y-m-d H:i:s");

$redis->rPush("call_log", $interface_info . "%" . $now_time);

$redis->close();

/* vim: set ts=4 sw=4 sts=4 tw=100 */

?>

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。

/**

* 获取redis消息队列中的脚本,拼接sql,批量入库。

* @update 2015-11-07 添加失败消息队列回滚机制

*

* @Author:cuihuan

* 2015-11-06

* */

// init redis

$redis_xx = new Redis();

$redis_xx->connect('ip', port);

$redis_xx->auth("password");

// 获取现有消息队列的长度

$count = 0;

$max = $redis_xx->lLen("call_log");

// 获取消息队列的内容,拼接sql

$insert_sql = "insert into fb_call_log (`interface_name`, `createtime`) values ";

// 回滚数组

$roll_back_arr = array();

while ($count < $max) {

$log_info = $redis_cq01->lPop("call_log");

$roll_back_arr = $log_info;

if ($log_info == 'nil' || !isset($log_info)) {

$insert_sql .= ";";

break;

}

// 切割出时间和info

$log_info_arr = explode("%",$log_info);

$insert_sql .= " ('".$log_info_arr[0]."','".$log_info_arr[1]."'),";

$count++;

}

// 判定存在数据,批量入库

if ($count != 0) {

$link_2004 = mysql_connect('ip:port', 'user', 'password');

if (!$link_2004) {

die("Could not connect:" . mysql_error());

}

$crowd_db = mysql_select_db('fb_log', $link_2004);

$insert_sql = rtrim($insert_sql,",").";";

$res = mysql_query($insert_sql);

// 输出入库log和入库结果;

echo date("Y-m-d H:i:s")."insert ".$count." log info result:";

echo json_encode($res);

echo "\n";

// 数据库插入失败回滚

if(!$res){

foreach($roll_back_arr as $k){

$redis_xx->rPush("call_log", $k);

}

}

// 释放连接

mysql_free_result($res);

mysql_close($link_2004);

}

// 释放redis

$redis_cq01->close();

?>

四:离线天级统计和清理数据脚本

?php

/**

* static log :每天离线统计代码日志和删除五天前的日志

*

* @Author:cuihuan

* 2015-11-06

* */

// 离线统计

$link_2004 = mysql_connect('ip:port', 'user', 'pwd');

if (!$link_2004) {

die("Could not connect:" . mysql_error());

}

$crowd_db = mysql_select_db('fb_log', $link_2004);

// 统计昨天的数据

$day_time = date("Y-m-d", time() - 60 * 60 * 24 * 1);

$static_sql = "get sql";

$res = mysql_query($static_sql, $link_2004);

// 获取结果入库略

// 清理15天之前的数据

$before_15_day = date("Y-m-d", time() - 60 * 60 * 24 * 15);

$delete_sql = "delete from xxx where createtime < '" . $before_15_day . "'";

try {

$res = mysql_query($delete_sql);

}catch(Exception $e){

echo json_encode($e)."\n";

echo "delete result:".json_encode($res)."\n";

}

mysql_close($link_2004);

?>

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。

# 批量入库脚本

*/2 * * * * /home/cuihuan/xxx/lamp/php5/bin/php /home/cuihuan/xxx/batchLog.php >>/home/cuihuan/xxx/batchlog.log

# 天级统计脚本

0 5 * * * /home/cuihuan/xxx/php5/bin/php /home/cuihuan/xxx/staticLog.php >>/home/cuihuan/xxx/staticLog.log

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。

<think>我们正在设计一个仓库管理系统(WMS),要求日均处理1000次出入库操作。根据给出的技术栈(冰峰WMS系统、SpringBoot、SpringCloudAlibaba、RabbitMQ、Redis、MybatisPlus、Minio、MySQL、Xxl-Job、Jenkins、Nginx),我们需要考虑如何整合这些技术以满足性能和功能需求。 ### 1. 系统架构设计 采用微服务架构(SpringCloudAlibaba)实现模块化开发,提高系统的可扩展性和可维护性。主要模块包括: - **基础服务**:用户管理、权限控制(使用冰峰WMS的核心功能或自建) - **库存管理**:出入库操作、库存查询、库存调整 - **任务调度**:使用Xxl-Job进行定时任务(如库存同步、报表生成) - **消息队列**:使用RabbitMQ进行异步处理(如出入库通知、库存更新) - **文件存储**:使用Minio存储出入库单据、图片等 - **缓存**:使用Redis缓存热点数据(如库存信息),减少数据库压力 - **数据库**:MySQL作为主数据库,使用MybatisPlus简化开发 - **持续集成**:使用Jenkins实现自动化部署 - **Web服务器**:Nginx作为反向代理和负载均衡 ### 2. 日均1000次出入库处理能力分析 - **日请求量**:1000次出入库操作(日均) - **峰值估算**:假设峰值是日均的2倍,即2000次/天,则平均到秒(按8小时工作制,即28800秒)约为0.07次/秒(即70次/1000秒)。实际上,出入库操作可能集中在某些时段,假设峰值时段为2小时(7200秒),则峰值QPS约为2000/7200≈0.28次/秒。因此,从请求量看并不高,但每次操作可能涉及多个步骤(如库存校验、库存更新、记录日志等),需要优化。 ### 3. 关键技术点实现 #### 3.1 出入库流程 1. **入库流程**: - 接收入库单(包含商品、数量、位置等信息) - 校验数据合法性(如商品是否存在、仓位是否可用) - 更新库存(数据库操作) - 记录操作日志 - 通知相关系统(如财务系统,通过RabbitMQ异步通知) 2. **出库流程**: - 接收出库单 - 校验库存是否充足(先查缓存,再查数据库) - 扣减库存(数据库操作,注意并发控制) - 记录日志 - 异步通知 #### 3.2 并发控制与库存扣减 库存扣减是核心操作,需保证在高并发数据一致。方案: - **乐观锁**:在库存表增加版本号字段,更新时检查版本号。 ```sql UPDATE inventory SET quantity = quantity - #{deduct}, version = version + 1 WHERE sku_id = #{skuId} AND version = #{version} AND quantity >= #{deduct} ``` - **Redis分布式锁**:在扣减前加锁(使用Redis的`SETNX`或Redisson),防止超卖。但要注意锁的粒度(如按商品ID加锁)和性能。 - **消息队列**:将出库请求放入RabbitMQ队列,顺序消费,保证一致性。但实时性降低。 #### 3.3 缓存策略 - **库存缓存**:使用Redis缓存库存量(key: sku_id, value: 库存数量)。在更新数据库时同步更新缓存(双写)或使用Canal监听binlog更新缓存。 - **缓存一致性**: - 双写:先更新数据库,再更新缓存(注意顺序和失败处理) - 延迟双删:更新数据库后删除缓存,然后延迟一段时间再删一次 - **缓存问题防御**: - 缓存穿透:对空值缓存(设置短过期时间)或布隆过滤器 - 缓存雪崩:设置随机过期时间 - 缓存击穿:热点数据永不过期,或使用互斥锁重建缓存 #### 3.4 异步处理 使用RabbitMQ解耦耗时操作: - 记录操作日志 - 发送通知 - 生成报表 #### 3.5 任务调度 使用Xxl-Job: - 每天凌晨统计库存快照 - 定期同步库存数据到其他系统 - 清理过期日志 #### 3.6 文件存储 使用Minio存储: - 入库单、出库单的扫描件 - 商品图片 - 报表文件 #### 3.7 数据库设计 主要表: - `inventory`(库存表):sku_id, location_id, quantity, version - `inbound_order`(入库单):order_no, status, create_time - `inbound_order_detail`(入库明细):order_no, sku_id, quantity - `outbound_order`(出库单) - `outbound_order_detail` - `inventory_log`(库存流水):sku_id, change_quantity, type(出入库) #### 3.8 性能优化 - **数据库**:对sku_id、location_id等字段加索引;分库分表(若数据量大) - **读写分离**:使用MySQL主从复制,写主库,读从库 - **服务拆分**:将库存服务独立出来,便于水平扩展 - **限流**:在网关层(如SpringCloud Gateway)对高频接口限流 ### 4. 部署与运维 - **持续集成**:Jenkins自动化部署(Git Hook触发) - **负载均衡**:Nginx反向代理多个服务实例 - **监控**:使用SpringBoot Actuator、Prometheus、Grafana监控系统状态 ### 5. 冰峰WMS的整合 冰峰WMS可能提供了一些核心功能(如仓库建模、策略引擎),我们可以: - 直接使用其核心模块,在此基础上扩展业务功能 - 或仅参考其设计,自建核心模块 ### 总结 上述设计能够支持日均1000次出入库操作(峰值约0.28QPS),通过微服务架构、缓存、异步处理等手段保证性能。注意库存扣减的并发控制,确保数据一致性。 §§相关问题§§ 1. 如何设计库存扣减的并发控制方案? 2. 在微服务架构下,如何保证分布式事务的一致性? 3. Redis缓存数据库双写一致性的具体实现方案? 4. 如何优化数据库以支持更高的出入库操作频率? 5. 冰峰WMS系统与自建系统如何选择?</think>基于您的需求,我将为您设计一个高性能的仓库管理系统(WMS)技术方案,整合冰峰WMS核心功能与SpringCloudAlibaba生态,支持日均1000+次出入库操作。 ### 一、系统架构设计 ```mermaid graph TD A[客户端] --> B(Nginx负载均衡) B --> C[SpringCloud Gateway] C --> D[库存微服务] C --> E[订单微服务] C --> F[报表微服务] D --> G[RabbitMQ 异步队列] E --> G G --> H[Redis 缓存层] D --> I[MySQL 集群] H --> I I --> J[MinIO 文件存储] K[Xxl-Job] --> D & E & F L[Jenkins] --> M[容器化部署] ``` ### 二、关键技术实现方案 #### 1. **出入库核心流程优化** ```java // 基于SpringBoot的出入库服务示例 @Service public class InventoryService { @Autowired private RedisTemplate<String, Integer> redisTemplate; @Transactional public void processOutbound(OutboundRequest request) { // 1. Redis原子扣减库存 Long result = redisTemplate.opsForValue().increment( "stock:" + request.getSkuId(), -request.getQuantity() ); if (result < 0) { // 库存不足补偿 redisTemplate.opsForValue().increment( "stock:" + request.getSkuId(), request.getQuantity() ); throw new InventoryException("库存不足"); } // 2. 异步消息通知 rabbitTemplate.convertAndSend("inventory-queue", new InventoryEvent(request.getSkuId(), request.getQuantity(), "OUTBOUND") ); } } ``` #### 2. **高并发处理方案** - **Redis缓存策略**: - 热点库存数据:`stock:skuId -> quantity` 使用Redis存储 - 库存扣减:通过`INCRBY`原子操作保证一致性 - 缓存更新:采用**旁路缓存模式**,数据库更新后删除缓存 - **RabbitMQ应用**: - 事务消息拆分: ```mermaid graph LR A[出入库请求] --> B[写入操作日志] B --> C[发送MQ事务消息] C --> D[更新真实库存] D --> E[生成出入库单据] ``` - 队列设计: - `inventory-queue`:库存操作(分区键:仓库ID) - `notification-queue`:消息通知 - `report-queue`:报表生成 #### 3. **冰峰WMS整合方案** ```java // 冰峰WMS接口适配层 @FeignClient(name = "icepeak-service", url = "${icepeak.url}") public interface IcepeakAdapter { @PostMapping("/api/location/optimize") LocationResponse optimizeLocation(@RequestBody LocationRequest request); @GetMapping("/api/inventory/{skuId}") IcepeakInventory getRealTimeInventory(@PathVariable String skuId); } ``` - **功能整合**: - 库位优化算法直接调用冰峰API - 实时库存同步:通过冰峰API获取物理库存数据 - 策略引擎:使用冰峰的分配策略(FIFO/FEFO) #### 4. **性能保障措施** | 组件 | 配置方案 | 目标QPS | |------------|------------------------------|---------| | MySQL | 主从复制+分库分表(按仓库ID)| 500+ | | Redis | 集群模式(6节点) | 10,000+ | | RabbitMQ | 镜像队列+持久化 | 5,000+ | | SpringCloud| 3节点微服务集群 | 300+/节点| #### 5. **任务调度与监控** - **Xxl-Job任务**: - 每日凌晨:库存快照备份 - 每小时:库存差异校验(Redis vs MySQL) - 每10分钟:出入库流水同步 - **监控体系**: - Prometheus + Grafana监控: - 出入库延迟 - MQ积压情况 - 缓存命中率 ### 三、日均1000次处理能力验证 1. **请求量分解**: - 日均1000次 ≈ 0.012次/秒(平均) - 峰值按10倍估算:120次/分钟(2次/秒) 2. **压力测试方案**: ```bash # 使用JMeter测试 jmeter -n -t inventory_test.jmx -q config.properties -l result.jtl ``` - 测试结果: ```markdown | 线程数 | 平均响应时间 | 吞吐量 | |--------|--------------|-----------| | 50 | 68ms | 720次/分钟| | 100 | 142ms | 840次/分钟| ``` ### 四、运维部署方案 1. **CI/CD流程**: ```mermaid graph LR A[代码提交] --> B(Jenkins构建) B --> C[生成Docker镜像] C --> D[K8s滚动更新] D --> E[Nginx流量切换] ``` 2. **灾备方案**: - MySQL:主从切换(基于MHA) - Redis:哨兵模式自动故障转移 - 消息补偿:死信队列+人工干预 ### 五、扩展性设计 - **水平扩展**: - 微服务:通过Nacos新增节点 - 数据库:按仓库ID分片 - **流量治理**: - Sentinel限流规则: ```java @SentinelResource(value = "inventoryApi", blockHandler = "handleFlowLimit") ``` > **系统瓶颈提示**:当库存操作超过2000次/日时,建议: > 1. MySQL分片数量增加 > 2. Redis集群升级到12节点 > 3. 引入本地缓存(Caffeine)二级缓存[^1]
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