打造万单/秒系统，go-zero实战分享（八）

go-zero微服务实战系列（八）：如何处理每秒上万次的下单请求？

导读

在之前的文章中，我们重点关注了如何利用缓存优化系统的读性能，主要是因为我们的产品大多是读多写少的场景，尤其是在产品的初期，可能大多数的用户只是过来浏览商品，真正下单的用户非常少。但随着产品的成长，下单的用户也越来越多，如何优化系统的写性能也变得尤为重要。

本文将为大家详细讲解如何使用go-zero来构建一个能够处理每秒上万次下单请求的微服务系统。重点关注优化系统写性能的技巧和实践，包括：

• 如何设计数据库结构
• 如何使用缓存
• 如何设计并发控制
• 如何监控系统性能

1. 数据库结构设计

在设计数据库结构时，我们需要考虑以下几个因素：

• 数据量： 预计系统中会有多少数据？
• 并发量： 系统同时会有多少用户在使用？
• 查询模式： 用户通常会如何查询数据？
• 写入模式： 用户通常会如何写入数据？

针对以上因素，我们可以对数据库结构进行如下优化：

• 使用合适的存储引擎： 对于读多写少的场景，可以使用InnoDB存储引擎，对于读写频繁的场景，可以使用RocksDB存储引擎。
• 使用合适的索引： 为经常查询的字段创建索引，可以大大提高查询速度。
• 避免使用锁： 锁会阻塞其他事务，尽量避免使用锁，可以采用乐观锁或无锁数据结构来实现并发控制。
• 使用分区表： 如果数据量非常大，可以将数据分成多个分区表，每个分区表存储一部分数据，这样可以减轻单个数据库的压力，提高系统的并发能力。

2. 缓存的使用

缓存可以有效地提高系统的读写性能。在使用缓存时，我们需要考虑以下几个因素：

• 缓存的数据： 哪些数据需要缓存？
• 缓存的策略： 如何确定哪些数据需要缓存？
• 缓存的淘汰策略： 当缓存已满时，如何淘汰旧的数据？

针对以上因素，我们可以对缓存进行如下优化：

• 只缓存热点数据： 只缓存经常被访问的数据，可以大大提高缓存的命中率。
• 使用合适的缓存策略： 不同的场景需要使用不同的缓存策略，常用的缓存策略包括LRU（最近最少使用）策略、LFU（最近最不常使用）策略和FIFO（先进先出）策略。
• 使用合适的缓存淘汰策略： 当缓存已满时，需要淘汰旧的数据，常用的缓存淘汰策略包括LRU策略、LFU策略和随机淘汰策略。

3. 并发控制的设计

在设计并发控制时，我们需要考虑以下几个因素：

• 并发场景： 系统中有哪些并发场景？
• 并发控制的手段： 如何防止并发场景中的数据不一致？

针对以上因素，我们可以对并发控制进行如下优化：

• 使用锁： 在并发场景中，可以使用锁来防止数据不一致，常用的锁包括互斥锁、读写锁和乐观锁。
• 使用无锁数据结构： 无锁数据结构可以避免锁的阻塞，提高系统的并发能力，常用的无锁数据结构包括CAS（Compare And Swap）操作和原子操作。
• 使用消息队列： 消息队列可以解耦系统中的不同模块，提高系统的并发能力，常用的消息队列包括RabbitMQ、Kafka和RocketMQ。

4. 系统性能的监控

在系统上线后，我们需要对系统性能进行监控，以便及时发现和解决系统问题。常用的监控指标包括：

• 系统吞吐量： 系统每秒处理的请求数。
• 系统响应时间： 系统处理一个请求所花费的时间。
• 系统错误率： 系统处理请求时发生的错误率。
• 系统资源使用率： 系统使用的CPU、内存和磁盘等资源的使用率。

我们可以使用Prometheus、Grafana等工具来对系统性能进行监控。