预告片优化方案
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了预告片优化方案相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
看了一下代码,同时在线上做了观察压测。个人总结这个接口问题在于太过于依赖缓存,根本不会走DB。依赖缓存造成了依赖缓存的数据结构。首先要从缓存中取出一堆数据。而且要走两次,一次取正片的信息,一次取专辑内所有视频的信息。取出来的信息在CPU里计算筛选,排序。本身缓存取数据就比较快,再加上计算量大。其实我们并发量最大的api接口们都是采用这个模式设计的。调用的多了,我觉得我真是压测的狠的话,会造成CPU密集。其实现在的缓存之类的都可以持久化了,完全可以当数据库用。但是关系型数据作为一个长久的经典还有一个很重要的原因:保持一个IO和CPU使用的平衡。
根据走索引每次穿透db按现在量也问题不大,mget本身key过多,性能下降快,导致其他服务处于等待超时。这个目前的问题和方针,将原有计算逻辑化简为几个简单的SQL:
1. 中文站点,中文语言:
SELECT * FROM con_video_info WHERE pid=专辑ID AND PLAY_PLATFORM LIKE ‘%,平台ID,%‘ AND PORDER>(SELECT PORDER FROM con_video_info WHERE ID=视频ID) ORDER BY PORDER LIMIT 5;
2. 中文站点,其他语言:
1>SELECT ID FROM con_video_info WHERE pid=专辑ID AND PLAY_PLATFORM LIKE ‘%,平台ID,%‘ AND PORDER>(SELECT PORDER FROM con_video_info WHERE ID=视频ID) ORDER BY PORDER LIMIT 5;
2>从缓存按ID取信息
3. 其他站点,中文语言:
1> SELECT * FROM con_video_info as v INNER JOIN con_video_site_info as s ON v.ID=s.vid WHERE v.pid=专辑ID AND s.PLAY_PLATFORM LIKE ‘%,平台ID,%‘ AND v.PORDER>(SELECT PORDER FROM con_video_info WHERE ID=视频ID) ORDER BY v.PORDER LIMIT 5;
4. 其他站点,其他语言:
1> SELECT ID FROM con_video_info as v INNER JOIN con_video_site_info as s ON v.ID=s.vid WHERE v.pid=专辑ID AND s.PLAY_PLATFORM LIKE ‘%,平台ID,%‘ AND v.PORDER>(SELECT PORDER FROM con_video_info WHERE ID=视频ID) ORDER BY v.PORDER LIMIT 5;
2>从缓存按ID取信息
以上是关于预告片优化方案的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章