在Django中实现一个高性能未读消息计数器

计数器(Counter)是一个非常常用的功能组件,这篇blog以未读消息数为例,介绍了在 Django中实现一个高性能计数器的基本要点。

故事的开始:.count()

假设你有一个Notification Model类,保存的主要是所有的站内通知:

理所当然的,刚开始你会通过这样的查询来获取某个用户的未读消息数:

当你的Notification表比较小的时候,这样的方式没有任何的问题,但是慢慢的,随着业务量 的扩大。消息表里面有了 上亿条数据 。很多懒惰的用户的未读消息数都到了上千条。

这时候,你就需要实现一个计数器,让这个计数器来统计每个用户的未读消息数,这样 比起之前的count() ,我们只需要执行一条简单的主键查询(或者更优)就可以拿到实时的未读消息数了。

更优的方案:建立计数器

首先,让我们得建立一个新表来存储每个用户的未读消息数。

我们为每一个注册用户提供了一条对应的 UserNotificationsCount 记录来保存他的未读消息数。 每次获取他的未读消息数的时候,只需要 UserNotificationsCount.objects.get(pk=user_id).unread_count 就可以了。

接下来,问题的重点来了,我们如何知道什么时候应该更新我们的计数器?Django在这方面提供了什么捷径吗?

挑战:实时更新你的计数器

为了让我们的计数器正常的工作,我们必须实时的更新它,这包括:

  1. 当有新的未读消息过来的时候,为计数器 +1
  2. 当消息被异常删除时,如果关联的消息为未读,为计数器 -1
  3. 当阅读完一个新消息的时候,为计数器 -1

让我们一个一个来解决这些情况。

在抛出解决方案之前,我们需要先介绍Django中的一个功能: Signals ,Signals是django提供的一个事件通知机制,它可以让你在监听某些自定义或者 预设的事件,当这些事件发生的时候,调用实现定义好的方法。

比如 django.db.models.signals.pre_save & django.db.models.signals.post_save 表示的是 某个Model调用save方法之前和之后会触发的事件,它和Database提供的触发器在功能上有一点相似。

关于Signals更多的介绍可以参考官方文档,下面让我们来看看Signals能给我们的计数器带来什么好处。

1. 当有新的消息过来的时候,为计数器 +1

这个情况应该是最好处理的,使用Django的Signals,只需要短短几行代码,我们便可以实现这种 情况下的计数器更新:

这样,每当你使用 Notification.create 或者 .save() 之类的方法创建新通知 时,我们的 NotificationController 便会得到通知,为计数器 +1。

但是请注意,因为我们的计数器是基于Django的signals,如果你的代码里面有地方 在使用原始sql,没有通过Django ORM方法来添加新通知的话,我们的计数器是不会得到 通知的,所以,最好规范所有的新通知建立方式,比如使用同一个API。

2. 当消息被异常删除时,如果关联的消息为未读,为计数器 -1

有了第一个的经验,这种情况处理起来也比较简单,只需要监控Notification的post_delete 信号就可以了,下面是一段实例代码:

至此,Notification的删除事件也能正常的更新我们的计数器了。

3. 当阅读一个新消息的时候,为计数器 -1

接下来,当用户阅读某条未读消息的时候,我们也需要更新我们的未读消息计数器。 你可能会说,这有什么难的?我只要在我的阅读消息的方法里面,手动更新我的计数器不就好了?

比如这样:

通过一些简单的测试,你可以会觉得你的计数器工作的非常好,但是,这样的实现方式有一个 非常致命的问题, 这个方式没有办法正常处理并发的请求 。

打一个比方,你拥有一个id为100的未读消息对象,这个时候同时有了两个请求过来,都要标记这个通知为已读:

显而易见的,这两次方法都会成功的标记这条通知为已读,因为在并发的情况下,if notification.has_readed 这样的检查无法正常工作,所以我们的计数器将会被错误的 -1 两次 ,但其实我们只读了一条请求。

那么,这样的问题应该怎么解决呢?

基本上,解决并发请求产生的数据冲突只有一个办法: 加锁 ,介绍两种比较简单的解决方案:

使用 select for update 数据库查询

select ... for update 是数据库层面上专门用来解决并发取数据后再修改的场景的,主流的关系数据库 比如mysql、postgresql都支持这个功能, 新版的Django ORM甚至直接提供了这个功能的shortcut 。 关于它的更多介绍,你可以搜索你使用的数据库的介绍文档。

使用 select for update 后,我们的代码可能会变成这样:

除了使用select for update这样的功能,还有一个比较简单的办法来解决这个问题。

使用update来实现原子性修改

其实,更简单的办法,只要把我们的数据库改成单条的update就可以解决并发情况下的问题了:

这样,并发的标记已读操作也可以正确的影响到我们的计数器了。

高性能?

我们在之前介绍了如何实现一个能够正确更新的未读消息计数器,我们可能会直接使用UPDATE 语句来修改我们的计数器,就像这样:

但是在生产环境中,这样的处理方式很有可能造成严重的性能问题,因为如果我们的计数器在频繁 更新的话,海量的Update会给数据库造成不小的压力。所以为了实现一个高性能的计数器,我们 需要把改动暂存起来,然后批量写入到数据库。

使用 redis 的 sorted set ,我们可以非常轻松的做到这一点。

使用sorted set来缓存计数器改动

redis是一个非常好用的内存数据库,其中的sorted set是它提供的一种数据类型:有序集合, 使用它,我们可以非常简单的缓存所有的计数器改动,然后批量回写到数据库。

通过以上的代码,我们把计数器的更新缓冲在了redis里面,我们还需要一个脚本来把这个缓冲区 里面的数据定时回写到数据库中。

通过自定义django的command,我们可以非常轻松的做到这一点:

之后,通过 python manage.py notification_update_counter 这样的命令就可以把缓冲区 里面的改动批量回写到数据库了。我们还可以把这个命令配置到crontab中来定义执行。

总结

文章到了这里,一个简单的“高性能”未读消息计数器算是实现完了。说了这么多,其实主要的知识点就是这么些:

  • 使用Django的signals来获取Model的新建/删除操作更新
  • 使用数据库的select for update来正确处理并发的数据库操作
  • 使用redis的sorted set来缓存计数器的修改操作

希望能对您有所帮助。 :)

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