CQRS
The CQRS pattern and event sourcing are not mere simplistic solutions to the problems associated with large-scale, distributed systems.

从1000万用户并发修改用户资料的假设场景开始

  1. 每次修改操作耗时200ms,每秒5个操作

  2. MySQL连接数在5K,分10个库
  3. 5 *5k *10=25万TPS
  4. 1000万/25万=40s


在秒杀场景中,由于对乐观锁/悲观锁的使用,推测系统响应时间更复杂。


使用Actor解决高并发的性能问题

1000万用户,一个用户一个Actor,1000万个内存对象。

200万件SKU,一件SKU一个Actor,200万个内存对象。

平均一个SKU承担1000万/200万=5个请求

1000万对数据库的读写压力变成了200万

1000万的读写是同步的,200万的数据库压力是异步的

异步落盘时可以采用批量操作

总结:

由于1000万+用户的请求根据购物意愿分散到200万个商品SKU上:每个内存领域对象都强制串行执行用户请求,避免了竞争争抢;内存领域对象上扣库存操作处理时间极快,基本没可能出现请求阻塞情况;

从架构层面彻底解决高并发争抢的性能问题。理论模型,TPS>100万+……

EventSourcing:内存对象高可用保障

Actor是分布式存在的内存状态及单线程计算单元,采用EventSourcing只记录状态变化引发的事件,事件落盘时只有Add操作,上述设计中很依赖Actor中State,事件溯源提高性能的同时,可以用来保证内存数据的高可用。



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作者:Petter Liu
出处:http://www.cnblogs.com/wintersun/
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