58到家入駐微信錢包的技術優化

1、需求緣起

大夥打開微信錢包，會發現58到家入駐了微信錢包的一級入口（以下圖），這個入口流量極大，微信要求被接入的H5必須能抗住n萬的qps（58到家的系統是偏交易的系統，雖然一天100w訂單其實也沒多少請求），這是以前的業務系統沒有遇到過的，要抗住這個n萬的qps的優化思路是怎麼樣的呢？

這裏作一個思路分享，但願能對業界同仁有啓示做用。

 

2、業務分析

在微信錢包裏，點擊進入58到家，會發現實際上是一個類別落地頁，根據不一樣城市開通的服務類別，展現不一樣類別的入口（以下圖）。

很容易想到，整個架構與流程是這樣滴：

架構分層：

（1）微信錢包端，嵌有到家H5頁面

（2）web-server層，生成H5頁面

（3）service層，提供「城市開通了哪些核心服務」的接口

（4）數據庫層，存儲了「城市開通了哪些核心服務」的數據

核心流程：

步驟一：微信端經過native的GPS定位或者微信的js-sdk獲取用戶當前所在城市，並往web-server發送http請求

步驟二：web-server收到http請求，調用service層，獲取當前城市開通了哪些核心服務的數據，以瓶裝返回html

步驟三：service收到RPC請求，調用mysql，獲取真正的數據

步驟四：mysql返回service，service返回web-server，web-server拼裝html，返回微信錢包

 

潛在的問題：

每秒鐘n萬的qps數據庫扛不住

 

3、優化分析

看到這裏，不少讀者就笑了，這個場景加個緩存不就搞定了麼，好吧，是能夠，但本文的重點並非加一個緩存，還有其餘的梗等着你。

 

場景分析：這個「城市開通了哪些核心服務」是一個幾乎只讀的場景，由於城市要開通新的服務是很低頻的，因此一大早就想到了cache的優化（cache要注意高可用），優化後的架構分層以下：

cache存儲城市開通的核心服務列表，key value創建的是一個city-id到list<service-id>的映射關係。

幾乎100%的請求會命中緩存。

 

潛在的問題：服務與緩存之間的帶寬會不會成爲瓶頸呢？

由於幾乎是只讀的請求，很容易想到將分佈式緩存優化爲服務內存緩存，優化後的架構分層以下：

每個服務內部都有一個map，存儲city-id到list<service-id>的映射關係，而不用經過cache來讀取數據。

 

還能不能進一步優化，例如進一步下降網絡交互呢？

是能夠的，服務層能夠作數據的緩存map<cityid, list<sid>>，web-server層能夠進一步作頁面緩存優化，架構圖以下：

每個站點層，直接作頁面緩存，上游傳入一個city-id，就直接將提早拼裝好的頁面返回，獲得很高的性能。

 

有甚者，經過nginx/varnish/squid針對性的作一些「頁面靜態化的優化」，直接每一個city有一個對應的html，能極大的提升吞吐量：

 

4、頁面靜態化的適用場景

在作站點架構的過程當中，「動靜分離」是一項很常見的優化手段：

（1）對於不變的首頁、js、jpg、css，能夠用專門的file-server來針對性優化（cdn/nginx/varnish/squid）提供高速訪問

（2）對於動態的頁面，有專門的tomcat/apache/iis/lighttpd集羣來提供動態站點生成

通常來講動態站點時延會大大高於靜態站點，應爲每次生成動態站點須要訪問服務（屢次網絡傳輸）、訪問數據庫（可能有很慢的磁盤io），而且還有大量的計算邏輯，而靜態文件則能夠直接返回。

 

「頁面靜態化」是一種將本來須要動態生成的站點提早生成靜態站點的優化技術，什麼樣的業務場景能夠進行「頁面靜態化」優化呢？

解答：總數據量不大，生成靜態頁面數量很少的業務，很是適合於「頁面靜態化」優化

 

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若是你讀到了這裏，說明對微信平臺仍是有點興趣的，58到家微信平臺團隊目前只有一個女生負責（技術圈混，毫不騙人），奇缺人，歡迎有志之士加入。

一些說明：base北京，核心團隊，技術導向，Java方向，和58沈劍一個團隊

加入方式：（1）直接在文章下面留言（2）在公衆號回覆「招聘」獲取加盟密鑰

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例如：到家開通的城市只有幾百個，那隻需提早生成幾百個城市的「靜態化頁面」便可

又例如：一些二手車業務，整個公司可能只有幾萬量二手車庫存，也能夠提早生成這幾萬量二手車的靜態頁面

再例如：像58同城這樣的信息模式業務，又幾十億的帖子量，就不太適合於靜態化

 

5、總結

「頁面靜態化」是一種將本來須要動態生成的站點提早生成靜態站點的優化技術，總數據量不大，生成靜態頁面數量很少的業務，很是適合於「頁面靜態化」優化

 

以上內容均來自微信公衆號「架構師之路」胡劍老師的文章，歡迎關注。