文章目录
- 一、引言
- 二、读服务的功能性需求
- 三、两大基本设计原则
- 1. 架构尽量不要分层
- 2. 代码尽可能简单
- 四、实战方案：懒加载架构及其四大挑战
- 五、改进思路
- 六、总结与思考题
一、引言
在任何后台系统设计中，「读多写少」的业务场景占据主流：浏览商品、刷资讯、访问用户画像……相比写操作，读操作的并发压力更大、对性能的要求也更苛刻。为此，我们需要从 读服务（或称读接口/读业务）的角度，系统地探讨如何在高可用、高性能和超高 QPS（上万～百万峰值）的场景下构建稳健的架构。
接下来我们将围绕读服务的功能特点、两大基本设计原则，以及行业中常见的懒加载架构及其四大挑战，快速掌握实战思路。
二、读服务的功能性需求
读服务在执行流程上，基本是 无状态、无副作用 的：
- 从持久层（数据库、Redis、Elasticsearch 等）获取原始数据；
- 简单加工或直接返回给前端。
因此，读服务必须满足三大指标：
- 高可用：任何业务都需保证持续在线；
- 高性能：TP999 必须控制在 100ms 以内；
- 超高 QPS 支撑：满足上万至百万级峰值请求。
只有确保这三点，才能给用户带来流畅的体验，避免卡顿或秒级延迟。
三、两大基本设计原则
1. 架构尽量不要分层
传统分层（服务层→数据访问层→存储）虽然能降低代码耦合，但网络调用（RPC/HTTP）往返会成倍消耗延迟。监控数据显示，分层架构下读请求的 TP99、TP999 指标往往翻倍，且毛刺明显增多。
优化思路：将数据访问层编译进同一进程，去除网络传输环节。
内嵌后，TP999 可下降近 50%，平均延迟降低 20%~30%，部署成本也大幅下降。
2. 代码尽可能简单
读服务链路虽然清晰，但模型层次多、映射开销大。引入过多框架、全量日志打印、全量字段查询都会拖慢性能。
- 慎用反射／Codegen 框架：如 Spring Bean.copyProperties，反射性能开销高。
- 精细化日志：只打印关键信息，避免 JSON 序列化全量对象。
- 按需字段查询：MySQL 避免
SELECT *，Redis 使用 Hash 并定位字段。
简化至：参数校验 → 查询构建 → 存储反序列化 → 业务加工 → 返回，把每一步都做到最轻量。
四、实战方案：懒加载架构及其四大挑战
最常见的读服务方案：缓存（Redis）+ 数据库（MySQL） 的懒加载模式：
- 服务先查 Redis；
- 未命中则读数据库并写回缓存（带过期时间）；
该方案实现成本低、思路清晰，但在高并发下会暴露以下问题：
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缓存穿透
- 恶意请求不存在的 key → 每次都落到数据库，易打挂。 符 + 参数前置校验（如 IP、MAC、KOAP token），拦截非法请求。
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缓存雪崩
- 同期过期后大量请求打到数据库。
- 解决：过期时间加盐，避免同一时刻热点 key 大规模失效。
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实时性不足
- 依赖过期失效机制，更新延迟。
- 改进可在写操作后主动推送变更，但需处理数据库与缓存更新顺序及分布式事务漏失。
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性能毛刺
- 缓存过期瞬间穿透到数据库，延迟从毫秒级飙升至秒级。
- 可以借助全量缓存和预热机制以平滑毛刺。
五、改进思路
利用 全量缓存、消息队列同步、预热与降级 等技术，打造真正的毫秒级读服务。请参考下篇博客 。
六、总结与思考题
- 两大原则：架构不分层、代码简单。
- 懒加载四大问题：穿透、雪崩、实时性、毛刺。
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