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為什么社交網(wǎng)絡(luò)中數(shù)據(jù)翻頁(yè)技術(shù)復(fù)雜

轉(zhuǎn)帖|使用教程|編輯:龔雪|2014-12-16 10:26:18.000|閱讀 203 次

概述:為什么社交網(wǎng)絡(luò)中數(shù)據(jù)翻頁(yè)技術(shù)復(fù)雜?作者在此為您詳細(xì)解讀。

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最近討論的一個(gè)傳統(tǒng)的問(wèn)題,問(wèn)題本身比較簡(jiǎn)單,針對(duì)key-list類型的數(shù)據(jù),如何優(yōu)化方案做到性能與成本的tradeoff。Key-list在社交產(chǎn)品及面向用戶的產(chǎn)品中非常普遍,如一個(gè)用戶的好友關(guān)系 {“uid”:{1,2,3,4,5}},表示某個(gè)uid有1,2,3,4,5好友;一條微博下面的評(píng)論id列表結(jié)構(gòu)是 {“weibo_id”: {comment_id1, comment_id2……}},一個(gè)用戶發(fā)表的微博id列表等。

在list長(zhǎng)度較小時(shí),我們可以直接使用數(shù)據(jù)庫(kù)的翻頁(yè)功能,如

SELECT * FROM LIST_TABLE LIMIT offset, row_count;

根據(jù)經(jīng)驗(yàn),在大部分場(chǎng)景下,單個(gè)業(yè)務(wù)的list數(shù)據(jù)長(zhǎng)度99%的情況在1000條以下,在數(shù)據(jù)規(guī)模較小時(shí),上面的方法非常適合。但剩下的1%情況下,數(shù)據(jù)可能多達(dá)100萬(wàn)條,在數(shù)據(jù)規(guī)模較大的時(shí)候,當(dāng)訪問(wèn)offset較大的數(shù)據(jù)集,上述方法非常低效。但在考慮方案的時(shí)候不能忽視這些超大數(shù)據(jù)集的問(wèn)題,因此要實(shí)現(xiàn)一個(gè)適合各種變長(zhǎng)list場(chǎng)景的翻頁(yè)方案,業(yè)界并沒(méi)有簡(jiǎn)單高效的方案。這也反映出常說(shuō)的80%的時(shí)間在優(yōu)化20%的功能。

List數(shù)據(jù)訪問(wèn)模型常見(jiàn)的有兩種方式

1. 扶梯方式

扶梯方式在導(dǎo)航上通常只提供上一頁(yè)/下一頁(yè)這兩種模式,部分產(chǎn)品甚至不提供上一頁(yè)功能,只提供一種“更多/more&rdquo;的方式,也有下拉自動(dòng)加載更多的方式,在技術(shù)上都可以歸納成扶梯方式。

社交網(wǎng)絡(luò)中數(shù)據(jù)翻頁(yè)技術(shù)復(fù)雜
(圖:blogspot的導(dǎo)航條)
社交網(wǎng)絡(luò)中數(shù)據(jù)翻頁(yè)技術(shù)復(fù)雜
(圖:很多瀑布流式的產(chǎn)品只提供一個(gè)more的導(dǎo)航條)

扶梯方式在技術(shù)實(shí)現(xiàn)上比較簡(jiǎn)單及高效,根據(jù)當(dāng)前頁(yè)最后一條的偏移往后獲取一頁(yè)即可,在MySQL可使用以下方法實(shí)現(xiàn)。

SELECT * FROM LIST_TABLE WHERE id > offset_id LIMIT n;

由于where條件中指定了位置,根據(jù)B-TREE實(shí)現(xiàn)原理,算法復(fù)雜度是O(log n)

2. 電梯方式

另外一種數(shù)據(jù)獲取方式在產(chǎn)品上體現(xiàn)成精確的翻頁(yè)方式,如1,2,3……n,同時(shí)在導(dǎo)航上也可以由用戶輸入直達(dá)n頁(yè)。國(guó)內(nèi)大部分產(chǎn)品經(jīng)理對(duì)電梯方式有特殊的喜好,如圖

社交網(wǎng)絡(luò)中數(shù)據(jù)翻頁(yè)技術(shù)復(fù)雜
(圖:timyang.net 網(wǎng)站的導(dǎo)航條)

但電梯方式在技術(shù)實(shí)現(xiàn)上相對(duì)成本較高,當(dāng)使用以下SQL時(shí)

SELECT * FROM LIST_TABLE LIMIT offset, row_count;

我們可以使用MySQL explain來(lái)分析,從下文可以看到,當(dāng)offset=10000時(shí)候,實(shí)際上MySQL也掃描了10000行記錄。

社交網(wǎng)絡(luò)中數(shù)據(jù)翻頁(yè)技術(shù)復(fù)雜

為什么會(huì)這樣?在MySQL中,索引通常是b-tree方式(但存儲(chǔ)引擎如InnoDB實(shí)際是b+tree),如圖

社交網(wǎng)絡(luò)中數(shù)據(jù)翻頁(yè)技術(shù)復(fù)雜

從圖中可以看到,使用電梯方式時(shí)候,當(dāng)用戶指定翻到第n頁(yè)時(shí)候,并沒(méi)有直接方法尋址到該位置,而是需要從第一樓逐個(gè)count,scan到count*page時(shí)候,獲取數(shù)據(jù)才真正開(kāi)始,所以導(dǎo)致效率不高。對(duì)應(yīng)的算法復(fù)雜度是O(n),n指offset,也就是page*count。

另外Offset并不能有效的緩存以便轉(zhuǎn)化成前一種訪問(wèn)模式,這是由于

1、在數(shù)據(jù)存在新增及刪除的情況下,只要有一條變化,原先的樓層可能會(huì)全部發(fā)生變化。在一個(gè)用戶并發(fā)訪問(wèn)的場(chǎng)景,頻繁變化的場(chǎng)景比較常見(jiàn)。

2、電梯使用比較離散,可能一個(gè)20萬(wàn)條的list,用戶使用了一次電梯直達(dá)100樓之后就走了,這樣即使緩存100樓之下全部數(shù)據(jù)也不能得到有效利用。

以上描述的場(chǎng)景屬于單機(jī)版本,在數(shù)據(jù)規(guī)模較大時(shí)候,互聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)通常使用分庫(kù)的方式來(lái)保存,實(shí)現(xiàn)方法更為復(fù)雜。在面向用戶的產(chǎn)品中,數(shù)據(jù)分片通常會(huì)將同一用戶的數(shù)據(jù)存在相同的分區(qū),以便更有效率的獲取當(dāng)前用戶的數(shù)據(jù)。如下圖所示

社交網(wǎng)絡(luò)中數(shù)據(jù)翻頁(yè)技術(shù)復(fù)雜

圖中的不同年份的數(shù)據(jù)的格子是邏輯概念,實(shí)際上同一用戶的數(shù)據(jù)是保存在一張表中。因此方案在常見(jiàn)的使用場(chǎng)景中存在很大不足,大部分產(chǎn)品用戶只訪問(wèn)最近產(chǎn)生的數(shù)據(jù),歷史的數(shù)據(jù)只有極小的概率被訪問(wèn)到,因此同一個(gè)區(qū)域內(nèi)部的數(shù)據(jù)訪問(wèn)是非常不均勻,如圖中2014年生成的屬于熱數(shù)據(jù),2012年以前的屬于冷數(shù)據(jù),只有極低的概率被訪問(wèn)到。但為了承擔(dān)紅色部分的訪問(wèn),數(shù)據(jù)庫(kù)通常需要高速昂貴的設(shè)備如SSD,因此上面方案所有的數(shù)據(jù)都需要存在SSD設(shè)備中,即使這些數(shù)據(jù)已經(jīng)不被訪問(wèn)。

簡(jiǎn)單的解決方案是按時(shí)間遠(yuǎn)近將數(shù)據(jù)進(jìn)行進(jìn)一步分區(qū),如圖。

社交網(wǎng)絡(luò)中數(shù)據(jù)翻頁(yè)技術(shù)復(fù)雜

注意在上圖中使用時(shí)間方式sharding之后,在一個(gè)時(shí)間分區(qū)內(nèi),也需要用前一種方案將數(shù)據(jù)進(jìn)行sharding,因?yàn)橐粋€(gè)時(shí)間片區(qū)通常也無(wú)法用一臺(tái)服務(wù)器容納。

上面的方案較好的解決了具體場(chǎng)景對(duì)于key list訪問(wèn)性能及成本的tradeoff,但是它存在以下不足

1、數(shù)據(jù)按時(shí)間進(jìn)行滾動(dòng)無(wú)法全自動(dòng),需要較多人為介入或干預(yù)

2、數(shù)據(jù)時(shí)間維度需要根據(jù)訪問(wèn)數(shù)據(jù)及模型進(jìn)行精巧的設(shè)計(jì),如果希望實(shí)現(xiàn)一個(gè)公用的key-list服務(wù)來(lái)存儲(chǔ)所有業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù),這個(gè)公用服務(wù)可能很難實(shí)現(xiàn)

3、為了實(shí)現(xiàn)電梯直達(dá)功能,需要增加額外的二級(jí)索引,比如2013年某用戶總共有多少條記錄

由于以上問(wèn)題,尤其是二級(jí)索引的引入,顯然它不是理想中的key list實(shí)現(xiàn),后文繼續(xù)介紹適合長(zhǎng)尾翻頁(yè)key list設(shè)計(jì)的一些思路及嘗試。

作者: TimYang

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