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反正能用的系统

几年前，我曾经参与过一个月工单10亿级别（TPS数万/秒）的系统开发，当时的架构设计大致如下。
图以数据流为导向，省去了一些微服务架构组件。

很显然，这个架构存在一个明显的问题：数据分区后由不同的服务专门处理，若这个专职的服务挂掉，该分区的数据在服务恢复前都将无法得到处理。

那么，我们应该怎么改善这个设计呢？

问题分析

• 主要待解决的问题

  • 功能性问题
    专职服务挂掉后，分区数据得不到处理。

  • 拓展问题
    当前的数据分割方式是在系统设计时静态划分。如果数据量超出设计预期，系统处理不了，也不好拓展。

  • 性能问题
    不能保障数据均匀地分布在各个分区，也不能保障每个专职服务处理速度一致。可能Server1处理完数据了，Server2还有一半没有处理，服务器性能得不到充分利用。

• 其他问题
  略…

方案一：简单多实例增加些许容错

每个专职服务都部署成多实例，从而提升容错能力，解决部分功能性问题。

多实例会带来一个问题：多个服务竞争同一批任务。

这是很简单的资源竞争问题，可以简单使用锁来避免资源竞争。
在分布式架构中，使用第三方存储即可解决，如Redis，ZooKeeper。
另外设计兜底机制，如果多个服务实例中存在不靠谱实例，竞争到了资源但是没有完成，使用告警机制重新竞争处理。
以及从底层设计支持幂等，防止重复消费带来问题。

• 基于Redis或Zookeeper设计任务分片获取

关于任务：任务应该有一个唯一ID、状态（如：待处理、处理中、已完成、失败）、处理实例ID（可选，用于追踪）、尝试次数等字段。

实例需要尝试获取并锁定一个“未处理”的任务批次。
因此，我们需要一种方式来标识数据分片。
如果数据本身有连续ID或者可以按某种规则分批，那是最好的。如果不行，可能需要预先在DB中标记好批次，或者有一个专门的“任务池”表。为了简化，我们假设数据可以按ID范围划分。

简单流程图如下：
选定几个实例负责加载任务，所有实例从任务池中获取任务，并对任务加锁（Redis的SETNX）。

详细UML如下（AI生成）：

但是这样设计容错率还是不够、且不能无法解决其他分区的动态资源分配问题。对所有服务来说性能也没有利用到极致。

方案二：任务调度机制

我们可以补充设计一个资源调度系统来解决所有问题。
简单草图如下：

很显然，我们需要有

• 服务管理与检测
  需要获取服务状态以分配任务：需要知道服务实例的处理状态，哪些服务可以分配任务，以及还能接收多少数据也会损害服务性能。

• 动态分区计算
  需要支持动态扩展服务。以及最快最好分配数据处理任务到服务，充分利用资源。
  

原来的数据库分库分表结构不做更改，需要分库分表来缓解数据查询压力。
调度服务需要获取数据与分配数据。
任务（数据）获取注意事项：需要能感知数据源数据量、数据概要信息（比如区间信息，用于分区）。获取连续数据、内存数据、多线程获取并汇总信息用于分配。
任务分配：要避免多个分配者竞争。

• 容错设计
  如果调度服务挂掉了怎么办？
  管理服务注册表，服务状态检测。

很显然，我们可以使用Kafka来解决上述问题。任务均发送至Kafka，由Kafka的rebalance机制进行任务调度，且Kafka消费者组可以很大程序上解决容错问题。也较易扩展。

方案三：Kubernetes+主备模式

最后但是的团队在一次迭代中选择了容器化+主备模式的方式来解决容错问题。
即，为每个专职服务设置一个备用实例。并且将服务容器化。