继续答水友提问。
问题抽象：
- 用户会员系统;
- 用户会有分数流水，每个月要做一次分数统计，对不同分数等级的会员做不同业务处理;
数据假设：
- 假设用户在100w级别;
- 假设用户日均1条流水，也就是说日增流水数据量在100W级别，月新增流水在3kW级别，3个月流水数据量在亿级别;
常见解决方案：
用一个定时任务，每个月的第一天计算一次。
- //(1)查询出所有用户
- uids[] = select uid from t_user;
- //(2)遍历每个用户
- foreach $uid in uids[]{
- //(3)查询用户3个月内分数流水
- scores[]= select score from t_flow
- where uid=$uid and time=[3个月内];
- //(4)遍历分数流水
- foreach $score in scores[]{
- //(5)计算总分数
- sum+= $score;
- }
- //(6)根据分数做业务处理
- switch(sum)
- 升级降级，发优惠券，发奖励;
- }
一个月执行一次的定时任务，会存在什么问题?
计算量很大，处理的数据量很大，耗时很久，按照水友的说法，需要1-2天。
画外音：外层循环100W级别用户;内层循环9kW级别流水;业务处理需要10几次数据库交互。
可不可以多线程并行处理?
可以，每个用户的流水处理不耦合。
改为多线程并行处理，例如按照用户拆分，会存在什么问题?
每个线程都要访问数据库做业务处理，数据库有可能扛不住。
这类问题的优化方向是：
- 同一份数据，减少重复计算次数;
- 分摊CPU计算时间，尽量分散处理，而不是集中处理;
- 减少单次计算数据量;
如何减少同一份数据，重复计算次数?
如上图，假设每一个方格是1个月的分数流水数据(约3kW)。
- 3月底计算时，要查询并计算1月，2月，3月三个月的9kW数据;
- 4月底计算时，要查询并计算2月，3月，4月三个月的9kW数据;
- …
会发现，2月和3月的数据(粉色部分)，被重复查询和计算了多次。
画外音：该业务，每个月的数据会被计算3次。
新增月积分流水汇总表，每次只计算当月增量：
- flow_month_sum(month, uid, flow_sum)
- 每到月底，只计算当月分数，数据量减少到1/3，耗时也减少到1/3;
- 同时，把前2个月流水加和，就能得到最近3个月总分数(这个动作几乎不花时间);
画外音：该表的数量级和用户表数据量一致，100w级别。
这样一来，每条分数流水只会被计算一次。
如何分摊CPU计算时间，减少单次计算数据量呢?
业务需求是一个月重新计算一次分数，但一个月集中计算，数据量太大，耗时太久，可以将计算分摊到每天。
如上图，月积分流水汇总表，升级为，日积分流水汇总表。
把每月1次集中计算，分摊为30次分散计算，每次计算数据量减少到1/30，就只需要花几十分钟处理了。
甚至，每一个小时计算一次，每次计算数据量又能减少到1/24，每次就只需要花几分钟处理了。
虽然时间缩短了，但毕竟是定时任务，能不能实时计算分数流水呢?
每天只新增100w分数流水，完全可以实时累加计算“日积分流水汇总”。
使用DTS(或者canal)增加一个分数流水表的监听，当用户的分数变化时，实时进行日分数流水累加，将1小时一次的定时任务计算，均匀分摊到“每时每刻”，每天新增100w流水，数据库写压力每秒钟10多次，完全扛得住。
画外音：如果不能使用DTS/canal，可以使用MQ。
总结
对于这类一次性集中处理大量数据的定时任务，优化思路是：
- 同一份数据，减少重复计算次数;
- 分摊CPU计算时间，尽量分散处理(甚至可以实时)，而不是集中处理;
- 减少单次计算数据量; 希望大家有所启示，思路比结论重要。
欢迎大家继续提问，有问必答。
【本文为51CTO专栏作者“58沈剑”原创稿件，转载请联系原作者】
