怎麼就敢用NodeJS寫千萬級別的服務後端
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前言：NodeJS真的是玩具嗎？真有人敢用這個玩具來寫後端服務，它能支撐成一個千萬級別的使用者量級嗎？怎麼就帶著我的團隊稀裡糊塗把這事而且做成。這篇文章將分享這次專案的併發實踐經驗。
一、專案背景
老闆說：公司要搞戰略NPS，需要一套問卷系統。要能配置問卷和回收答案就行，後端木有資源，給個機會前端搞全棧哈，先簡單搞哈，早期沒啥量，不用慌哈，看好你們喲。
寫個問卷系統，將它分成兩個部分就行。
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問卷配置管理端：不就是一個內部系統，公司內部人用，有啥量的，問題不大。（不在本文內容討論範圍）
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問卷服務：要給使用者訪問的呀，要做高併發呀。早期不是沒啥量嘛，先用NodeJS寫，等併發起來後，如果搞不定再讓後端接鍋😄唄，再說業務能不能起來都很難說，（反正人和程式碼有一個能跑就行😂）
難得有一個機會可以搞全棧而且還要一定的使用者體量，雖然很慌，但是，還是很有幹勁的呀😁
二、系統架構
有一個搞全棧的機會，雖然很慌，但是，還是很有幹勁的呀😁，消化老闆的大餅，是時候要開幹了。
設計一個架構圖，再找有經驗的後端大佬們過一下。
上圖黃色部分是配置問卷的管理的模組，右邊綠色部分問卷對外的服務模組，在整個架構全域性來看，需要支援併發的其實只有兩個模組：
- GET 問卷頁面渲染模組
- POST 答案上報模組
三、應對之策
按照問卷回收經驗來說，大概，10個問卷頁面瀏覽 > 才會有1答案上報 處理併發要命的是頁面讀介面，其次是答案上報的寫介面。併發處理開幹了。
3.1 頁面渲染併發處理
渲染運營配置的問卷頁面，併發量是整個toC流量最大的，最具有挑戰難度的。 接下來通過拆解整個介面的過程，然後使用多級快取策略和改進的CSR來解決併發難題。
3.1.1 渲染流程
渲染前，需要獲取到資料庫運營配置問卷的題目相關的資訊
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pageData，每個問卷配置的內容不一樣，運營啥時候修改問卷也不知道，需要在資料庫拉去配置對應問卷ID的配置給到前端來渲染頁面；（頁面級別的資料，變更不可控）
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render是一個JS渲染庫，所有問卷都是一樣，只要不釋出版就不會更新，放到CDN來扛併發即可。（應用級別的資料，變更可控）
3.1.2 頁面資料快取策略
pageData是頁面資料，雖然要實時來取，但是可以做適當的快取策略。拉去pageData讀介面採用了多級快取，流程如下：
- 首次通過遠端呼叫取讀取內部管理的問卷配置資料；
- 渲染頁面完成，寫入記憶體快取和Redis快取；
- 下次渲染，先按照記憶體 > redies快取讀取，沒有再重複首次訪問邏輯。
通過設定多級快取，減少mysql的併發壓力和頁面加速😄
3.1.3 渲染模式
為了向併發妥協，沒有使用伺服器端渲染。
我們選擇了CSR。
但是，為了頁面效能更好，我們改進CSR模式，把本來要讀pageData介面和html框架頁面放到伺服器端合併起來。
`` typescript
/**
* html拼接方法
* @param pageData，問卷題目配置資料
* @param resouceInfo，前端資源版本控制，由服務端控制做長快取更新使用
*/
function render(pageData，resouceInfo){
const html =<!DOCTYPE html>
`
return html } ```
改進的CSR模式，在不增加伺服器負載的情況下，減少了資料讀取過程，將getPageData介面和html合二為一。頁面在瀏覽器渲染，不用在請求後端介面獲取pageData，首屏渲染速度更快！！！
3.2 上報介面併發處理
問卷答案上報介面，雖然量只有上面渲染介面的1/10，但是它是個寫介面，從外網流量寫入是內部系統服務的（恐慌.jpg）。
藉助kafka解耦後，併發請求帶來可以向後借時間，這就解決寫入的瓶頸和系統負載。
- 通過調節kafka訊息消費的速度，讓內部管理的也可以應對ToC的問卷答案上報流量的寫入操作。
- 解決系統負載，原本三個序列任務的耗時重計算任務放在併發處理中，改到只留資料補齊和校驗任務，另位兩個放到消費資料再執行，達到向後借時間目的。
四、達到效果
總算開發完成了， 老闆說：給你們找到了一個業務來用，他們後天要投X千萬使用者，要走PUSH渠道，你們接一下。
啊！啊！啊！這？不是說早期沒啥量嗎？😢咋一上來就x千萬使用者呢？還是走PUSH渠道。
最後線上效果如下：
注：部署了4臺8G16核的容器主機。
五、總結
這次專案用到redis、kafka、mysql完成由雲平臺提供，就是買買買就行，隨著各種資料庫和中介軟體上雲交付，前端寫後端已經完全可行。而且像小程式雲這種成熟的FASS雲設施普及，把後端程式碼也可以寫到前端裡去寫也越來越多，前端人，已經不再是切圖仔了。
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