Java架構——推薦引擎非同步架構設計
如果一味追求實時設計，對於線上併發量大的業務來說，瓶頸點是很多的，一個是IO消耗時間、一個是儲存消耗時間、一個是計算消耗時間。實際情況並不是一個方面的問題，而是三個方面交織在一起。
IO消耗時間，包含資料讀取，讀取資料量大，量大IO就會消耗時間長。做了很多優化方式：1、多個key批量拉取，比單個迴圈要優化很多時間，合併了IO，將多次IO減少為了1次。2、多執行緒讀取，通過多執行緒方式增加並行性，原來一個執行緒讀，變成多個來提升效能。
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儲存消耗，儲存消耗包含多個方面。1、讀取儲存速度本身影響著線上效能，大的儲存用的是redis。2、讀取redis本身消耗時間，採取部分資料提前拉取方式讀取，快取在記憶體減少讀取消耗時間，本身也是存在一個問題，就是本地記憶體大小問題，快取資料量侷限於本地記憶體大小。3、儲存量的影響，並且對於儲存不是能夠處理無限的qps，當資料拉取過多，會導致儲存效能下降。
計算消耗，計算本身消耗cpu。1、將計算拆成新的服務，減少線上業務服務本身計算，但是增加了IO。2、多執行緒計算，通過多執行緒併發計算，減少計算時間，提升效能。
嘗試了很多優化方式，取得了一定效果，但是每一種也都會帶來一定問題，1、比如多執行緒能提升併發，但是過多執行緒會導致效能下降，甚至影響服務穩定。2、服務拆分本身可以增加很多計算量以及解耦，但如果服務之間傳輸資料特別多，時間都消耗在IO傳輸上，這點如果時間太長，拆分的優勢就沒了。
分散式帶來好處是計算分散，問題也是需要更多機器資源，系統之間也會變複雜。並且能帶來一定擴充套件，但不一定是特別大。
要想獲得更多架構設計可能，可能就要轉換思路，採取非同步方式進行推薦架構設計，握緊手裡面什麼都沒有，張開手獲得的是一切。架構設計也是同理，需要換個思路，獲得更多可能。
做事情挺重要一點是不斷有新的思路，新的思路難點在於推進，特別是在大公司，有好處都上去了，有困難都跑的遠遠的，也就更需要初心，初心是做一件事，將來才有可能有機會做成更多事，初心是kpi過一段時間人就廢了。
對於備戰雙11這種事，就是多少艱苦，不可告人。在這個過程中更多是要自己有收穫，對於每個技術問題有自己的思考。更多的得到，避免功勞當作苦勞自己有收穫，一定要有思考對於遇到的事與問題，解決眼前的問題並想一些根本解決方案，希望對你有點啟發。
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