当数据库写入流量突增，阁下该如何应对？

背景

最近遇到了一个比较有意思的问题，这里简单探讨一下解决方案。

业务有一个系统，管理了非常多的IOT设备，设备每隔30S会通过HTTP方式汇报心跳到服务端，然后服务端更新数据库记录，用于后续的设备监控使用。

通常情况下，设备间的启动时间实际是有差异的。从时间维度上看，分布会比较均匀，落到数据库层面的流量分布也是相对均匀的。

但是某一天，设备依赖的第三方服务有变动，导致设备集体重启。重启后的设备，在同一时刻上报心跳的并发度增加，进而导致数据库压力剧增。

分析

从整理链路上我们分析一下，该如何应对。

端

从问题的源头出发，心跳信息是在设备启动以后，每隔30S时间进行上报的。一个比较简单的方式，设备启动以后，随机增加一定的时间间隔(如0-30s)，然后再上报心跳，从而概率性规避所有设备上报的频次一致。

中间链路

从链路上看，IOT设备直接上报心跳到服务端。这里可以考虑引入MQ，毕竟MQ的核心用途就是削峰填谷。

对于IOT设备，通常采用消息队列MQTT，然后服务端采用RocketMQ、Kafka、RabbitMQ即可。MQTT和服务端MQ之间的桥接，需要一些额外的工作，云厂商通常都有对应的产品。

(图片来源rocketmq.apache.org/zh/docs/4.x...）

在引入了MQ以后，服务端可根据自己的实际处理能力进行消费即可。

当然，此方案需要考虑消息积压的问题。关于这个问题，一方面可以通过扩容服务端消费增速，一方面可以结合业务实际场景考虑丢弃已经过期的业务数据，比如这里的心跳数据，如果心跳已经是10分钟以前的数据库，明显可以不处理了。

• Kafka 配置Kafka消息保留时间_kafka 日志保留时间_梦想画家的博客-CSDN博客
• RabbitMQ消息存活时间的定义、应用场景、注意事项_云消息队列 RabbitMQ 版-阿里云帮助中心
• RocketMQ 在消费时按照业务需要丢弃消息即可。

public ConsumeConcurrentlyStatus consumeMessage(
        List<MessageExt> msgs,
        ConsumeConcurrentlyContext context) {
    long offset = msgs.get(0).getQueueOffset();
    String maxOffset =
            msgs.get(0).getProperty(Message.PROPERTY_MAX_OFFSET);
    long diff = Long.parseLong(maxOffset) - offset;
    if (diff > 100000) {
        // TODO 消息堆积情况的特殊处理
        return ConsumeConcurrentlyStatus.CONSUME_SUCCESS;
    }
    // TODO 正常消费过程
    return ConsumeConcurrentlyStatus.CONSUME_SUCCESS;
}    

服务端

对于服务端来说，在此场景里面，服务端压力不算大。

所以，首先要考虑的是做好限流工作。

单机的限流可以采用令牌桶方式（mikechen.cc/20379.html），可以支持这种突增的流量。分布式场景下可以采用Sentinel（sentinelguard.io/zh-cn/）。

通常和限流一起出现的就是降级。这里由于是写数据库操作，那么当数据库写压力非常大的时候，我们可以考虑几种类型的操作。

第一种操作就是不操作（手动狗头），直接拒绝写操作，这通常用于处理部分不重要的数据。

第二种操作就是延迟操作，由于当前数据库压力大，那就等一段时间再处理这条消息。延迟处理的方式可以采用本地延迟队列DelayQueue，或者直接再写回MQ中，等待后续的二次处理。

第三种操作就是在数据库前面增加缓存，缓存的写操作速度和性能要高于数据库。

数据库端

对于数据库，一种简单直接的方式就是纵向扩容，配置上来了，处理能力和支持并发会有相应的提升。

第二种方案就是横向拆分，也就是存储的分库分表，通过将写压力分担到多个节点上，也可以做到支持更多的写操作。

第三种方式，可以考虑使用分布式NoSQL替换传统的关系型数据库，毕竟NoSQL基本都是sharding方式，性能比关系型数据库高很多。

业务端

上面的一些操作是通用的，当然也要结合实际业务场景。比如该场景下的心跳数据，它是偏实时的操作。如果处理的时候，时间已经过期了，或者有更新的数据到来，那可以直接丢弃旧的数据。

对于丢弃数据，可以在服务端处理的时候，按照事件发生的时间和实际处理的时间进行比对。也可以在服务端维护基于时间的优先级队列，优先处理更新的数据。

当然，如果引入了MQ，如果MQ支持消息过期时间设置，可以直接利用即可。

开干

好了，前面的都是马后炮了。

对于当时的系统状况，没有MQ，没有限流，端上没有改造，我们能做的只有求助DBA大大先帮忙扩容顶一下。待扩容以后，然后分区域分批次重启设备。

对于后续肯定是前面的多管齐下，MQ、限流、丢弃超时心跳数据通通安排上，我想这样应该可以应对了吧。

如果还有其他建议，还请大佬们尽快提出，晚了就得等到下次case study了。