明星热搜导致后台宕机的技术原理详解

明星热搜导致后台宕机的技术原理详解
在互联网时代，明星的热搜往往能引发巨大的流量波动，甚至可能导致后台服务器宕机。这背后的技术原理究竟是什么呢？让我们一起来探讨一下吧！
资源有限与数据海量：矛盾的根源

首先，我们要明白，服务器的资源是有限的。而互联网产品的数据库，无论是哪个业务线，基本上都是T级别的海量数据。当后台服务器处理速度跟不上时，就会出现白屏、页面丢失、刷新不出来等问题。
为什么明星热搜会导致宕机？

当明星的热搜量、搜索量、订单量等数据暴涨时，后台服务器很容易就会挂掉。比如双十一期间，页面刷新慢、明星热搜导致页面瘫痪，都是因为这个原因。
后台服务为什么会挂？

情况一：单点系统可能会挂或者处理能力有限，比如数据库、Redis缓存（10W qps）。
情况二：第三方依赖可能会故障，包括核心依赖和非核心依赖。
简单的服务器扩容能解决问题吗？

有时候，简单的服务器扩容并不能解决问题。比如，系统用到了一些有单点限制的资源，比如数据库、缓存、核心依赖的第三方服务。特别是微博的突发事件导致的流量暴涨，虽然服务器压力大，但流量退减后过剩的服务器成本也非常高。
如何避免宕机？ ️
分拆：
水平分拆：简单的水平扩容，就是一台不行，多跑一台扛着。
功能性拆分：根据功能模块的不同，进行拆分后台服务。如果有一个服务故障，不影响其它服务的运行。
数据拆分：一般在功能性拆分的同时，我们也会做数据的拆分，不让一份数据变得超级大。
寻找更强的节点：
常见的方式是换组件，自己的不行换云服务的，单机版不行换集群版本。
牺牲时效性：
既然数据库写的单点很难解决，就从读取上想办法。这就像，老板太忙，就请一个秘书，虽然消息传递有一些时延差，但是可以分担老板的精力。
提前计算好，不要等用户来的时候再计算：
如果按照来一个用户计算一次的方式，服务的质量和数据库的压力都会非常大。如果可以在凌晨时把能计算的数据都计算好，等用户来的时候，数据已经 ready。
有损服务与降级：
明确用户强依赖的产品功能和板块以及用户若依赖的产品功能和板块，对于弱依赖部分对应设计：
牺牲一定的用户体验：如用静态化数据代替实时计算的「千人千面」的动态数据。
牺牲一定的功能完整性：如取消部分「条件是否满足」的逻辑判断。
牺牲时效性：将一些原本就是异步进行的操作，处理效率放缓，甚至暂缓一段时间。如，送积分、送券等需要一定的周期处理完成。

通过这些方法，我们可以尽量避免因为明星热搜等突发事件导致的后台宕机问题，确保服务的稳定性和用户体验。

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