下午做技术的朋友找我问了一个问题，回答之后觉得差点意思，重新考思考过后很有收获。

    题目是这样的：某大厂需要做一个调度中心作定时任务处理，日活亿级，那么如何保证消息触达的时效性（发送快，消费也要快）？或者精准触发，比如30分钟后订单超时触发超时任务？    “What  亿级流量？”我第一反应就懵了：“卧槽，这么大流量，从来没遇见过！”然后就想着怎么样才能提高系统的高并发高性能。常见的比如（大规模集群的情况下）：

1. 通过异步+任务拆解成批次，而后根据业务属性按是否可以并行做分组，用多机多线程并行并发去处理；
2. 通过消息中间件，比如Rocketmq、Kafka来保证高吞吐低延时，消息扭转快；
   • 消费端做NIO多进程多线程的模式，多进程监听同一端口（Linux内核2.6以上已经能够处理惊群问题）接受消息、单进程多线程（线程池）处理消息、多线程（线程队列）派发消息；
   • 消息推送时需要做频率控制，比如限流，不然消费端可能受不了，保证不了可用性；
3. 秒级触达意味网络IO上可能需要做“最优路径”解。举例来说，集群环境中我们如何保证高并发的性能呢？一群机器上要有一个分配器（也是集群的或者主备架构，以满足可用性）做负载均衡。那么回到这个问题上，意味着分配器要分配的足够快，主要压力体现在负载算法和连接管理上。比如负载算法要动态的，需要实时采集或各机器上子系统主动上报各连接的网络速率、负载指标，甚至子系统的TPS+QPS+并发数，分配器根据指标数据与它自己的规则模式匹配寻找最优路径解。
   • 连接管理上，肯定要选择长链接的推送通道，短连接耗资源且保证不了时效性；
4. 对调度中心来说，发送的消息基本都为小包。那么，为了加快网络解析速度、不占用整个链路过多的耗时，可以做一些优化。比如：
   • 在四层TCP协议中启用Nagle算法（No_Delay选项）加快小包传输速度；
   • 在七层协议头添加校验和、四层协议头添加目标地址来减轻拆包、黏包的计算耗时；
   • 定制化或使用高性能的序列化协议，比如Thrift；

    但其实仔细一想，这无非就是堆砌一堆高性能组件，妄图解决亿级流量架构下的高性能问题。而且，后来找同事聊了一下，即使这样也支撑不了亿级这么大的数据量。

    那么，我们的思路真的对了吗？首先，我们真的弄清楚事实的本质了吗：

• 这个业务到底是什么样场景？
• 这个亿级流量到底是多少？1亿，10亿？

• 消息到底要多久发完、多久消费完？1秒，几十秒，10分钟？

    让我们重新考虑一下这个问题：

1. 首先，大的方向肯定集群+消息队列肯定是要的，而后根据业务场景区分生产服务器集群->消息队列->消费服务器集群也是必须的；

2. 其次，更进一步，将消息组装和消息推送解耦来做，用多机多线程来加速处理速度；

    但如果放到亿级流量这么大体量的背景下，如果要保证消息触达的效率，就必须要弄清业务场景，比如接收这个消息要干什么，什么样的用户，什么运营模式等等；比如有些消息并不重要，用户接不接收都无所谓的；比如有些消息用户比较分散，需要分发到用户所在的同城机房；比如有些消息任务计算量大，需要在业务层解耦耗时高的操作，甚至做临前扩容，等峰值过后再撤回私有云的。这方面是要做区分的。一句话：脱离场景谈技术架构的，都是耍流氓！
    另外，如果仔细分析题目中“亿级流量”这个字眼的话，其实也很模糊。即使如京东快递、菜鸟物流这样大规模、高频次、时效要求（国内物流次日达的速率承诺）的业务场景，亿级日活，但这也跟10秒触发1亿条消息不是一回事。要知道日活亿级用户，拿1亿来算的话，每天有86400秒，平均下来TPS才1200，按照互联网业务的规律，峰值约等于均值3倍，也就不到4000。而且，一般情况下生成消息和消费消息都有业务逻辑处理，就算100秒消费完1亿消息，一秒钟的TPS就是100万（天猫双十一也就20万TPS），路由器才可能达到这个水平！即使消息队列也撑不住这么大的TPS，单机每秒能处理1000就很厉害了，而你要准备1000台这样的机器？

    事物都有极限，一定要做到怎么办呢？提前做或事后做。关键点在于，要有“计划性”。举个栗子：阿里双十一或腾讯春节红包，都是提前计算好业务的业务特征和运营属性，在预处理阶段就把任务拆分成批次，待峰值来临前这些任务就已经在用户的就近机房，等在哪儿了，就等用户触发。微信春节红包发红包时的倒计时，微信群红包发红包之前也有个确认操作，之所以这么做，其实就是为了提前将人（微信群）圈好。

    所以一通分析下来，你可能也发现了，这可能就是个伪需求，没业务没需求，就一个亿级流量就把我们给吼住了。总结下来有两点经验：

• 第一，像我们现在在面试的时候，往往一上来就这种千万级、亿级这样的问题，平常根本很难看得到的！没信心、没经验，一下子就自乱阵脚了，其实没必要。
  • 不要一碰到这种题目就想的很复杂，越来越复杂，但可能等到我们详细沟通下来，情况也许并不是那样；
• 第二，学会识别复杂性，比如题目中高性能这个复杂性，但光看到了这个复杂性不行，你还要抓住它、去分析它具体体现在哪里。即：先定性后定量分析问题的能力。
  • 更进一步，要有指标和判断的基准线，这需要经验和积累。