微博每日数十亿级业务下的计数器如何扩展Redis？-低调大师

微博每日数十亿级业务下的计数器如何扩展Redis？

2018-03-11 662

在Feed系统中，有简单数据类型的缓存，有集合类数据的。还有一些个性业务的缓存。比如大量的计数器场景，存在性判断场景等。微博解决存在性判断业务的缓存层叫EXISTENCE 缓存层，解决计算器场景的缓存叫COUNTER缓存。

EXISTENCE 缓存层主要用于缓存各种存在性判断的业务，诸如是否已赞（liked）、是否已阅读（readed）这类需求。

Feed系统内部有大量的计数场景，如用户维度有关注数、粉丝数、feed发表数，feed维度有转发数、评论数、赞数以及阅读数等。前面提到，按照传统Redis、Memcached计数缓存方案，单单存每日新增的十亿级的计数，就需要新占用百G级的内存，成本开销巨大。因此微博开发了计数服务组件CounterService。下面以计数场景来管中窥豹。

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对于计数业务，经典的构建模型有两种：1 db+

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2018-03-12

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2018-03-12

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