扒房源线索消息推送设计

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导语

扒房源数据进入线索模块，客户端（浏览器）接收数据，使用了异步消息推送设计。数据来源是搜索团队，他们通过爬虫，将数据抓取后，将数据粗略去重后扔到 Kafka 里，司南通过接入 Kafka，监听消息队列。数据抵达后，数据首先进行二次清洗，数据保存后，扔到 Redis 队列。各个服务器监听 Redis 队列，订阅消息。单机监听到消息后，将数据推送给客户端。

扒房源架构图

下图是扒房源的后端架构设计图，步骤如下：

1. 将抓取到的数据保存到 mongoDB。抓取房365、58同城、赶集网的房源数据。使用 mongoDB 存储，是利用其特定自动判定房源是否更新，因为有的房源会不定时更新，而抓取程序是定时全量抓取，无法群分，利用 mongoDB 的更新则变更时间戳特性判定是否更新。
2. 将 mongoDB 数据发布到 Kafka，增量更新。
3. Kafka 集群将服务注册到 zookeeper 上。
4. 司南服务器集群查阅 zookeeper 上的服务，找到指定 topic 下的 kafka 服务器 broker 列表。
5. 司南服务器消费 Kafka 消息，不同服务器不会重复消费。
6. 司南将获取到的消息进行去重处理，规则详见 jira，将符合条件的消息转为线索，持久化到 Mysql。
7. 司南将持久化后的线索 publish 到 Redis 队列。

司南的服务器集群，监听 Redis 队列消息。每台服务器收到的消息都一模一样。

消息推送

继上面单台司南服务器接收到线索消息后，进行消息推送，其处理序列图如下。

时间窗口设计

采用长连接的方式实现消息推送，涉及到几个时间点。

1. request 超时设计。公司 nginx 代理服务，是 30 秒超时，因此一次长连接超时时间需小于 30 秒，项目中设置为 20 秒。
2. Kafka 消息定时获取。需要配置 poller，目前设计是 10 毫秒推送一次，一次数据最多为 5 条，即最大处理能力为 500 MPS（messages per second）
3. 消息推送最小时间间隔。司南 workerThread 监听到 redis 消息后，并不会遍历持有的 request Map 并返回。如果监听到消息立即返回，会造成在服务端抓取数据量很大时，客户端频繁调用服务端的问题。为解决这个问题，我给 workerThread 持有的每一个 request 分配一个计数器。计数器的功能是必须满足如下任一条件，request 才返回客户端：
   1. 计数器已经计数超过指定时间 minimalSyncTime，目前设置值为 10 秒。
   2. 计数器 count 值已经达到阈值 messageSize，目前设置为 250。
   这样换算一下，如果后端有数据频繁进入，以最大进入量（参考2）除以最大计数值，500 / 250 = 2，也就是在最最极端的情况下（Kafka 消息频繁进入且只有一个坐席），坐席的线索列表会每秒刷新 2 次。而在绝大部分情况下，坐席的刷新间隔应该在 10 秒一次。
4. Redis 消息监听目前未设置时间点，数据都是即时送达的。

扒房源线索消息推送设计

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原文地址：http://www.cnblogs.com/seanvon/p/6478927.html