背景
每一個片子的幕後，都保留了你的觀看記錄，詳細的記著你觀看了幾次，跳過了那些時長 ，據說根據這些數據可以分析出你喜歡哪個日本明星，以此來做定向推送......
雖然看起來很簡單的一個功能，其實涉及到的數據量非常大，極限情況下為你的用戶數*視頻數的乘積。
那麼在只有兩個網站服務器，一臺sqlserver的情況下，該如何面對這樣不算大數據量的寫請求呢？為什麼說是寫請求呢？因為用戶觀看視頻的每一秒你都需要記錄下來，例如：視頻的第十秒用戶觀看了。要想把這個功能搞定，首先需要定義幾個事情：
1. 記錄用戶觀看視頻情況的數據定義
2. 和客戶端交互的數據協議
3. 數據庫中記錄的數據格式
4. 如何解決服務器寫的壓力（畢竟單臺服務器請求數還是比較大）
解決方案
用戶觀看視頻進度定義
對於一個視頻來說，假如有1個小時的時長，這3600秒對應著3600個是否已經觀看的狀態，對於觀看狀態來說，只有觀看和未觀看兩種狀態，所以一個bit足以，一個字節（byte）有8個bit，所以一個byte可以表示8秒的觀看狀態，以此為基礎，進制越高，同樣數量的字符表示的狀態就越多。
>客戶端每次上傳新的數據，需要和服務端已經存在的數據做位運算，例如： 01000 表示第二秒觀看了 ，客戶端新上傳：00011 表示第4,5秒都觀看了，對於用戶而言這個視頻第2,4,5 秒都看過，雖然只是一個簡單的運算，但是量大的時候，對cpu的消耗不容小覷。
第一字節 第二字節
0 1 2 3 4 5 6 7 0 1 2 3 4 5 6 7
bit： 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0
二進制： 0x88 0x40
字符串： 8840
和客戶端交互協議
用戶觀看視頻的進度實時信息，只有客戶端知道，客戶端需要上傳用戶的觀看進度數據，和服務端交互的進制可以選擇通用性比較強的16進制，當然你選擇100進制也無所謂，只要雙方能同時支持，並且能正常解析即可
數據庫數據格式
每種數據庫支持的數據類型有差異，所以這裡不在過多敘述，當然無論什麼格式，佔用空間越少越好，但也要根據業務的計算量來綜合考慮。
解決問題
cpu性能問題
畢竟要把用戶每次最新的觀看數據和老數據做合併工作，在用戶量大的情況下不容小覷。在綜合了各種條件之後，最終採用10進制來做合併工作，客戶端上傳上來16進制數據，然後轉化為十進制，然後和觀看記錄（10進制）做合併運算，這部分cpu省略不了，具體轉化程序為：
//需要新加的數據
<code> ConcurrentQueue<uservideoinfo> AddQueue = new ConcurrentQueue<uservideoinfo>();/<uservideoinfo>/<uservideoinfo>/<code>
<code>//把16進制的字符串按照兩位 分割成十進制數組/<code>
<code> protected ListConvertToProgressArray(string progressString) /<code>
<code> {/<code><code> if (string.IsNullOrWhiteSpace(progressString))/<code>
<code> {/<code><code> return null;/<code>
<code> }/<code>
<code> //驗證是否為2的倍數長度/<code>
<code> if (progressString.Length % 2 != 0)/<code>
<code> {/<code><code> return null;/<code>
<code> }/<code>
<code> var proStrSpan = progressString.AsSpan();/<code>
<code> Listret = new List /<code>();
<code> /<code>
<code> int i = 0;/<code>
<code> while (i < proStrSpan.Length)/<code>
<code> {/<code><code> ret.Add(int.Parse(proStrSpan.Slice(i, 2).ToString(), System.Globalization.NumberStyles.HexNumber)); ;/<code>
<code> i = i + 2;/<code>
<code> }/<code>
<code> return ret;/<code>
<code> }/<code>
客戶端請求數量問題
如果同時一萬用戶在同時觀看視頻，上傳數據時間間隔為2秒，意味著每秒有5000請求。由於這個業務只是一個用戶log型業務，何為log型，就是說可以容忍一部分數據丟失，針對這個數據形態，客戶端可以先在本地做緩衝記錄，沒有必要一秒上傳一次記錄，例如現在約定的客戶端30秒上傳一次記錄，如果用戶關掉客戶端，下次啟動的時候會重新上傳未成功的記錄。
數據庫壓力
如果每次請求都單獨更新數據庫，按照第二條的計算每秒高達5000次update請求。用戶觀看每次視頻都加載內存中緩存，仔細分析這種業務，由於是log型數據，所以每次你請求沒有必要都去更新數據庫，而是先更新了緩存，然後定時去更新數據庫。
由於數據量的問題，所有的更新操作都會發送到一個任務隊列，隊列的執行者會根據配置批量更新數據庫，這樣比單條更新數據庫性能要高很多，其實這種方案在很多log型的業務中都有使用，批量更新對數據庫的壓力要小很多,代碼類似以下
```
public async Task
{
if(processType== DBProcessEnum.Add)
{
AddQueue.Enqueue(data);
}
return 1;
}
void MulProcessData()
{
//每次更新的條數
int maxNumber = 50;
List<uservideoinfo> data = new List<uservideoinfo>();/<uservideoinfo>/<uservideoinfo>
while (true)
{
if (data == null)
{
data = new List<uservideoinfo>();/<uservideoinfo>
}
try
{
if (!AddQueue.Any() && !UpdateQueue.Any())
{
System.Threading.Thread.Sleep(500);
}
else
{
//先處理 需要更新的
data.Clear();
while (data.Count <= maxNumber && AddQueue.Any())
{
if (!AddQueue.TryDequeue(out UserVideoInfo value))
{
continue;
}
//判斷是否有重複對象
if (data.Any(s => s.UserId == value.UserId && s.VideoId == value.VideoId))
{
var exsitItem = data.First(s => s.UserId == value.UserId && s.VideoId == value.VideoId);
exsitItem = value;
}
else
{
data.Add(value);
}
}
if (data != null && data.Any())
{
var ret = UserVideoProgressProxy.Add(data);
}
}
}
catch (Exception err)
{
}
}
}
寫在最後
其實這種高IO的操作用sqlserver這種關係型數據庫反而不好，Nosql在這種簡單高IO的情境下要很多，改天可以改為redis試一試，估計會比sqlserver要好很多。
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