今天是分布式专题的第13篇，今天的文章我们不讲空洞的理论，来聊一个实际点的问题。

众所周知，微博的程序员经常不定期加班。和别的程序员不同，别的岗位的程序员可能加班是可控的，但是微博的程序员不是。为什么呢？因为程序员们无法预知明星们什么时候有新的大料产生，一旦有新料，微博崩溃是妥妥的。甚至很多粉丝用微博有没有崩溃来衡量一个明星的知名度。

这当然只是个段子，但是对于我们搞技术的来说总忍不住问一个问题，微博也算是一个蛮大不小的公司，不缺钱也不缺人，为什么系统这么不稳定呢？

当然我没有在微博呆过，为了严谨起见，我们假设我们现在开了一个类似的新的app，就叫做微特好了。我们来看看微特这个app从0开始成长的过程当中究竟会遇到哪些问题。通过微特这个虚假的项目，我们多少也可以推测一下微博不稳定背后的原因。

微特的诞生

某年某月某天，微特诞生了，为了简化问题，我们假设微特只有两个功能，就是发微特和看微特。

刚刚诞生的小企业嘛，请不起知名的架构师，当然是怎么简单怎么来。我们拆分一下功能，会发现一共只有三个功能，用户发微特、关注其他用户和查看微特，这三个功能都很简单，几乎就是裸的增删改查，我们一个一个看。

先看用户发微特，用户发微特我们只需要用一张表记录微特的内容即可。这个表呢大概长这样：

第二个功能是关注用户，我们再用一张表记录一下用户之间的关注关系即可，这也非常简单：

有了这两张表之后，我们要查看微特就简单了，我们只需要通过userid去关注表里面去关联关注的用户，然后在用关注的用户的id去关联发过的微特即可。

我们用SQL来表示一下这个查询关系。

select wetwi.*
from (
  select followeeid
  from follower
  where followerid = curid
)a join wetwi
on a.followeeid = wetwi.userid
复制代码

经过一番测试之后，微特顺利上线，老板试用了一下，觉得很满意。新用户也涨得很快，负责的程序员A得到老板的赏识，一路晋升上去变成管理层，不再直接负责项目的技术问题了。

此人的一个手下B被委以重任，负责起了项目，但是就在这个时候，问题出现了。

微特一阶段

随着用户数量的增大，用户们关注的数字开始了迅速增长，很快平均一个用户都关注了好几十个其他用户。每次用户刷新的时候，都会同时加载这好几十人发布的微特内容。加上微特支持图片，最多的时候一时刻需要加载好几十张图片和大量文本，服务器来不及传输这么多数据，频繁的有用户反馈说刷新的时候总是超时。

B想了想，这个简单啊，我们可以分成开源和节流两步。

首先我们需要开源，除了加大机器数量之外，我们需要租借CDN，将用户上传的图片放到CDN上而不存储在数据库里，从而加速数据传输的速度。

节流怎么办呢，也简单我们再用一张表来存储用户最近一次刷新的时间。这样我们在查询的时候，只需要查询这个时间点之后的数据就行了。于是我们多了一张记录时间的表。

这么一搞，系统总算稳定住了，用户抱怨的人数进一步变少。很快用户量又有了爆炸式的提升，终于有一天，热点事件一个接着一个，系统终于扛不住了，接二连三地宕机。

为什么会宕机呢？

因为数据库的查询需要时间，本来就比较慢，加上了join操作之后，系统变得更慢。现在由于要判断微特发送的时间来做过滤，额外增加了一次查询，到达瓶颈之后自然就扛不住了。

B绞尽脑汁，终于想到了办法，就是缓存。他缓存了用户最后一次刷新的时间，这样就可以减少一次数据库的查询。系统稍微变快了一点，但是并没有坚持多久，终于老板忍无可忍开除了B，花大价钱从大公司挖来了一个架构师C。

与此同时，微特的用户量进一步增长，到了第二个阶段。

微特二阶段

C熟悉了环境之后，气得直骂娘，不从架构考虑问题，只会修修补补要不得啊。怎么可以直接用DB存储数据呢，搞成这样不崩溃才有鬼。

新官上任三把火，搞走了几个混吃等死的老白兔，C又招来当年的几个手下，开始大张旗鼓地重构系统。在分布式系统当中，DB往往都是瓶颈，能不用DB的就不应该用DB。而且微特的模式非常明显，用户发布了新内容之后，最关心的就是他的粉丝，那么我们直接在他更新的时候，就把内容推送到粉丝的缓存里，当用户刷新的时候，直接从缓存拉取数据，这不是要方便得多吗？

C画出了新的架构图（可见C也是灵魂画手）：

微特直接通过kafka等消息系统推送给用户，效率要比DB高多了，C的一帮手下也给力，很快就完成了架构升级。上线之后，果然效果非凡，系统立刻变得稳定了许多，用户抱怨大幅减少。

在这几年里，公司声名鹊起，积累了大量的资源，一举去美国上市了。公司的高管都财富自由了，C来得晚没分到多少，并且看到当年埋了大坑的A混的风生水起，加上长久以来的不和，气不过跑路了。

就在这风生水起的时候，意想不到的事情又发生了。而我们的微特也来到了阶段3。

微特三阶段

C走了之后，系统从此再也没有大的改动，大家都只想把眼前修修补补的工作做好。反正公司也上市了，老板也自由了，底层的员工只想安安稳稳赚点工资。加上系统也稳定得很，没有人觉得有什么改动的必要。

但是由于微特现在太火了，使用的用户越来越多，除了普通用户之外，还把明星艺人吸引来了。这些明星艺人，一个个都有好几千万的粉丝。不是之前升级了架构，改成了通过kafka推送消息而不是去DB查询吗？这下好了，这些明星每次一发微特，都需要发送好几千万次消息。

有几天不知道是过节还是碰巧，这些明星艺人偏偏一起发推，直接就把发送消息的系统挤压挂了。这一挂，虽然微特整个系统没有崩溃，但是吃瓜群众发现再也搜索不到微特了。于是一起在网上骂微特，这一骂，需要发送的消息更多，系统更加扛不住，彻底成了死循环，公司的口碑急转直下。

公司也想解决这个问题，奈何之前做了太多修修补补的工作，整个系统变得非常复杂，很多模块耦合在了一起，加上也没有一个很好的方案，一直也没有一个人下得了决心整个重构，反而往上加了更多补丁。

直到后来，A离职了之后，公司新来的CTO招来了一个业内技术骨干D。D提出了新的想法，将前面两种方案作了折中。大V发送的时候，并不推送到所有粉丝，而是只推送给当前在线的粉丝。离线的粉丝还是通过查询来获取数据。这样一来对流量进行了分流，微特系统变得稳定了许多。

但是这并没有真正彻底解决问题，系统仍然有时候会宕机，但是一时半会也没有什么特别好的办法，系统也变得极为臃肿彻底经不起折腾。于是微特就这样修修补补，变成了程序员加班不规律的公司。

后续

所谓的微特当然是个段子，故事也不是真的，但是技术架构的变迁还是很有参考意义。一个看似简单的问题，真正落地到应用场景当中，往往没有那么简单。系统眼前的稳定也不能代表长远，这也是我们在开始一个项目的时候就需要眼光长远做好规划的原因。更是一个优秀的架构师的价值所在，只不过可惜的是，世上的道理总是这样，知道的人太多，做到的太少。

希望今天这个的这个故事在博君一笑的同时也能给大家一点启发，一个成功的优秀的系统背后，究竟藏着多少思考和心血呢？

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