故事的开始:.count()
假设你有一个Notification Model类,保存的主要是所有的站内通知:
class Notification(models.Model): """一个简化过的Notification类,拥有三个字段: - `user_id`: 消息所有人的用户ID - `has_readed`: 表示消息是否已读 """ user_id = models.IntegerField(db_index=True) has_readed = models.BooleanField(default=False)
理所当然的,刚开始你会通过这样的查询来获取某个用户的未读消息数:
# 获取ID为3074的用户的未读消息数 Notification.objects.filter(user_id=3074, has_readed=False).count()
当你的Notification表比较小的时候,这样的方式没有任何的问题,但是慢慢的,随着业务量 的扩大。消息表里面有了 上亿条数据 。很多懒惰的用户的未读消息数都到了上千条。
这时候,你就需要实现一个计数器,让这个计数器来统计每个用户的未读消息数,这样 比起之前的 count() ,我们只需要执行一条简单的主键查询(或者更优)就可以拿到实时的未读消息数了。
更优的方案:建立计数器
首先,让我们得建立一个新表来存储每个用户的未读消息数。
class UserNotificationsCount(models.Model): """这个Model保存着每一个用户的未读消息数目""" user_id = models.IntegerField(primary_key=True) unread_count = models.IntegerField(default=0) def __str__(self): return '<UserNotificationsCount %s: %s>' % (self.user_id, self.unread_count)
我们为每一个注册用户提供了一条对应的 UserNotificationsCount 记录来保存他的未读消息数。 每次获取他的未读消息数的时候,只需要 UserNotificationsCount.objects.get(pk=user_id).unread_count 就可以了。
接下来,问题的重点来了,我们如何知道什么时候应该更新我们的计数器?Django在这方面提供了什么捷径吗?
挑战:实时更新你的计数器
为了让我们的计数器正常的工作,我们必须实时的更新它,这包括:
- 当有新的未读消息过来的时候,为计数器 +1
- 当消息被异常删除时,如果关联的消息为未读,为计数器 -1
- 当阅读完一个新消息的时候,为计数器 -1
让我们一个一个来解决这些情况。
在抛出解决方案之前,我们需要先介绍Django中的一个功能: Signals ,Signals是django提供的一个事件通知机制,它可以让你在监听某些自定义或者 预设的事件,当这些事件发生的时候,调用实现定义好的方法。
比如 django.db.models.signals.pre_save & django.db.models.signals.post_save 表示的是 某个Model调用save方法之前和之后会触发的事件,它和Database提供的触发器在功能上有一点相似。
关于Signals更多的介绍可以参考官方文档,下面让我们来看看Signals能给我们的计数器带来什么好处。
1. 当有新的消息过来的时候,为计数器 +1
这个情况应该是最好处理的,使用Django的Signals,只需要短短几行代码,我们便可以实现这种 情况下的计数器更新:
from django.db.models.signals import post_save, post_delete def incr_notifications_counter(sender, instance, created, **kwargs): # 只有当这个instance是新创建,而且has_readed是默认的false才更新 if not (created and not instance.has_readed): return # 调用 update_unread_count 方法来更新计数器 +1 NotificationController(instance.user_id).update_unread_count(1) # 监听Notification Model的post_save信号 post_save.connect(incr_notifications_counter, sender=Notification)
这样,每当你使用 Notification.create 或者 .save() 之类的方法创建新通知 时,我们的 NotificationController 便会得到通知,为计数器 +1。
但是请注意,因为我们的计数器是基于Django的signals,如果你的代码里面有地方 在使用原始sql,没有通过Django ORM方法来添加新通知的话,我们的计数器是不会得到 通知的,所以,最好规范所有的新通知建立方式,比如使用同一个API。
2. 当消息被异常删除时,如果关联的消息为未读,为计数器 -1
有了第一个的经验,这种情况处理起来也比较简单,只需要监控Notification的post_delete 信号就可以了,下面是一段实例代码:
def decr_notifications_counter(sender, instance, **kwargs): # 当删除的消息还没有被读过时,计数器 -1 if not instance.has_readed: NotificationController(instance.user_id).update_unread_count(-1) post_delete.connect(decr_notifications_counter, sender=Notification)
至此,Notification的删除事件也能正常的更新我们的计数器了。
3. 当阅读一个新消息的时候,为计数器 -1
接下来,当用户阅读某条未读消息的时候,我们也需要更新我们的未读消息计数器。 你可能会说,这有什么难的?我只要在我的阅读消息的方法里面,手动更新我的计数器不就好了?
比如这样:
class NotificationController(object): ... ... def mark_as_readed(self, notification_id): notification = Notification.objects.get(pk=notification_id) # 没有必要重复标记一个已经读过的通知 if notication.has_readed: return notification.has_readed = True notification.save() # 在这里更新我们的计数器,嗯,我感觉好极了 self.update_unread_count(-1)
通过一些简单的测试,你可以会觉得你的计数器工作的非常好,但是,这样的实现方式有一个 非常致命的问题, 这个方式没有办法正常处理并发的请求 。
打一个比方,你拥有一个id为100的未读消息对象,这个时候同时有了两个请求过来,都要标记这个通知为已读:
# 因为两个并发的请求,假设这两个方法几乎同时被调用 NotificationController(user_id).mark_as_readed(100) NotificationController(user_id).mark_as_readed(100)
显而易见的,这两次方法都会成功的标记这条通知为已读,因为在并发的情况下, if notification.has_readed 这样的检查无法正常工作,所以我们的计数器将会被错误的 -1 两次 ,但其实我们只读了一条请求。
那么,这样的问题应该怎么解决呢?
基本上,解决并发请求产生的数据冲突只有一个办法: 加锁 ,介绍两种比较简单的解决方案:
使用 select for update 数据库查询
select ... for update 是数据库层面上专门用来解决并发取数据后再修改的场景的,主流的关系数据库 比如mysql、postgresql都支持这个功能, 新版的Django ORM甚至直接提供了这个功能的shortcut 。 关于它的更多介绍,你可以搜索你使用的数据库的介绍文档。
使用 select for update 后,我们的代码可能会变成这样:
from django.db import transaction class NotificationController(object): ... ... def mark_as_readed(self, notification_id): # 手动让select for update和update语句发生在一个完整的事务里面 with transaction.commit_on_success(): # 使用select_for_update来保证并发请求同时只有一个请求在处理,其他的请求 # 等待锁释放 notification = Notification.objects.select_for_update().get(pk=notification_id) # 没有必要重复标记一个已经读过的通知 if notication.has_readed: return notification.has_readed = True notification.save() # 在这里更新我们的计数器,嗯,我感觉好极了 self.update_unread_count(-1)
除了使用``select for update``这样的功能,还有一个比较简单的办法来解决这个问题。
使用update来实现原子性修改
其实,更简单的办法,只要把我们的数据库改成单条的update就可以解决并发情况下的问题了:
def mark_as_readed(self, notification_id): affected_rows = Notification.objects.filter(pk=notification_id, has_readed=False)\ .update(has_readed=True) # affected_rows将会返回update语句修改的条目数 self.update_unread_count(affected_rows)
这样,并发的标记已读操作也可以正确的影响到我们的计数器了。
高性能?
我们在之前介绍了如何实现一个能够正确更新的未读消息计数器,我们可能会直接使用UPDATE 语句来修改我们的计数器,就像这样:
from django.db.models import F def update_unread_count(self, count) # 使用Update语句来更新我们的计数器 UserNotificationsCount.objects.filter(pk=self.user_id)\ .update(unread_count=F('unread_count') + count)
但是在生产环境中,这样的处理方式很有可能造成严重的性能问题,因为如果我们的计数器在频繁 更新的话,海量的Update会给数据库造成不小的压力。所以为了实现一个高性能的计数器,我们 需要把改动暂存起来,然后批量写入到数据库。
使用 redis 的 sorted set ,我们可以非常轻松的做到这一点。
使用sorted set来缓存计数器改动
redis是一个非常好用的内存数据库,其中的sorted set是它提供的一种数据类型:有序集合, 使用它,我们可以非常简单的缓存所有的计数器改动,然后批量回写到数据库。
RK_NOTIFICATIONS_COUNTER = 'ss_pending_counter_changes' def update_unread_count(self, count): """修改过的update_unread_count方法""" redisdb.zincrby(RK_NOTIFICATIONS_COUNTER, str(self.user_id), count) # 同时我们也需要修改获取用户未读消息数方法,使其获取redis中那些没有被回写 # 到数据库的缓冲区数据。在这里代码就省略了
通过以上的代码,我们把计数器的更新缓冲在了redis里面,我们还需要一个脚本来把这个缓冲区 里面的数据定时回写到数据库中。
通过自定义django的command,我们可以非常轻松的做到这一点:
# File: management/commands/notification_update_counter.py # -*- coding: utf-8 -*- from django.core.management.base import BaseCommand from django.db.models import F # Fix import prob from notification.models import UserNotificationsCount from notification.utils import RK_NOTIFICATIONS_COUNTER from base_redis import redisdb import logging logger = logging.getLogger('stdout') class Command(BaseCommand): help = 'Update UserNotificationsCounter objects, Write changes from redis to database' def handle(self, *args, **options): # 首先,通过 zrange 命令来获取缓冲区所有修改过的用户ID for user_id in redisdb.zrange(RK_NOTIFICATIONS_COUNTER, 0, -1): # 这里值得注意,为了保证操作的原子性,我们使用了redisdb的pipeline pipe = redisdb.pipeline() pipe.zscore(RK_NOTIFICATIONS_COUNTER, user_id) pipe.zrem(RK_NOTIFICATIONS_COUNTER, user_id) count, _ = pipe.execute() count = int(count) if not count: continue logger.info('Updating unread count user %s: count %s' % (user_id, count)) UserNotificationsCount.objects.filter(pk=obj.pk)\ .update(unread_count=F('unread_count') + count)
之后,通过 python manage.py notification_update_counter 这样的命令就可以把缓冲区 里面的改动批量回写到数据库了。我们还可以把这个命令配置到crontab中来定义执行。
总结
文章到了这里,一个简单的“高性能”未读消息计数器算是实现完了。说了这么多,其实主要的知识点就是这么些:
使用Django的signals来获取Model的新建/删除操作更新
使用数据库的select for update来正确处理并发的数据库操作
使用redis的sorted set来缓存计数器的修改操作
希望能对您有所帮助。 :)

Python和C 各有优势,选择应基于项目需求。1)Python适合快速开发和数据处理,因其简洁语法和动态类型。2)C 适用于高性能和系统编程,因其静态类型和手动内存管理。

选择Python还是C 取决于项目需求:1)如果需要快速开发、数据处理和原型设计,选择Python;2)如果需要高性能、低延迟和接近硬件的控制,选择C 。

通过每天投入2小时的Python学习,可以有效提升编程技能。1.学习新知识:阅读文档或观看教程。2.实践:编写代码和完成练习。3.复习:巩固所学内容。4.项目实践:应用所学于实际项目中。这样的结构化学习计划能帮助你系统掌握Python并实现职业目标。

在两小时内高效学习Python的方法包括:1.回顾基础知识,确保熟悉Python的安装和基本语法;2.理解Python的核心概念,如变量、列表、函数等;3.通过使用示例掌握基本和高级用法;4.学习常见错误与调试技巧;5.应用性能优化与最佳实践,如使用列表推导式和遵循PEP8风格指南。

Python适合初学者和数据科学,C 适用于系统编程和游戏开发。1.Python简洁易用,适用于数据科学和Web开发。2.C 提供高性能和控制力,适用于游戏开发和系统编程。选择应基于项目需求和个人兴趣。

Python更适合数据科学和快速开发,C 更适合高性能和系统编程。1.Python语法简洁,易于学习,适用于数据处理和科学计算。2.C 语法复杂,但性能优越,常用于游戏开发和系统编程。

每天投入两小时学习Python是可行的。1.学习新知识:用一小时学习新概念,如列表和字典。2.实践和练习:用一小时进行编程练习,如编写小程序。通过合理规划和坚持不懈,你可以在短时间内掌握Python的核心概念。

Python更易学且易用,C 则更强大但复杂。1.Python语法简洁,适合初学者,动态类型和自动内存管理使其易用,但可能导致运行时错误。2.C 提供低级控制和高级特性,适合高性能应用,但学习门槛高,需手动管理内存和类型安全。


热AI工具

Undresser.AI Undress
人工智能驱动的应用程序,用于创建逼真的裸体照片

AI Clothes Remover
用于从照片中去除衣服的在线人工智能工具。

Undress AI Tool
免费脱衣服图片

Clothoff.io
AI脱衣机

Video Face Swap
使用我们完全免费的人工智能换脸工具轻松在任何视频中换脸!

热门文章

热工具

SublimeText3 Linux新版
SublimeText3 Linux最新版

Atom编辑器mac版下载
最流行的的开源编辑器

SecLists
SecLists是最终安全测试人员的伙伴。它是一个包含各种类型列表的集合,这些列表在安全评估过程中经常使用,都在一个地方。SecLists通过方便地提供安全测试人员可能需要的所有列表,帮助提高安全测试的效率和生产力。列表类型包括用户名、密码、URL、模糊测试有效载荷、敏感数据模式、Web shell等等。测试人员只需将此存储库拉到新的测试机上,他就可以访问到所需的每种类型的列表。

SublimeText3汉化版
中文版,非常好用

SublimeText3 Mac版
神级代码编辑软件(SublimeText3)