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这是一份关于 “短链接访问统计系统”（基于 RocketMQ）的笔记，整合了我们之前讨论的所有核心知识点、代码逻辑、设计思想和技术细节，方便你系统复习和查阅。

短链接访问统计系统（基于 RocketMQ）笔记

一、系统核心目标

• 核心功能：记录短链接的每一次访问，并进行多维度的统计分析（PV/UV/UIP、地域、设备、浏览器、操作系统等）。
• 核心挑战：
  1. 高性能：短链接跳转是核心入口，必须保证用户访问速度快。
  2. 高并发：可能面临瞬间大量的访问请求（如热点链接）。
  3. 数据可靠：每一次访问的统计数据都不能丢失，也不能重复计算。
  4. 系统解耦：统计功能不能影响核心的跳转功能。

二、技术架构与核心组件

整个系统采用生产者 - 消费者（Producer-Consumer）模式，核心组件如下：

1. 生产者（Producer）：ShortLinkStatsSaveProducer

   • 角色：在短链接被访问时，负责收集访问数据并发送到消息队列。
   • 核心任务：将同步的统计入库操作，转化为异步的消息发送。

2. 消息队列（Message Queue）：RocketMQ

   • 角色：作为生产者和消费者之间的 “桥梁”，存储和转发消息。
   • 核心任务：解耦、削峰填谷、保证消息可靠传输。

3. 消费者（Consumer）：ShortLinkStatsSaveConsumer

   • 角色：监听消息队列，消费统计消息，并将数据持久化到数据库。
   • 核心任务：执行耗时的统计入库操作，保证数据最终一致性。

4. 幂等处理器（Idempotent Handler）：MessageQueueIdempotentHandler

   • 角色：基于 Redis 实现，防止同一条消息被重复消费，导致统计数据重复。
   • 核心任务：保证消费的幂等性。

5. 分布式锁（Distributed Lock）：Redisson RReadWriteLock

   • 角色：在消费者入库时，保证并发场景下数据的一致性。
   • 核心任务：防止在统计过程中，短链接的 GID 被修改，导致数据归属错误。

三、核心流程详解

1. 生产者流程 (ShortLinkStatsSaveProducer)

java

运行

public void send(Map<String, String> producerMap) { // 1. 生成唯一的消息Key（UUID），用于幂等性保证 String keys = UUID.randomUUID().toString(); producerMap.put("keys", keys); // 2. 构建RocketMQ消息，设置消息体和消息头 Message<Map<String, String>> build = MessageBuilder .withPayload(producerMap) // 消息体：包含统计数据 .setHeader(MessageConst.PROPERTY_KEYS, keys) // 消息头：设置消息Key .build(); try { // 3. 同步发送消息到指定的Topic SendResult sendResult = rocketMQTemplate.syncSend(statsSaveTopic, build, 2000L); log.info("消息发送成功，ID: {}, Keys: {}", sendResult.getMsgId(), keys); } catch (Throwable ex) { log.error("消息发送失败", ex); // 可扩展：发送失败后的重试或告警逻辑 } }

• 关键操作：
  • 生成消息 Key：使用UUID.randomUUID()，确保每条消息的唯一性，是实现幂等的基础。
  • 同步发送 (syncSend)：最可靠的发送方式。生产者会等待 Broker 返回发送结果，确保消息至少被 Broker 接收一次。
  • 设置超时时间：2000L（2 秒），防止生产者无限期阻塞。

2. 消费者流程 (ShortLinkStatsSaveConsumer)

java

运行

@Override public void onMessage(Map<String, String> producerMap) { String keys = producerMap.get("keys"); // ========== 核心步骤1：幂等校验 ========== if (!messageQueueIdempotentHandler.isMessageProcessed(keys)) { if (messageQueueIdempotentHandler.isAccomplish(keys)) { return; // 消息已处理完成，直接返回 } throw new ServiceException("消息处理中，需要重试"); // 触发MQ重试 } try { String fullShortUrl = producerMap.get("fullShortUrl"); if (StrUtil.isNotBlank(fullShortUrl)) { String gid = producerMap.get("gid"); ShortLinkStatsRecordDTO statsRecord = JSON.parseObject(producerMap.get("statsRecord"), ShortLinkStatsRecordDTO.class); // ========== 核心步骤2：执行业务逻辑 ========== actualSaveShortLinkStats(fullShortUrl, gid, statsRecord); } } catch (Throwable ex) { log.error("消费异常", ex); try { // ========== 核心步骤3：异常处理 ========== messageQueueIdempotentHandler.delMessageProcessed(keys); // 删除幂等标识，允许重试 } catch (Throwable remoteEx) { log.error("删除幂等标识失败", remoteEx); } throw ex; // 抛出异常，触发RocketMQ重试 } // ========== 核心步骤4：标记完成 ========== messageQueueIdempotentHandler.setAccomplish(keys); // 标记消息处理完成 }

• 关键操作：
  • 幂等校验：通过MessageQueueIdempotentHandler确保消息只被处理一次。
  • 执行业务逻辑：调用actualSaveShortLinkStats方法，将统计数据入库。
  • 异常处理：
    • 消费失败时，必须删除幂等标识，否则消息将无法被重试。
    • 抛出异常，触发 RocketMQ 的重试机制。
  • 标记完成：消费成功后，标记消息为 “已完成”，防止后续重复消费。

3. 实际入库逻辑 (actualSaveShortLinkStats)

java

运行

public void actualSaveShortLinkStats(String fullShortUrl, String gid, ShortLinkStatsRecordDTO statsRecord) { // ========== 核心步骤1：加分布式读锁 ========== RReadWriteLock readWriteLock = redissonClient.getReadWriteLock(String.format(LOCK_GID_UPDATE_KEY, fullShortUrl)); RLock rLock = readWriteLock.readLock(); rLock.lock(); // 加锁 try { // 1. 补全GID（如果生产者未传入） if (StrUtil.isBlank(gid)) { ShortLinkGotoDO shortLinkGotoDO = shortLinkGotoMapper.selectOne(Wrappers.lambdaQuery(ShortLinkGotoDO.class) .eq(ShortLinkGotoDO::getFullShortUrl, fullShortUrl)); gid = shortLinkGotoDO.getGid(); } // 2. 解析时间维度（小时、星期） int hour = DateUtil.hour(new Date(), true); int weekValue = DateUtil.dayOfWeekEnum(new Date()).getIso8601Value(); // ========== 核心步骤2：多维度统计入库 ========== // a. PV/UV/UIP统计 LinkAccessStatsDO linkAccessStatsDO = LinkAccessStatsDO.builder()...build(); linkAccessStatsMapper.shortLinkStats(linkAccessStatsDO); // 自定义的增量更新方法 // b. 地域统计（调用高德API） Map<String, Object> localeParamMap = new HashMap<>(); localeParamMap.put("key", statsLocaleAmapKey); localeParamMap.put("ip", statsRecord.getRemoteAddr()); String localeResultStr = HttpUtil.get(AMAP_REMOTE_URL, localeParamMap); // ... 解析结果并入库 ... // c. 操作系统、浏览器、设备、网络等统计（类似） LinkOsStatsDO linkOsStatsDO = LinkOsStatsDO.builder()...build(); linkOsStatsMapper.shortLinkOsState(linkOsStatsDO); // ... // d. 原始访问日志 LinkAccessLogsDO linkAccessLogsDO = LinkAccessLogsDO.builder()...build(); linkAccessLogsMapper.insert(linkAccessLogsDO); // e. 更新短链接核心表的总统计 shortLinkMapper.incrementStats(gid, fullShortUrl, 1, ...); // f. 今日统计 LinkStatsTodayDO linkStatsTodayDO = LinkStatsTodayDO.builder()...build(); linkStatsTodayMapper.shortLinkTodayState(linkStatsTodayDO); } catch (Throwable ex) { log.error("统计入库异常", ex); } finally { // ========== 核心步骤3：释放锁 ========== rLock.unlock(); // 最终释放锁，避免死锁 } }

• 关键操作：
  • 加分布式读锁：
    • 锁的 Key：LOCK_GID_UPDATE_KEY + fullShortUrl，保证锁的粒度是单个短链接，避免全局锁。
    • 读锁 (Read Lock)：
      • 允许多个读操作并发执行（多个统计线程可以同时处理同一个短链接）。
      • 阻塞写操作（修改 GID 的操作），保证在统计过程中 GID 不会被修改。
  • 多维度统计入库：
    • 增量更新：大部分统计表（如link_access_stats）使用自定义的shortLinkStats方法，实现 “不存在则插入，存在则更新（累加）” 的逻辑，避免全量更新的性能问题。
    • 原始日志：link_access_logs表直接插入原始访问记录，用于后续的明细查询和数据分析。
  • 释放锁：在finally块中释放锁，确保无论代码是否异常，锁都能被释放，防止死锁。

4. 幂等处理器 (MessageQueueIdempotentHandler)

基于 Redis 的SETNX（setIfAbsent）命令实现，保证分布式环境下的原子性。

• 核心思想：先占坑，后处理。
  1. 处理前，用SETNX占坑（Value=0）。
  2. 处理中，其他线程看到坑被占，要么等待要么拒绝。
  3. 处理成功，将坑标记为完成（Value=1）。
  4. 处理失败，把坑让出来（删除 Key）。

四、为什么选择 RocketMQ？

1. 异步解耦：将耗时的统计入库操作从同步的跳转流程中剥离出来，极大提升了核心接口的响应速度。
2. 削峰填谷：面对突发的高并发访问，RocketMQ 可以缓冲大量消息，避免直接冲击数据库，保证系统稳定。
3. 消息可靠性：
   • 生产者同步发送：确保消息至少被 Broker 接收一次。
   • Broker 持久化：消息存储在磁盘，即使 Broker 宕机，消息也不会丢失。
   • 消费者重试机制：消费失败时，RocketMQ 会自动重试，保证消息最终被处理。
4. 负载均衡：RocketMQ 的消费者组（Consumer Group）机制，可以轻松实现多个消费者实例共同消费一个 Topic 的消息，提高处理能力。
5. 可扩展性：
   • 水平扩展：可以通过增加 Broker 节点和消费者实例来提升系统的吞吐量。
   • 功能扩展：RocketMQ 支持定时消息、事务消息等高级特性，便于未来功能扩展。

五、核心技术亮点与设计模式

1. 读写锁分离：
   • 使用 Redisson 的RReadWriteLock，统计入库时加读锁，修改 GID 时加写锁。
   • 好处：允许多个统计操作并发执行，同时保证 GID 不被并发修改，兼顾了性能和数据一致性。
2. 幂等性设计：
   • 基于 Redis 的SETNX命令，是分布式系统中实现幂等的经典方案。
   • 好处：有效防止了因网络抖动或 MQ 重试导致的重复消费问题，保证了统计数据的准确性。
3. 增量更新：
   • 统计表的INSERT OR UPDATE操作（如linkAccessStatsMapper.shortLinkStats）。
   • 好处：相比先查询后更新，减少了一次数据库交互，提升了入库性能。
4. 最小锁粒度：
   • 锁的 Key 是fullShortUrl，而不是全局锁。
   • 好处：只对同一个短链接的操作进行同步，不同短链接的操作互不影响，最大化了并发性能。
5. 异常处理与重试：
   • 消费失败时，删除幂等标识并抛出异常，触发 MQ 重试。
   • 好处：保证了消息的最终一致性，即使中间环节出错，数据也不会丢失。

六、总结

这套短链接统计系统是一个高性能、高可用、高并发的分布式系统设计典范。它巧妙地运用了 RocketMQ 实现异步解耦和削峰填谷，通过 Redis 实现了分布式锁和幂等性保证，最终达到了 “用户访问快、统计数据准、系统运行稳” 的目标。

核心设计思想可以概括为：将同步操作异步化，将串行操作并行化，在性能和数据一致性之间找到最佳平衡点。