分发系统源码的核心架构解析
搞分发系统最头疼的就是怎么处理高并发请求，去年我帮一个电商平台重构他们的商品库存分发系统，高峰期QPS从5000直接飙到3万，原来的架构直接崩了。后来我们用Go重写了核心分发逻辑，现在稳定运行了一年多，零故障。
分发系统最关键的三个模块是任务队列、负载均衡和状态同步。任务队列就像快递公司的分拣中心，得保证订单不乱不丢。我们当时选用了RabbitMQ，主要是看中它的死信队列和消息持久化功能。负载均衡这块，常见的轮询、随机、加权算法都试过，最后发现一致性哈希最适合库存分发场景。
状态同步是最容易出问题的部分。我们遇到过因为网络延迟导致多个节点数据不一致，最后采用了两阶段提交+版本号控制的方案。具体实现时要注意这几个点：
| 模块 | 技术选型 | QPS上限 | 延迟(ms) |
|---|---|---|---|
| 任务队列 | RabbitMQ | 50,000 | 5-10 |
| 负载均衡 | Nginx | 100,000 | 1-3 |
高可用设计的实战技巧
系统崩溃往往发生在你意想不到的地方。我们曾经因为没处理好TCP连接池，导致服务器在流量突增时直接OOM。后来学乖了，现在做架构设计都会预留30%-50%的性能buffer。
监控报警系统一定要提前部署。推荐使用Prometheus+Grafana的组合，这几个指标必须重点监控：
容灾演练比你想象的更重要。我们每个月会故意kill掉一个worker节点，测试系统能否自动恢复。刚开始经常翻车，现在能做到30秒内自动重新平衡负载。根据谷歌SRE手册的 系统可用性要达到99.99%，意味着全年宕机时间不能超过52分钟。
代码层面有几个优化点特别实用：
记得上次大促前，我们把关键路径上的同步调用改成了异步事件驱动，系统吞吐量直接提升了3倍。不过要注意事件顺序性问题，特别是涉及金额计算的时候，一定要加分布式锁。
数据库分片是另一个性能瓶颈。我们现在的方案是按用户ID哈希分片，配合TIDB实现了自动扩容。遇到过一个坑是跨分片事务处理，后来改用最终一致性+补偿机制才解决。如果你们用MySQL， 看看Vitess这个分片方案。
选消息队列这事儿得看具体业务场景。RabbitMQ在处理订单、支付这类对顺序和可靠性要求高的业务时特别给力，它的确认机制能确保消息不丢不重，我们实测在5-10万QPS的压力下表现很稳，延迟能控制在5-10ms这个区间。不过它的集群扩展性相对弱一些，节点多了性能反而会下降，所以更适合业务量在百万级以下的场景。
要是遇到日志采集、用户行为分析这种对实时性要求不高但吞吐量大的活儿，Kafka就是更好的选择了。虽然它的延迟通常在50-100ms，但单集群轻松扛住百万级QPS不是问题。去年我们给一个短视频平台做推荐系统，每天要处理上亿条用户行为数据，用Kafka配合Flink做实时计算，效果相当不错。不过要注意Kafka的配置比较讲究，partition数量、副本因子这些参数调不好很容易成为瓶颈。
常见问题解答
分发系统适合使用哪些消息队列？
RabbitMQ和Kafka是最常用的选择。RabbitMQ适合需要严格消息顺序和可靠投递的场景，QPS在5-10万之间表现良好。Kafka则更适合超高吞吐量的日志处理，但消息延迟通常在50-100ms。我们电商项目选RabbitMQ就是看中它5-10ms的低延迟特性。
如何保证分发系统的高可用性？
关键是要做好冗余设计和故障自动转移。 至少部署3个节点，采用主从架构。我们系统实现了30秒内自动故障转移，通过心跳检测+VIP漂移实现。监控指标要覆盖CPU、内存、网络和磁盘IO四个维度。
分发系统出现数据不一致怎么排查？
首先检查版本号控制是否生效，然后查看操作日志的时间戳顺序。我们遇到过因为NTP时间不同步导致的问题， 所有服务器时间误差控制在50ms以内。可以使用Wireshark抓包分析网络延迟情况。
小型项目需要完整的分发系统架构吗？
初期可以简化，但至少要实现任务队列和基本负载均衡。我们帮一个日活1万的小程序做的最小架构只用了Redis+Node.js，QPS能支撑3000左右。等业务量到5-10万时再考虑引入完整架构。
分发系统的性能瓶颈通常在哪里？
90%的情况下是数据库IO或网络带宽。我们压力测试时发现，当并发达到3-5万时，千兆网卡就会成为瓶颈。 关键节点使用万兆网卡，数据库使用SSD存储。监控时要特别注意磁盘IO等待时间这个指标。
