memcached罢工引发的血案-博客园评论超时问题处理过程

　　起因

　　话说2009年12月4日的下午，博客园团队的一位在数据库服务器中修改了一个设置：

　　将"Use query governor to prevent long-running queries"设置为500，500代表的是查询成本，不是查询执行时间，如果SQL Server认为查询成本超过500，就会返回超时错误。

　　之前我们经常使用这个设置，这样可以避免一些执行时间过长的查询影响整体数据库的性能。但这不是解决问题的办法，只是让局部问题不去影响整体，真正解决问题还是要优化执行时间长的查询。

　　而就在修改过这个设置之后某个时候，担任缓冲重任的memcached服务突然偷偷地罢工了，血案就这样开始了...

　　发现问题

　　有些用户在博客中发评论时出现了超时错误，有人在闪存上进行反映，我们在闪存看到并进行测试，也遇到了超时问题，当时我们以为是同时连接过多造成服务器压力大造成的，从日志中发现有过于频繁访问的IP，屏蔽了该IP之后，可以正常发表评论了，我们以为问题已经解决了，从最新评论看，大家也能发表评论。

　　实际上问题依然存在，会在特定的条件下发生，只不过我们的测试时没有遇到这样的条件。如果没有设置"Use query governor to prevent long-running queries"，这个问题更难发现，因为这时发评论只会速度变慢，不会出现超时，大家不会去反馈这个速度慢的问题。后来，超时出现越来越频繁，有用户在闪存上进行反馈，我们才知道了这个问题。

　　采取措施

　　我们怎么也没想到memcached服务已经罢工了，之前memcached服务还从来没罢工过，于是把解决问题的焦点放在评论功能相关的数据库优化。在SQL Server 2005管理工具中执行添加评论的存储过程，执行速度也很慢，查看执行计划，发现成本在聚集索引的插入上，于是我们以为是评论表的聚集索引设置有问题（看来不能仅从执行计划去分析问题）。评论表的聚集索引本来是建立在自增ID上的（博客文章表的聚集索引建立在发表时间上），因为评论表的查询主要就是根据ParentID进行查询（查询结果根据ID进行排序），之外最多的操作就是插入记录。既然成本在聚集索引的插入上，我们就取消了聚集索引，这样可以避免在插入记录时的聚集索引插入。这样操作之后，发评论的速度提升了，但速度还是不理想，还是会出现超时...

　　柳暗花明

　　后来，无意间发现memcached服务停掉了，立即想到这才是罪魁祸首，不是聚集索引的问题，为什么会这么想呢，看一下添加评论的存储过程就知道了：

BEGIN TRANSACTION
UPDATE blog_Content
SET FeedBackCount = FeedBackCount+1,LastCommentTime = GETDATE() 
WHERE [ID] = @ParentID
INSERT INTO blog_Comment([Text],Author)VALUES(@Text,@Author)    
Select @ID = @@Identity    
COMMIT TRANSACTION

　　之前发表评论的性能就不怎么理想，瓶颈就在对blog_Content表FeedBackCount字段的更新上，因为blog_Content是查询最频繁的表，我们几乎对所有查询都使用了WITH(NOLOCK)，但是发表评论的性能还是存在问题。memcached服务罢工，直接的结果就是对blog_Content的查询大量增加，在发表评论时的Update操作成本就很高，从而造成超时。

　　启动memcached服务，问题立即解决。

　　解决问题

　　但是问题并没有真正解决，真正的问题是在添加评论时对blog_Content表FeedBackCount字段的更新。

　　针对这个问题，我采用一种解决方法：在插入评论时不进行Update操作，而是将评论所属的文章ID插入另外一张表中，表结构如下：

CREATE TABLE [dbo].[blog_Comment_CountLog](
    [EntryID] [int] NOT NULL,
    [FeedbackCount] [int] NOT NULL
)

　　插入评论时，进行下面的操作：　　

INSERT INTO blog_Comment_CountLog(EntryID,FeedbackCount)VALUES(@ParentID,1)

　　显然，这个插入操作速度很快。

　　删除评论时，进行下面的操作：

INSERT INTO blog_Comment_CountLog(EntryID,FeedbackCount)VALUES(@ParentID,-1)

　　那么怎么更新文章的评论数呢？

　　然后通过SQL Server的任务计划定时执行存储过程进行更新：

SET XACT_ABORT ON
BEGIN TRANSACTION
UPDATE [blog_Content]
SET [FeedBackCount] = [FeedBackCount]+CommentCount
FROM [CNBlogs].[dbo].[blog_Content] A
INNER JOIN 
(SELECT EntryID,SUM(FeedbackCount) AS CommentCount FROM blog_Comment_CountLog GROUP BY EntryID ) AS B
ON A.ID=B.EntryID
DELETE blog_Comment_CountLog
COMMIT TRANSACTION

　　这样还会带来批量更新的好处，在这个任务计划的间隔时间内添加评论，如果属于同一篇文章，只要执行一次更新操作。

　　采用这个方法后，发表评论的性能有了明显提升，现在大家发评论可以看到评论提交的执行时间。

　　小结

　　在处理问题时，不要着急，要全面分析，把可能引起问题的因素尽量多地考虑到，在动手解决问题之前，多花些时间考虑从何处下手。

　　在开发中，异步是一个提高性能的有效方法。

　　在我们解决各种问题的过程中，从网上获得了很多启发，如果有人遇到过类似问题并分享了自己的处理经验，会节省我们很多时间。

　　大家遇到问题时多数会先Google一下吧，如果大家都只想着Google一下，而不去分享，这个生态链就很难维系。别人的分享帮助了你，你的分享帮助了别人，在这种互相帮助中，大家都会进步。

　　在刚解决一个问题的时候，是分享的最佳时期，如果此时不分享，也许就永远不会分享，分享的不仅是解决问题的方法，更是解决问题时的那种兴奋。这种兴奋是程序人生的乐趣所在！