设计原则
核心设计原则
1. 简单性原则
“Simple is better than complex.”
原则说明：
- 从简单方案开始
- 避免过度设计
- 逐步演进
实践：
演进路径：
第 1 阶段：数据库轮询（最简单）
├─ 适合：< 10 万任务/天
├─ 优点：实现简单、可靠
└─ 缺点：性能有限
第 2 阶段：Redis ZSet（性能优化）
├─ 适合：10 万 ~ 1000 万任务/天
├─ 优点：高性能、易扩展
└─ 缺点：成本较高
第 3 阶段：混合架构（终极方案）
├─ 适合：> 1000 万任务/天
├─ 优点：性能和成本的平衡
└─ 缺点：复杂度高2. 可靠性优先原则
“Data loss is unacceptable.”
原则说明：
- 任务不能丢
- 任务不能重复
- 任务不能遗漏
实践：
# ✅ 可靠性设计清单
可靠性检查：
├─ 持久化：任务是否持久化？
├─ 补偿：是否有补偿机制？
├─ 重试：失败任务是否重试？
├─ 监控：是否有任务丢失监控？
└─ 告警：是否有异常告警？3. 性能可控原则
“Performance is a feature, but not the only feature.”
原则说明：
- 性能要满足业务需求
- 不追求极致性能
- 权衡性能和成本
实践：
# 性能 vs 成本权衡
性能要求分析：
├─ QPS 要求：1000 QPS
├─ 精度要求：秒级
├─ 并发要求：中等
└─ 结论：Redis ZSet 足够
性能优化方向：
├─ 批量处理：减少 I/O
├─ 缓存优化：减少查询
└─ 索引优化：加速查询4. 可扩展性原则
“Prepare for growth.”
原则说明：
- 设计要考虑未来增长
- 支持水平扩展
- 避免单点瓶颈
实践：
# 可扩展性设计
扩展性检查：
├─ 存储：是否可以分库分表？
├─ 计算：是否可以增加消费者？
├─ 网络：是否可以增加节点？
└─ 监控：是否可以监控集群状态？5. 可观测性原则
“You can’t improve what you can’t measure.”
原则说明：
- 监控关键指标
- 记录详细日志
- 及时告警
实践：
# 监控指标设计
核心指标：
├─ 任务积压数
├─ 任务处理速率
├─ 任务失败率
├─ 平均执行延迟
└─ P99 执行延迟
日志记录：
├─ 任务创建
├─ 任务执行
├─ 任务失败
└─ 系统异常架构设计原则
分层设计
分层架构：
┌─────────────────────────────────────┐
│ 应用层（Application） │
│ ├─ 任务创建 API │
│ ├─ 任务取消 API │
│ └─ 任务查询 API │
└──────────────┬──────────────────────┘
│
┌──────────────▼──────────────────────┐
│ 业务层（Business） │
│ ├─ 任务路由逻辑 │
│ ├─ 任务编排逻辑 │
│ └─ 任务重试逻辑 │
└──────────────┬──────────────────────┘
│
┌──────────────▼──────────────────────┐
│ 服务层（Service） │
│ ├─ 任务调度服务 │
│ ├─ 任务执行服务 │
│ └─ 任务监控服务 │
└──────────────┬──────────────────────┘
│
┌──────────────▼──────────────────────┐
│ 存储层（Storage） │
│ ├─ Redis（热数据） │
│ ├─ MySQL（温数据） │
│ └─ Kafka（消息队列） │
└─────────────────────────────────────┘解耦设计
# 解耦设计原则
├─ 职责分离：每个组件只负责一件事
├─ 接口抽象：定义清晰的接口
├─ 依赖注入：减少耦合
└─ 事件驱动：异步处理