写入瓶颈到削峰填谷：基于 Redis 与 MySQL 的高并发写入工程化方案

1. 方案背景与目标

1.1 为什么需要优化高并发写入？

在高并发场景下（如 注册、登录、提交订单、IoT 设备上报），直接写入数据库会导致：

数据库连接池耗尽（如 MySQL 的 max_connections被打满）。事务锁竞争（如行锁、表锁导致请求阻塞）。磁盘 I/O 和 CPU 压力激增（如 InnoDB 日志刷盘、索引维护）。接口响应变慢（P99 延迟飙升，用户体验下降）。

目标：通过 Redis 缓冲 + 批量入库 + 最终一致性，将瞬时高并发写入 平滑削峰，提升系统吞吐量（QPS），同时保证数据最终不丢失。

2. 整体架构设计

2.1 核心流程

客户端 提交写入请求（如注册信息）。Gin 接口层：
幂等校验（防止重复提交，如用 Redis SETNX 对 phone加锁）。快速写入 Redis 队列（如 LPUSH reg_queue，JSON 格式存储请求数据）。立即返回（代表请求已接收，后续异步处理）。
批处理 Worker（独立 Goroutine）：
定时/定量触发（如每 100ms 或每 500 条数据）。从 Redis 拉取批量数据（如 BRPOP reg_queue 50ms）。去重 & 合并（按业务唯一键，如 phone去重）。批量写入 MySQL（使用 INSERT ... ON DUPLICATE KEY UPDATE）。成功后清理 Redis 消息（或标记为已处理）。
结果查询（可选）：客户端通过 request_id轮询或回调获取最终状态。

2.2 关键组件

组件	作用	技术选型
Redis	缓冲队列、幂等去重、结果缓存	Go-Redis（官方库）
MySQL	最终数据存储	GORM / database/sql
批处理 Worker	定时/定量拉取 Redis 数据并入库	Goroutine + Channel
Gin	HTTP 接口层	Gin Framework

3. 详细实现（Go + Gin 代码示例）

3.1 1. 幂等校验（防止重复提交）

目标：同一 phone在 10 秒内 只能提交一次，避免重复写入 Redis 和数据库。


// redis_dedup.go
package main

import (
	"context"
	"fmt"
	"github.com/redis/go-redis/v9"
	"time"
)

var rdb *redis.Client

func initRedis() {
	rdb = redis.NewClient(&redis.Options{
		Addr:     "localhost:6379", // Redis 地址
		Password: "",               // 无密码
		DB:       0,                // 默认 DB
	})
}

// TryAcquireDedup 尝试获取幂等锁（10 秒过期）
func TryAcquireDedup(ctx context.Context, phone string) bool {
	key := fmt.Sprintf("reg:dedup:%s", phone)
	// SET key "1" NX EX 10 → 如果 key 不存在则设置，并设置 10 秒过期
	ok, err := rdb.SetNX(ctx, key, "1", 10*time.Second).Result()
	if err != nil {
		fmt.Printf("Redis SETNX 失败: %v
", err)
		return false
	}
	return ok
}

在 Gin 接口层调用：


// main.go
r := gin.Default()
initRedis() // 初始化 Redis

r.POST("/register", func(c *gin.Context) {
	phone := c.PostForm("phone")
	if phone == "" {
		c.JSON(400, gin.H{"error": "phone 不能为空"})
		return
	}

	ctx := context.Background()
	if !TryAcquireDedup(ctx, phone) {
		c.JSON(200, gin.H{"message": "重复提交，请稍后再试"})
		return
	}

	// 2. 写入 Redis 队列（下一步）
	// ...
})

3.2 2. 写入 Redis 缓冲队列

目标：将注册请求存入 Redis List，供批处理 Worker 消费。


// redis_queue.go
package main

import (
	"context"
	"encoding/json"
	"github.com/redis/go-redis/v9"
)

type RegisterRequest struct {
	Phone    string `json:"phone"`
	Password string `json:"password"`
	Email    string `json:"email,omitempty"`
}

// EnqueueRegister 将注册请求写入 Redis 队列
func EnqueueRegister(ctx context.Context, req RegisterRequest) error {
	jsonData, err := json.Marshal(req)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("JSON 序列化失败: %v", err)
	}

	// LPUSH reg_queue jsonData → 将数据插入队列头部
	err = rdb.LPush(ctx, "reg_queue", jsonData).Err()
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("写入 Redis 队列失败: %v", err)
	}
	return nil
}

在 Gin 接口层调用：


r.POST("/register", func(c *gin.Context) {
	phone := c.PostForm("phone")
	password := c.PostForm("password")
	email := c.PostForm("email")

	req := RegisterRequest{
		Phone:    phone,
		Password: password,
		Email:    email,
	}

	ctx := context.Background()
	if !TryAcquireDedup(ctx, phone) {
		c.JSON(200, gin.H{"message": "重复提交，请稍后再试"})
		return
	}

	// 写入 Redis 队列
	err := EnqueueRegister(ctx, req)
	if err != nil {
		c.JSON(500, gin.H{"error": "系统繁忙，请稍后再试"})
		return
	}

	c.JSON(202, gin.H{"message": "注册请求已接收，正在处理..."})
})

3.3 3. 批处理 Worker（定时/定量拉取并入库）

目标：从 Redis 队列拉取数据，批量写入 MySQL。


// batch_worker.go
package main

import (
	"context"
	"database/sql"
	"encoding/json"
	"fmt"
	"log"
	"sync"
	"time"

	_ "github.com/go-sql-driver/mysql"
	"github.com/redis/go-redis/v9"
)

var db *sql.DB

func initDB() {
	var err error
	// DSN: user:password@tcp(127.0.0.1:3306)/dbname?charset=utf8mb4&parseTime=True
	dsn := "root:123456@tcp(127.0.0.1:3306)/test?charset=utf8mb4&parseTime=True"
	db, err = sql.Open("mysql", dsn)
	if err != nil {
		log.Fatalf("MySQL 连接失败: %v", err)
	}
	db.SetMaxOpenConns(10) // 连接池大小
	db.SetMaxIdleConns(5)
}

// BatchWorker 批处理 Worker（定时拉取 Redis 数据并入库）
func BatchWorker(ctx context.Context) {
	ticker := time.NewTicker(100 * time.Millisecond) // 每 100ms 触发一次
	defer ticker.Stop()

	for {
		select {
		case <-ctx.Done():
			return
		case <-ticker.C:
			processBatch(ctx)
		}
	}
}

// processBatch 从 Redis 拉取一批数据并写入 MySQL
func processBatch(ctx context.Context) {
	// 1. 从 Redis 队列拉取数据（BRPOP 阻塞式拉取，超时 50ms）
	result, err := rdb.BRPop(ctx, 50*time.Millisecond, "reg_queue").Result()
	if err != nil {
		if err != redis.Nil {
			log.Printf("BRPOP 失败: %v", err)
		}
		return
	}

	if len(result) < 2 {
		return
	}

	jsonData := result[1]
	var req RegisterRequest
	err = json.Unmarshal([]byte(jsonData), &req)
	if err != nil {
		log.Printf("JSON 反序列化失败: %v", err)
		return
	}

	// 2. 批量写入 MySQL（这里简化为单条写入，实际可攒批）
	err = insertToMySQL(ctx, req)
	if err != nil {
		log.Printf("写入 MySQL 失败: %v", err)
		// 可选：重试或记录到 DLQ
	}
}

// insertToMySQL 写入 MySQL（使用 ON DUPLICATE KEY UPDATE 实现幂等）
func insertToMySQL(ctx context.Context, req RegisterRequest) error {
	query := `
		INSERT INTO users (phone, password, email, created_at)
		VALUES (?, ?, ?, NOW())
		ON DUPLICATE KEY UPDATE 
			password = VALUES(password), 
			email = VALUES(email),
			created_at = NOW()
	`
	_, err := db.ExecContext(ctx, query, req.Phone, req.Password, req.Email)
	return err
}

MySQL 表结构：


CREATE TABLE users (
    id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
    phone VARCHAR(20) UNIQUE NOT NULL,  -- 业务唯一键
    password VARCHAR(255) NOT NULL,
    email VARCHAR(100),
    created_at DATETIME NOT NULL
);

启动 Worker：


func main() {
	initRedis()
	initDB()

	ctx := context.Background()
	go BatchWorker(ctx) // 启动批处理 Worker

	r := gin.Default()
	// 注册路由（见 3.2 节）
	r.POST("/register", func(c *gin.Context) { /* ... */ })

	r.Run(":8080") // 启动 Gin 服务
}

4. 优化与稳定性保障

4.1 避免 Redis 内存雪崩

设置随机 TTL：幂等锁的过期时间设为 10±2秒（避免同时失效）。限制队列长度：LTRIM reg_queue 0 9999（防止无限堆积）。监控 Redis 内存：通过 INFO memory观察 used_memory，设置 maxmemory-policy（如 allkeys-lru）。

4.2 批处理优化

双阈值触发：数量阈值（如 500 条） + 时间窗口（如 100ms），优先数量阈值。批量入库：攒够 500 条后，用 INSERT ... ON DUPLICATE KEY UPDATE一次性写入。失败重试：写入失败的数据重新放回 Redis 队列，或进入 DLQ（死信队列）。

4.3 降级策略

Redis 故障：降级为 同步直写 MySQL（限流），或写入本地文件后续补录。批处理延迟高：自动缩短批处理窗口（如从 100ms → 50ms）。数据库压力大：临时关闭非核心功能（如邮件通知）。

5. 性能对比（Redis 缓冲 vs 直写数据库）

指标	Redis 缓冲 + 批量入库	直写数据库
并发能力	500~1000 QPS（同机 2C4G）	100~200 QPS
写入延迟（P95）	50~100ms（含 Redis + 批处理）	10~30ms（直接写入）
数据库压力	极低（批量写入）	高（瞬时高并发）
一致性	最终一致（幂等 + 重试）	强一致（事务）
复杂度	较高（需维护 Redis + Worker）	低（直接写入）

适用场景：

选 Redis 缓冲：高并发写入、允许短时延迟（如注册、日志上报）。选直写数据库：强一致业务、低并发（如支付回调）。

6. 总结

Redis 缓冲 + 批量入库 是高并发写入的终极解决方案，通过 异步化 + 批量合并 显著提升吞吐量，适合 注册、IoT 上报、埋点 等场景。直写数据库 适合 强一致、低并发 业务，但需谨慎控制并发量。Go + Gin 实现 核心代码仅 200 行左右，轻量级且高性能，可直接落地到生产环境。

下一步优化方向：

引入消息队列（如 Kafka）：进一步解耦写入和业务逻辑。分库分表：当单表数据量过大时，按 phone哈希分片。监控告警：对 Redis 队列长度、批处理延迟、MySQL 写入 RT 做实时监控。

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