好代码实践：基于Redis的轻量级分布式均衡消费队列
2021-04-22 11:17:50
如果你读过《设计模式之美》，你可能会觉得玩转各种设计模式，符合设计模式的6大基本原则的代码就是好代码；如果读过《clean code》，你可能会觉得好代码的一个标准是——整洁；如果你经常研读Spring源码，你可能会觉得精妙的设计、高度的抽象、灵活的配置才是好代码，就像是一本书，一千个读者眼中有一千个哈姆雷特，每个人按照自己的认知都会有自己的判断。如前文所述，不同的人对好代码的认知标准是不同的，我认为的好代码，也局限于我的认知水平，也许今天我觉得是好代码，随着认知的提升，改天也会有不同的想法；就目前的认知而言，我认为的好代码的一些特点：对，你没看错，好代码，一定是可用的，可以work的，如果一段代码只是看着好看，用了各种花里胡哨的编码技巧、手法，但是不能work，那就失去了它存在的意义了。所以，好代码，重要的一个特点就是可用性。我认为好代码的第二个特点就是可读性，我们的写代码的目标用户有两类，类是给编译器看的；第二类是给维护它的程序员看的。针对类用户，只要你符合它的语法规范，它就认识，它就可以执行；而第二类用户，就是后期不断的维护它、升级它的程序员同学，如果这段代码，维护它的人都读不懂，那他的长期存在的意义也就不大了。可维护性、可扩展性、可复用性、强鲁棒性、可测试性等。回到根源，我们写代码的目的是干嘛？为的是把我们的所思所想通过计算机认识的指令告诉它，让它来替我们做我们想做的事情。好代码，不仅可以简单地完成我们的所思所想，更能够快速、高效、完备地执行。让我们的code一起在计算机上起舞吧。2020年五一期间，当大家都在享受五一假期的快乐时光时，我们突然收到hbase报警，整个hbase的IO压力已经接近瓶颈，直接影响数据读写，临时扩容hbase才勉强支撑过去。按照这个发展趋势，一旦遇到业务高峰时，hbase的读写直接会给整个业务链路带来瓶颈问题。为了能够解决海量巴枪数据实时写入hbase+solr时产生的高IO压力，我们设计出一款基于redis实现的轻量级分布式均衡消费队列，实现巴枪数据按照一定规则进行sharding到不同的队列中，实现批量数据攒批去重，然后按批写入hbase+solr，从而降低hbase+solr的IO压力。整个组件主要分为三大核心模块，master（主节点）、writer（数据写入节点）、worker（工作节点）。设计机制：弱中心机制，任何一个配置好的节点都可能成为master（主节点）、writer（数据写入节点）、worker（工作节点），具备高可用能力，不存在单机单点瓶颈问题。伟大的linux大神曾说过，"Talk is cheap，让我看看代码"。
整个工程一共60个类，核心代码共1623行， 平均每个类的代码行数为27.05行，大的一个类代码行数不超过200行。通过钩子回调方式的设计，方便接入的用户能够快速的注入自己的回调实现方法，进行快速扩展业务能力。组件部署上线之时，hbase服务端监控指标变化，实现hbase整体使用水位接近50%的优化。好代码，给人个印象的感觉，就像一篇好文章一样，读起来朗朗上口。不同的文章有不同的风格体裁，不同的代码也有不同的编程风格要求。Python有严格的缩进，像诗歌一样工整对仗；C语言面向过程像散文一样形散神聚，意境深邃；Java语言面向对象又像是写小说一样，能勾勒出一个一个人物形象。但是无论哪一种文章体裁，他的可读性和可理解性都非常重要，只有文章是可读的可理解的，才会吸引更多的读者去读它，让他流传下去，代码也一样，它的可维护性和可读性也非常重要，保证代码可用性，提高代码的简洁程度和可维护程度，才能让我们的代码在计算机上跑的更远，更久。
