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崩溃的一天
12月20号，算得上西安崩溃的一天。
12月19号新增病例21个，20号新增病例42个，并且有部分病例已经在社区内传播...
西安防疫压力巨大，各单位公司要求，需48小时核酸检测报告上班。
在这样严峻的情况下，作为防控最核心的系统：西安一码通竟然崩溃了，并且崩溃得是那么的彻底。
足足瘫痪超过 15 个小时！
整整一天的时间呀，多少上班族被堵在地铁口，多少旅客被冻在半路上，进退不能...
到了下午，新闻甚至提示：
为了减轻系统压力，建议广大市民非必要不展码、亮码，在出现系统卡顿时，请耐心等待，尽量避免反复刷新，也感谢广大市民朋友们的理解配合。
这是解决问题的方法吗？
如果真的需要限流来防止系统崩溃，用技术手段来限流是不是会更简单一些，甚至前面加一个 nginx 就能解决的问题。
今天，我们就试着分析一下这个业务、以及对应的技术问题。
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产品分析
西安一码通其它业务我们暂且不分析，那并不是重点，并且当天也没有完全崩溃，崩溃的仅有扫码功能。
其实这是一个非常典型的大量查询、少数更新的业务，闭着眼睛分析一下，可以说， 90% 以上的流量都是查询。
我们先来看看第一版的产品形态，扫码之后展示个人部分姓名和身份证信息，同时下面展示绿、黄、红码。
这是西安一码通最开始的样子，业务流程仅仅只需要一个请求，甚至一个查询的 SQL 就可以搞定。
到了后来，这个界面做了2次比较大的改版。
第一次改版新增了疫苗接种信息，加了一个边框；第二次改版新增了核酸检测信息，在最下方展示核酸检测时间、结果。
整个页面增加了2个查询业务，如果系统背后使用的是关系数据库，可能会多增加至少2个查询SQL。
基本上就是这样的一个需求，据统计西安有1300万人口，按照最大10%的市民同时扫码（我怀疑不会有这么多），也就是百万的并发量。
这样一个并发量的业务，在互联网公司很常见，甚至比这个复杂的场景也多了去了。
那怎么就崩了呢？
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技术分析
在当天晚上的官方回复中，我们看到有这样一句话：
12月20日早7:40分左右，西安“一码通”用户访问量激增，每秒访问量达到以往峰值的10倍以上，造成网络拥塞，致使包括“一码通”在内的部分应用系统无法正常使用。“ 一码通”后台监控第一时间报警，各24小时驻场通信、网络、政务云、安全和运维团队立即开展排查，平台应用系统和数据库运行正常，判断问题出现在网络接口侧。
根据上面的信息，数据库和平台系统都正常，是网络出现了问题。
我之前在文章《一次dns缓存引发的惨案》画过一张访问示意图，用这个图来和大家分析一下，网络出现问题的情况。
一般用户的请求，会先从域名开始，经过DNS服务器解析后拿到外网IP地址，经过外网IP访问防火墙和负载之后打到服务器，最后服务器响应后将结果返回到浏览器。
如果真的是网络出现问题，一般最常见的问题就是 DNS 解析错误，或者外网的宽带被打满了。
DNS解析错误一定不是本次的问题，不然可能不只是这一个功能出错了；外网的宽带被打满，直接增加带宽就行，不至于一天都没搞定。
如果真的是网络侧出现问题，一般也不需要改动业务，但实际上系统恢复的时候，大家都发现界面回到文章开头提到了第一个版本了。
也就是说系统“回滚”了。
界面少了接种信息和核酸检测信息的内容，并且在一码通的首页位置，新增加了一个核酸查询的页面。
所以，仅仅是网络接口侧出现问题吗？我这里有一点点的疑问。
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个人分析
根据我以往的经验，这是一个很典型的系统过载现象，也就是说短期内请求量超过服务器响应。
说人话就是，外部请求量超过了系统的最大处理能力。
当然了，系统最大处理能力和系统架构息息相关，同样的服务器不同的架构，系统负载量差异极大。
应对这样的问题，解决起来无非有两个方案，一个是限流，另外一个就是扩容了。
限流就是把用户挡在外面，先处理能处理的请求；扩容就是加服务器、增加数据库承载能力。
上面提到官方让大家没事别刷一码通，也算是人工限流的一种方式；不过在技术体系上基本上不会这样做。
技术上的限流方案有很多，但最简单的就是前面挂一个 Nginx 配置一下就能用；复杂一点就是接入层自己写算法。
当然了限流不能真正的解决问题，只是负责把一部分请求挡在外面；真正解决问题还是需要扩容，满足所有用户。
但实际上，根据解决问题的处理和产品回滚的情况来看，一码通并没有第一时间做扩容，而是选择了回滚。
这说明，在系统架构设计上，没有充分考虑扩容的情况，所以并不能支持第一时间选择这个方案。
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理想的方案？
上面说那么多也仅仅是个人推测，实际上可能他们会面临更多现实问题，比如工期紧张、老板控制预算等等...
话说回来，如果你是负责一码通公司的架构师，你会怎么设计整个技术方案呢？欢迎大家留言，这里说说我的想法。
第一步，读写分离、缓存。
至少把系统分为2大块，满足日常使用的读业务单独抽取出来，用于承接外部的最大流量。
单独抽出一个子系统负责业务的更新，比如接种信息的更新、核酸信息的变化、或者根据业务定时变更码的颜色。
同时针对用户大量的单查询，上缓存系统，优先读取缓存系统的信息，防止压垮后面的数据库。
第二步，分库分表、服务拆分。
其实用户和用户之间的单个查询是没有关系的，完全可以根据用户的属性做分库分表。
比如就用用户ID取模分64个表，甚至可以分成64个子系统来查询，在接口最前端将流量分发掉，减轻单个表或者服务压力。
上面分析没有及时扩容，可能就是没有做服务拆分，如果都是单个的业务子服务的话，遇到过载的问题很容易做扩容。
当然，如果条件合适的话，上微服务架构就更好了，有一套解决方案来处理类似的问题。
第三步，大数据系统、容灾。
如果在一个页面中展示很多信息，还有一个技术方案，就是通过异步的数据清洗，整合到 nosql 的一张大表中。
用户扫描查询等相关业务，直接走 nosql 数据库即可。
这样处理的好处是，哪怕更新业务完全挂了，也不会影响用户扫码查询，因为两套系统、数据库都是完全分开的。
使用异地双机房等形式部署服务，同时做好整体的容灾、备灾方案，避免出现极端情况，比如机房光缆挖断等。
还有很多细节上的优化，这里就不一一说明了，这里也只是我的一些想法，欢迎大家留言补充。
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最后
不管怎么分析，这肯定是人祸而不是天灾。
系统在没有经过严格测试之下，就直接投入到生产，在强度稍微大一点的环境中就崩溃了。
比西安大的城市很多，比西安现在疫情还要严重的情况，其它城市也遇到过，怎么没有出现类似的问题？
西安做为一个科技重镇，出现这样的问题真的不应该，特别是我看了这个小程序背后使用的域名地址之后。
有一种无力吐槽的感觉，虽然说这和程序使用没有关系，但是从细节真的可以看出一个技术团队的实力。
希望这次能够吸取教训，避免再次出现类似的问题！
