億級用戶中心的設計方法教程

億級用戶中心的設計方法教程，針對這個問題，這篇文章詳細介紹了相對應的分析和解答，希望可以幫助更多想解決這個問題的小伙伴找到更簡單易行的方法。

用戶中心，顧名思義就是管理用戶的地方，幾乎是所有互聯網公司最為核心的子系統之一。它的核心功能是登錄與注冊，主要功能是修改密碼、換綁手機號碼、獲取用戶信息、修改用戶信息和一些延伸服務，同時還有登錄之后生成Token以及校驗Token的功能。下面我們從幾個維度來拆解用戶中心。

一、服務架構

用戶中心既需要為用戶提供服務，也會承擔其他業務的頻繁調用；既然需要為用戶提供服務，它就會自帶一些業務邏輯，比如用戶在登錄過程中需要風控或短信的校驗，那么就會存在不可用的風險。而比如獲取用戶信息的接口，則沒有那么多的依賴，可能只需要調用數據庫或者緩存就可以。獲取用戶信息接口要求穩定，而核心的登錄注冊接口也需要穩定，但是當我們在接口層面加一些策略或者修改的時候，不希望因為上線問題導致整個服務不可用，而且上線后，需要對整個服務功能做全量的回歸，導致資源嚴重浪費。

因此，基于業務特性，我們可以將用戶中心拆成3個獨立的微服務: 網關服務，核心服務，異步消費者服務。網關服務，提供http服務，聚合了各種業務邏輯和服務調用，比如登錄時候需要校驗的風控或者短信；核心服務，處理簡單的業務邏輯以及數據存儲，核心服務處在調用鏈路的終端，幾乎不依賴調用其他服務，比如校驗Token或者獲取用戶信息，他們就只依賴于redis或者數據庫；而異步消費者服務，則處理并消費異步消息。下文會詳細介紹。

這樣的設計之后，當有新功能上線時，核心服務和異步消費服務幾乎不需要重新發布，只需要發布網關服務，依賴我們核心服務的第三方非常放心，層級也非常的清晰。當然，這樣做的代價就是服務的調用鏈路變長了。由于涉及到網關和核心服務，就需要發布兩個服務，而且要做兼容性測試。

二、接口設計

用戶中心的接口涉及到用戶的核心信息，安全性要求高；同時，承接了較多第三方的調用，可用性要求也高。因此，對用戶中心的接口做以下設計：

首先，接口可以拆分為面向Web和面向App的接口。Web接口需要做到跨域情況下的單點登錄，加密、驗簽和token校驗的方式也同App端的不一樣。

其次，對核心接口做特殊處理。比如登錄接口，在邏輯和鏈路上做了一些優化。為什么要對這些接口做特殊處理呢？假如用戶不能登錄，用戶會非常恐慌，客訴量會立馬上來。

那怎么做呢？一方面，我們將用戶核心信息表做簡單。用戶的信息當中會包含userId、手機號碼、密碼、頭像、昵稱等字段，假如把用戶的這些所有信息都保存在一張表中，那么這張表將會異常龐大，變更字段變得異常困難。因此，需要將用戶表拆分，將核心的信息保存在用戶表中，比如userId、username、手機號碼、密碼、鹽值（隨機生成）等；而一些如性別，頭像，昵稱等信息保存在用戶資料表中。

另一方面，我們需要將登錄的核心鏈路做短，短到只依賴于讀庫。一般情況下，用戶登錄后，需要記錄用戶登錄信息，調用風控或者短信等服務。對于登錄鏈路來說，任何一個環節出現問題都有可能導致用戶無法登錄，那么怎么樣才能做到最短的鏈路呢？方法就是依賴的服務可自動降級。比如說反欺詐校驗出問題了，那么它自動降級后使用它的默認策略，極端情況下只做密碼校驗，主庫掛了之后還能到從庫讀取用戶信息。

最后就是接口的安全性校驗。對App接口我們需要做防重放和驗簽。驗簽可能大家比較熟悉，但是對防重放這個概念可能相對陌生。防重放，顧名思義就是防止請求重復發送。用戶請求在特定時間段內只能請求一次。即使用戶請求被攻擊者挾持，在一段時間內也無法重復請求。如果攻擊者想要篡改用戶請求再發送，對不起，請求不會通過。得益于大數據的支持，結合終端，我們還可以把每個用戶行為畫像存儲在系統中（或者調用第三方服務）。用戶發起請求后，我們的接口會根據用戶畫像對用戶進行諸如手機號碼校驗、實名認證、人臉或者活體校驗。

三、分庫分表

隨著用戶的增長，數據超過了1億，怎么辦？常見的辦法就是分庫分表。我們來分析一下用戶中心常見的一些表結構：用戶信息表，第三方登錄關聯表，用戶事件表。從上述表中可以看出來，用戶相關的數據表增長相對緩慢，因為用戶增長是有天花板的。用戶事件表的增長是呈指數級增長，因為每個用戶登錄、變更等密碼及變更手機號碼等操作是不限次數。

因此，首先我們可以先把用戶信息表垂直切分。正如上面說的，將用戶ID、密碼、手機號、鹽值等常見字段從用戶信息表中拆分，其他用戶相關的信息用單獨一張表。另外，把用戶事件表遷移至其他庫中。相比于水平切分，垂直切分的代價相對較少，操作起來相對簡單。用戶核心信息表由于數據量相對較少，即使是億級別的數據，利用數據庫緩存的機制，也能夠解決性能問題。

其次，我們可以利用前后臺業務的特性采用不同的方式來區別對待。對于用戶側前臺訪問：用戶通過username/mobile登錄或者通過uid來查詢用戶信息。用戶側信息的訪問通常是單條數據的查詢，我們可以通過索引多次查詢來解決一致性和高可用問題。對于運營側后臺訪問：根據年齡、性別、登錄時間段、注冊時間段等來進行查詢，基本上都是批量分頁查詢。但是由于是內部系統，查詢量低，對一致性要求低。如果用戶側和運營側的查詢采用同一個數據庫，那么運營側的排序查詢會導致整個庫的CPU上升，查詢效率下降，影響到用戶側。因此，運營側使用的數據庫可以是和用戶側同樣的MySQL離線庫，如果想要增加運營側的查詢效率，可以采用ES非關系型數據庫。ES支持分片與復制，方便水平分割和擴展，復制保證了ES的高可用與高吞吐，同時能夠滿足運營側的查詢需求。

最后，如果還是要水平切分來保證系統的性能，那么我們采取什么樣的切分方式呢？常見的方法有索引表法和基因法。索引表法的思路主要是UID能夠直接定位到庫，但是手機號碼或者username是無法直接定位到庫的，需要建立一個索引表來記錄mobile與UID或者username與UID的映射關系的方式來解決這個問題。通常這類數據比較少，可以不用分庫分表，但是相比直接查詢，多了一次數據庫查詢的同時，在新增數據的時候還多了一次映射關系的插入，事務變大。基因法的思路是我們將username或者mobile融入到UID中。具體做法如下：、

1. 用戶注冊時，根據用戶的手機號碼，利用函數生成N bit的基因mobile_gen，使得mobile_gen=f(mobile);

2. 生成M bit全局唯一的id，作為用戶標識；

3. 拼接M和N，作為UID賦給用戶；

4. 根據N bit來取余來插入到特定數據庫；

5. 查找用戶數據的時候，將用戶UID的后N bit取余來落到最終的庫中。

從上述過程中看，基因法只適用于某類經常查詢的場景，比如用手機號碼登錄，如果用戶使用username登錄就比較麻煩了。因此大家以根據自己的業務場景來選擇不同的方式水平切分。

四、Token之柔性降級

用戶登錄之后，另一個重要的事情就是Token的生成與校驗。用戶的Token分為兩類， 一類是web端登陸生成的Token， 這個Token可以和Cookie結合， 達到單點登陸的效果，在此不細說了。另外一類就是APP端登錄生成的Token。用戶在我們的APP輸入用戶名密碼之后，服務端會對用戶的用戶名密碼進行校驗，成功之后從系統配置中心獲取加密算法的版本以及秘鑰，并按照一定的格式排列用戶ID，手機號、隨機碼以及過期時間，經過一系列的加密之后，生成了Token之后并將其存入Redis緩存。而Token的校驗就是把用戶ID和Token組合并校驗是否在Redis中存在。那么假如Redis不可用了怎么辦呢？這里有一個高可用和自動降級的設計。當Redis不可用的時候， 服務端會生成一個特殊格式的Token。當校驗Token的時候，會對Token的格式進行一個判斷。

假如判斷為Redis不可用時生成的Token，那么服務端會對Token進行解密，而Token的生成是由用戶ID，手機號、隨機碼和過期時間等數據按照特定順序排列并加密而來的， 那么解密出來的數據中也包含了ID，手機號碼，隨機碼和過期時間。服務端會根據獲取到的數據查詢數據庫， 比對之后告訴用戶是否登錄成功。由于內存緩存redis和數據庫緩存性能的差距，在redis不可用的情況下，降級有可能會導致數據庫無法及時響應，因此需要在降級的方法上加入限流。

五、數據安全

數據安全對用戶中心來說非常重要。敏感數據需要脫敏處理，對密碼更是要做多重的加密處理。應用雖然有自己的安全策略，但如果把黑客限制在登錄之前，那應用的安全性將得到大幅度的提升。互聯網上用戶明文數據遭到泄露的案件屢屢發生，因此各大企業對數據安全的認識也提到了前所未有的高度。而即使使用了MD5和salt的加密方式，依然可以使用彩虹表的方式來破解。那么用戶中心對用戶信息是怎么保存的呢？

首先，正如上文中提到的用戶密碼、手機號等登錄信息和其他的信息分離，而且在不同的數據庫中。其次，對用戶設置的密碼進行了黑名單校驗，只要符合條件的弱密碼，都會拒絕提交，因為不管使用了什么加密方式的弱密碼，都極其容易破解。為什么呢？因為人的記性很差，大部分人總是最傾向于選擇生日，單詞等來當密碼。6位純數字可以生成100萬個不同的密碼，8位小寫字母和數字的組合大概可以生成2.8萬億個不同的密碼。一個規模為7.8萬億的密碼庫足以覆蓋大部分用戶的密碼，對于不同的加密算法都可以擁有這樣一個密碼庫，這也就是為什么大部分網站都建議用戶使用8位以上數字加字母密碼的原因。當然，如果一方面加了鹽值，另一方面對密鑰分開保管，破解難度會指數級增加。

最后，可以用bcrypt/scrypt的方式來加密。bcrypt算法是基于Blowfish塊密鑰算法來實現的，bcrypt內部實現了隨機加鹽處理，使用bcrypt之后每次加密后的密文都不一樣，同時還會使用內存初始化hash過程。由于使用內存，雖然在CPU上運行很快，但是在GPU上并行運算并不快。隨著新的FPGA集成了大型RAM，解決了內存密集IO的問題，但是破解難度依然不小。而scrypt算法彌補了bcrypt算法的不足，它將CPU計算與內存使用開銷都指數級提升了。bcrypt和scrypt算法能夠有效抵御彩虹表，但是安全性的提升帶來了用戶登錄性能的下降。用戶登錄注冊并不是一個高并發的接口，所以影響并不會特別大。因此在安全和性能方面需要依據業務類型和大小來做平衡，并不是所有的應用都需要使用這種加密方式來保護用戶密碼。

六、異步消費設計

此處的異步消費，就是上文提到的異步消費服務。用戶在做完登錄注冊等操作后，需要記錄用戶的操作日志。同時，用戶注冊登錄完畢后，下游業務需要對用戶增加積分，贈送禮券等獎勵操作。這些系統如果都同步依賴于用戶中心，那么整個用戶中心將異常龐大，鏈路非常冗長，也不符合業內的“大系統做小“的原則。依賴的服務不可用之后將會造成用戶無法登錄注冊。因此，用戶中心在用戶操作完之后，將用戶事件入庫后發送至MQ，第三方業務監聽用戶事件。用戶中心和下游業務解耦，同時用戶操作事件入庫后，在MQ不可用或者消息丟失的時候可做補償處理。用戶的畫像數據也在很大程度上來源于此處的數據。

七、靈活多樣的監控

用戶中心涉及到用戶的登錄注冊更改密碼等核心功能，能否及時發現系統的問題成為關鍵指標，因此對業務的監控顯得尤為重要。需要對用戶中心重要接口的QPS、機器的內存使用量、垃圾回收的時間、服務的調用時間等做詳細的監控。當某個接口的調用量下降的時候，監控會及時發出報警。除了這些監控之外，還有對數據庫Binlog的寫入，前端組件，以及基于ZipKin全鏈路調用時間的監控，實現從用戶發起端到結束端的全面監控，哪怕出現一點問題，監控隨時會告訴你哪里出問題了。比如運營互動推廣注冊量下降的時候，用戶中心就會發出報警，可以及時通知業務方改正問題，挽回損失。

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