最近有这么一个需求,要给每个用户生成一个唯一的邀请码,用户可以将这个邀请码分享出去,当新用户使用这个邀请码注册登录的时候,就会给邀请者和被邀请者双方发放奖励。

常见的方法有如下几种:

  1. 直接使用用户uid做邀请码,简单直接,就好像其他app中填入邀请者的手机号一样
  2. 对uid做hash生成一串字符串做邀请码,这个主要是为了避免用户的uid泄露,但是要保存用户uid和邀请码的对应关系
  3. 采用对称加密算法加密uid,这样直接根据邀请码就可以解出用户uid,不需要保存uid和邀请码的对应关系了

我们这边的用户uid是纯数字的,共有13位,给这13位uid生成hash或加密的话,结果会较长,不方便用户分享和填写,产品经理限制邀请码长度为6位,同时生成的邀请码中不能要oO1ILl等容易混淆的字符。

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这个小而精,在软件领域,也有其他类似的叫法,比如内聚、解耦,再比如SRP-单一职责原则等,大家都非常推崇或建议这个风格、规范、原则。

而这个大而全,一看就是大锅绘,一锅端这种类型,在软件领域是大家都非常不建议使用的。

但是,在现代软件架构中,往往架构层次或模块较多,如果在每个地方都是用小而精可能有一些其他方面的问题。

就举个我前两天的一个例子说明下。

运营要在端内搞个一个活动,为了和日本那边的新年元旦红白歌会相呼应。活动是这样设计的:

  1. 每个人可以加入红、白这两支队伍中的一个队伍
  2. 每个人可以做活动给自己的队伍增加年糕数目,年糕数目最多的队伍获胜

对于个人的数据,就包括自己是哪个队伍的,自己获得的年糕数目,在己方队伍中的排名等。

底层的存储采用的是redis,自己的队伍采用string的get、set(依赖用户id),排行榜直接用zset,这样年糕数目用zscore(依赖用户id和队伍id),排名用zrank(依赖用户id和队伍id),这样这三个数目在数据层就是三个操作。

到了service层,我也对应的写了三个方法。

到了web层,我也写了三个对应的接口。

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重要的话说三遍都不为过。

永远不要动老接口,无论这个接口是别人写的,还是你写的。
永远不要动老接口,无论这个接口有人用,还是没人用。
永远不要动老接口,无论是什么样的理由。

可能要动这个接口的理由很多:

  1. 这个接口代码写的太烂,要优化一下
  2. 这个接口现在没人用了,注释掉或删了吧
  3. 底层实现修改了,这个接口的参数或返回值也要修改
  4. ……

亦或是你自己对自己的修改信心满满:

  1. 我知道哪些地方调用了这个接口,不会有任何影响
  2. 我只是稍微优化了下代码逻辑,保证接口行为同原来一致
  3. ……

真的,有时候连我自己都说服自己要下手了……

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在这一行里,开发一个新的系统或者写一段新的代码,叫做挖坑

这个系统或代码,由后人来维护或修改,叫做填坑

如果说所有的系统和代码,都是坑,未免太过武断,这里面确有宝藏在其中,看过后如醍醐灌顶,大呼过瘾。

不过要说,绝大部分,或者说大部分,都是坑,大家可能都心里默默点头。

挖坑者可能并不是有心挖坑,但是填坑者却要小心填坑

所以写出这么一个填坑要诀,供大家参考。

(以上为本人不靠谱推测,不负任何法律责任)

我这篇博文,是不是也算是给自己挖坑

今天,发现hystrix监控的hystrix-dashboard里没有数据,这个hystrix-dashboard监控的是turbine聚合过的turbine.stream。

一开始怀疑是turbine使用的上游hystrix.stream没有数据,我手动获取hystrix.stream:

curl http://demo.com/hystrix.stream

发现是有数据的。
然后我看日志也没有发现什么异常。就把com.netflix的日志级别调整成debug看下:

java -jar -Dlogging.level.com.netflix=DEBUG hystrix-dashboard.jar

发现是获取到了上游的hystrix的host,全部状态为up,没有问题。

但是日志一直有这个提示:

Skipping event to catch up to end of feed and reduce latency

跳过了事件,以此来追上stream和减少延迟。

为啥要跳过事件,看下代码

com.netflix.turbine.monitor.instance
currentTime = System.currentTimeMillis();
if (skipLineLogic.get() && currentTime < skipProcessingUntil) {
    if (logger.isDebugEnabled()) {
        logger.debug("Skipping event to catch up to end of feed and reduce latency");
    }
} else {
    line = line.trim();
    if (line.length() != 0) {
        break;
    }
}

原来处理从上游获取的stream时,会比较stream里的时间戳和本地时间戳,发现延迟超过指定延迟时间就抛弃该事件。

延迟时间可配置:

turbine.InstanceMonitor.eventStream.skipLineLogic.latencyThreshold

默认为2500毫秒。

于是,我看了下这台服务器的时间:

date

发现比上游hystrix.stream的服务器快了10秒,于是就找运维同时更新了ntp,果然就没有问题了。