目标

下载任务通常会占用大量资源，造成系统负载升高，甚至内存溢出。如不合理控制，经常会造成服务超时或者当机，这是不能容忍的。

我们的目标，就是要让下载服务的资源使用达到均衡的状态，拦截一些重复下载需求，尤其是一些大数据量的下载需求。

以下内容更多是思路性的。为啥说是思路性质呢？因为它并没有实现方法，仅作为架构意义的指导思想。

我们将从下面几方面进行优化。

一、异步

收到下载请求后，应该立即返回，然后将本次请求放入处理队列中。处理完毕后，通过通知的功能对用户进行提醒。这通常意味着行为方式的改变，并会引入一些站内信之类的通知。

对于高耗时的下载请求，异步化同时是对产品体验的优化。使用方无需在浏览器前方呆坐，等待下载，ta只需要发起一个请求就好了。

数据导出下载，一般都会合并多页的请求，这个普通的展示是不一样的。生成文件的过程，不要放在内存中。尤其对于并发性有些规模的，或者结果集很大的。

文件不要载入到内存中，而采用追加的方式，直接对文件进行操作。等文件生成后，将文件传送到存储引擎（比如CDN）进行存储，然后返回上传后的存储地址。

此处有几件事要做。

1、对于时间跨度非常大的请求，是否可以进行文件合并？也就是分别下载，将资源打散，然后再有个合并过程。因为很多次下载，都需要重复载入一些数据，为了避免这方面的计算，可以将文件共享。

2、上传到存储引擎的文件，可以根据类别设置专有的域名，进行解耦。这个主要是用来隔离，可视情况而定。

3、要提供一个下载列表的页面，包括要存储的最大时间。用户需要这些数据时，可以直接进入下载列表直接获取。

排队主要是资源限制。可以有全局排队和单机排队只说。简单的方案，就是单机排队，负载均衡有外围的nginx进行负责。

收到请求后，请求放入缓冲队列中。这个缓存队列，可以是线程队列，但容易丢；也可以是分布式队列，比如redis或者mq等。处理进程会根据系统负载情况，获取一定的任务进行执行。有了这个队列，我们就能干很多事情。

1、可以对资源利用进行控制，不至于并行处理多个大的请求

2、防重入，一样的参数和范围，不予处理。

3、对系统的下载任务，时长，错误等，进行精细的监控。

4、操作集中，方式统一。

很多下载操作是可预知的，也就是说可以提前计算。比如按天下载的数据，就可以在晚上定时将文件生成。日终、月终、年终等数据，都可以这种方式进行。

但是要考虑资源占用。如果你的报表数据，访问频率并不是很高，那么这部分的文件生成，就是得不偿失的。

这通常会引发大量的计算。所以，到底什么模块适用于此种策略，是值得认真考虑的。

这种方式就比较投巧，投入也是巨大的。具体思路，就是把系统中产生数据的地方，通过消息，或者开放api等，将数据分享出去。

需要的商家，拿着账号密码令牌等，就可以源源不断的接收这些元数据。

具体你拿去干什么，要怎么玩，我的平台不管。

产品的设计直接决定了实现的复杂度和稳定性，要在查询条件上达成一致。你会发现，即使是非常常用的系统，在数据导出方面，都是进行功能限制的。

比如，社保系统的打印，有些功能，就需要提前预约，因为的请求，可能会耗费他的不少资源。这就是从技术的局限影响产品的设计。

具体在产品设计上，也要这样考虑：

1、查询纬度不需要事无巨细，如果下载的条件有父子关系，占用的资源相差无几，则只提供父类下载即可。客户下载后，自行excel过滤。

2、时间纬度要固定，跨月，任意填这种，是要绝对禁止的。这也影响我们的很多方案的实施。

3、不该提供下载的，要严守红线，比如用户可以通过简单excel公式进行提炼的，不要提供鸡肋功能。客户并不像你想象的那么傻，而你却把他们当傻逼一样对待。

这个思路，完全是为了大型的系统而设计的，你可千万别硬搬到自己的系统。两三个客户，几千条记录，就想着这么玩，那叫过度设计。