Java高并发相关的系统设计题

Question

根据以下业务背景进行设计：

有一个生产线数据录入系统，进行数据采集


业务量及要求如下：
1 共有30条生产线
2 每条生产线共有10个数据采集设备
3 每条生产线5w个产品进行数据录入，会产生115w条数据
4 数据采集的响应不超过1秒
5 至少部署20家企业


提问：
1 画主要的数据库表E-R图
2 设计该系统架构并解释各组件作用
3 可否提供至少一个备选方案，并说明理由

Answer 1

上午好☀️☀️☀️️
本答案参考通义千问

针对你提出的Java高并发系统设计题，我们将从数据库表结构设计、系统架构设计、备选方案三个维度进行详细分析，并给出解决方案与代码示例。

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一、主要的数据库表E-R图（ER Diagram）

1. 主要实体及其关系

1.1 实体说明：

• Company（企业）

  • 企业ID（company_id）
  • 企业名称（company_name）
  • 部署状态（status）

• ProductionLine（生产线）

  • 生产线ID（line_id）
  • 所属企业ID（company_id）
  • 生产线名称（line_name）
  • 状态（status）

• Device（采集设备）

  • 设备ID（device_id）
  • 所属生产线ID（line_id）
  • 设备类型（device_type）
  • 状态（status）

• Product（产品）

  • 产品ID（product_id）
  • 所属生产线ID（line_id）
  • 产品编号（product_number）
  • 状态（status）

• DataRecord（数据记录）

  • 数据ID（record_id）
  • 产品ID（product_id）
  • 设备ID（device_id）
  • 数据值（value）
  • 时间戳（timestamp）

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2. E-R图关系说明

| 表名 | 关联表 | 关系类型 | |--------------|----------------|----------------| | ProductionLine | Company | 1:N（一条企业有多个生产线） | | Device | ProductionLine | 1:N（一条生产线有多个设备） | | Product | ProductionLine | 1:N（一条生产线有多个产品） | | DataRecord | Product | 1:N（一个产品有多个数据记录） | | DataRecord | Device | 1:N（一个设备有多个数据记录） |

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二、系统架构设计及组件作用

1. 架构图概览

[客户端] --> [API网关] --> [负载均衡器] --> [业务服务集群]
                                |
                                v
                        [消息队列（Kafka/RabbitMQ）]
                                |
                                v
                        [数据处理服务] --> [数据库]

2. 各组件详解

1. API网关（API Gateway）

• 作用：统一对外接口，处理请求路由、鉴权、限流等。
• 技术选型：Spring Cloud Gateway / Nginx + OpenResty
• 优势：集中管理接口，提高安全性与可维护性。

2. 负载均衡器（Load Balancer）

• 作用：将请求分发到不同的业务服务实例上。
• 技术选型：Nginx / HAProxy / Ribbon（Spring Cloud）
• 优势：提高系统的可用性和扩展性。

3. 业务服务集群（Business Services）

• 作用：接收前端请求，进行业务逻辑处理（如数据校验、权限控制等）。
• 技术选型：Spring Boot + Spring Cloud
• 优势：支持横向扩展，适应高并发场景。

4. 消息队列（Message Queue）

• 作用：解耦业务服务和数据库写入，避免数据库压力过大。
• 技术选型：Kafka / RabbitMQ
• 优势：异步处理，提升响应速度；支持削峰填谷。

5. 数据处理服务（Data Processing Service）

• 作用：消费消息队列中的数据，进行持久化存储。
• 技术选型：Spring Boot + MyBatis / JPA
• 优势：保证数据一致性，降低主业务服务压力。

6. 数据库（Database）

• 作用：存储所有业务数据。
• 技术选型：MySQL / PostgreSQL / TiDB
• 优势：支持事务、索引优化，满足高并发读写需求。

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三、备选方案及理由

备选方案一：使用缓存层（Redis）优化性能

方案说明：

在业务服务与数据库之间引入Redis缓存层，用于缓存热点数据或临时数据。

实现方式：

• 使用Redis缓存生产线状态、设备状态、产品状态等频繁访问的数据。
• 在数据写入时，先更新缓存，再异步写入数据库。

优点：

• 减少数据库压力，提升响应速度；
• 支持高并发下的快速读取；
• 可结合Redis Cluster实现分布式缓存。

缺点：

• 增加系统复杂度；
• 缓存与数据库一致性需要额外处理。

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备选方案二：使用NoSQL数据库（如MongoDB）存储非结构化数据

方案说明：

将部分非结构化数据（如传感器原始数据、日志信息）存储到MongoDB中，而结构化数据仍保存在MySQL中。

实现方式：

• 对于每条生产线的产品数据，可以存储为JSON文档；
• 使用MongoDB的聚合查询功能进行数据分析。

优点：

• 支持灵活的数据结构；
• 适合海量数据的存储与查询；
• 提升系统扩展能力。

缺点：

• 不支持事务操作；
• 复杂查询效率较低。

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四、代码示例（数据处理服务部分）

// 示例：数据处理服务消费消息队列并写入数据库
@Service
public class DataProcessingService {

    @Autowired
    private DataRecordRepository dataRecordRepository;

    @KafkaListener(topics = "data-topic", groupId = "data-group")
    public void consumeData(String message) {
        try {
            // 解析消息内容（假设是JSON格式）
            DataRecord dataRecord = parseJsonToDataRecord(message);

            // 保存到数据库
            dataRecordRepository.save(dataRecord);
        } catch (Exception e) {
            // 记录错误日志，重试或告警
            log.error("Failed to process data: {}", message, e);
        }
    }

    private DataRecord parseJsonToDataRecord(String json) {
        // 这里可以使用Jackson库解析JSON
        return new ObjectMapper().readValue(json, DataRecord.class);
    }
}

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五、总结

| 问题 | 解答 | |------|------| | 1. 数据库表E-R图 | 包含Company, ProductionLine, Device, Product, DataRecord五个核心表，通过外键关联。 | | 2. 系统架构设计 | 采用微服务架构，包含API网关、负载均衡、业务服务、消息队列、数据处理服务和数据库，保障高并发与稳定性。 | | 3. 备选方案 | 推荐使用Redis缓存或MongoDB存储非结构化数据，分别解决性能瓶颈和数据灵活性问题。 |

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如需进一步细化某一部分（如具体数据库设计、代码实现等），欢迎继续提问！