一次线上事故，我究竟领悟了多少异步编程的精髓？

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在高速发展的环境中，异步是一个至关重要的优化方向。早期，生产环境的一次事故让作者意识到，事故场景的完备性、典型性至关重要。本文旨在与大家深入探讨该场景的架构。

在高并发的场景下，异步是一个极其重要的优化方向。

前段时间，生产环境发生一次事故，笔者认为事故的场景非常具备典型性 。

写这篇文章，笔者想和大家深入探讨该场景的架构优化方案。希望大家读完之后，可以对异步有更深刻的理解。

1 业务场景

老师登录教研平台，会看到课程列表，点击课程后，课程会以视频的形式展现出来。

访问课程详情页面，包含两个核心动作：

1. 读取课程视频信息 :

   从缓存服务器 Redis 获取课程的视频信息 ，返回给前端，前端通过视频组件渲染。

2. 写入课程观看行为记录 :

   当教师观看视频的过程中，浏览器每隔3秒发起请求，教研服务将观看行为记录插入到数据库表中。而且随着用户在线人数越多，写操作的频率也会指数级增长。

上线初期，这种设计运行还算良好，但随着在线用户的增多，系统响应越来越慢，大量线程阻塞在写入视频观看进度表上的 Dao 方法。上。

首先我们会想到一个非常直观的方案，提升写入数据库的能力。

1. 优化 SQL 语句；
2. 提升 MySQL 数据库硬件配置 ;
3. 分库分表。