计数器(Counter)是一个非常常用的功能组件，这篇blog以未读消息数为例，介绍了在 Django中实现一个高性能计数器的基本要点。

故事的开始：.count()

假设你有一个Notification Model类，保存的主要是所有的站内通知：

在Django中实现一个高性能未读消息计数器

理所当然的，刚开始你会通过这样的查询来获取某个用户的未读消息数：

# 获取ID为3074的用户的未读消息数Notification.objects.filter(user_id=3074, has_readed=False).count()

当你的Notification表比较小的时候，这样的方式没有任何的问题，但是慢慢的，随着业务量 的扩大。消息表里面有了 上亿条数据 。很多懒惰的用户的未读消息数都到了上千条。

这时候，你就需要实现一个计数器，让这个计数器来统计每个用户的未读消息数，这样 比起之前的count() ，我们只需要执行一条简单的主键查询（或者更优）就可以拿到实时的未读消息数了。

更优的方案：建立计数器

首先，让我们得建立一个新表来存储每个用户的未读消息数。

在Django中实现一个高性能未读消息计数器

我们为每一个注册用户提供了一条对应的 UserNotificationsCount 记录来保存他的未读消息数。 每次获取他的未读消息数的时候，只需要UserNotificationsCount.objects.get(pk=user_id).unread_count 就可以了。

接下来，问题的重点来了，我们如何知道什么时候应该更新我们的计数器？Django在这方面提供了什么捷径吗？

挑战：实时更新你的计数器

为了让我们的计数器正常的工作，我们必须实时的更新它，这包括：

1. 当有新的未读消息过来的时候，为计数器 +1
2. 当消息被异常删除时，如果关联的消息为未读，为计数器 -1
3. 当阅读完一个新消息的时候，为计数器 -1

让我们一个一个来解决这些情况。

在抛出解决方案之前，我们需要先介绍Django中的一个功能： Signals ，Signals是django提供的一个事件通知机制，它可以让你在监听某些自定义或者 预设的事件，当这些事件发生的时候，调用实现定义好的方法。

比如

django.db.models.signals.pre_save & django.db.models.signals.post_save 表示的是 某个Model调用save方法之前和之后会触发的事件，它和Database提供的触发器在功能上有一点相似。

关于Signals更多的介绍可以参考官方文档，下面让我们来看看Signals能给我们的计数器带来什么好处。

1. 当有新的消息过来的时候，为计数器 +1

这个情况应该是最好处理的，使用Django的Signals，只需要短短几行代码，我们便可以实现这种 情况下的计数器更新：

在Django中实现一个高性能未读消息计数器

这样，每当你使用 Notification.create 或者 .save() 之类的方法创建新通知 时，我们的 NotificationController 便会得到通知，为计数器 +1。

但是请注意，因为我们的计数器是基于Django的signals，如果你的代码里面有地方 在使用原始sql，没有通过Django ORM方法来添加新通知的话，我们的计数器是不会得到 通知的，所以，最好规范所有的新通知建立方式，比如使用同一个API。

2. 当消息被异常删除时，如果关联的消息为未读，为计数器 -1

有了第一个的经验，这种情况处理起来也比较简单，只需要监控Notification的post_delete 信号就可以了，下面是一段实例代码：

在Django中实现一个高性能未读消息计数器

至此，Notification的删除事件也能正常的更新我们的计数器了。

3. 当阅读一个新消息的时候，为计数器 -1

接下来，当用户阅读某条未读消息的时候，我们也需要更新我们的未读消息计数器。 你可能会说，这有什么难的？我只要在我的阅读消息的方法里面，手动更新我的计数器不就好了？

比如这样：

在Django中实现一个高性能未读消息计数器

通过一些简单的测试，你可以会觉得你的计数器工作的非常好，但是，这样的实现方式有一个 非常致命的问题， 这个方式没有办法正常处理并发的请求 。

打一个比方，你拥有一个id为100的未读消息对象，这个时候同时有了两个请求过来，都要标记这个通知为已读：

# 因为两个并发的请求，假设这两个方法几乎同时被调用NotificationController(user_id).mark_as_readed(100)
NotificationController(user_id).mark_as_readed(100)

显而易见的，这两次方法都会成功的标记这条通知为已读，因为在并发的情况下，if notification.has_readed 这样的检查无法正常工作，所以我们的计数器将会被错误的 -1 两次 ，但其实我们只读了一条请求。

那么，这样的问题应该怎么解决呢？

基本上，解决并发请求产生的数据冲突只有一个办法： 加锁 ，介绍两种比较简单的解决方案：

使用 select for update 数据库查询

select ... for update 是数据库层面上专门用来解决并发取数据后再修改的场景的，主流的关系数据库 比如mysql、postgresql都支持这个功能， 新版的Django ORM甚至直接提供了这个功能的shortcut 。 关于它的更多介绍，你可以搜索你使用的数据库的介绍文档。

使用 select for update 后，我们的代码可能会变成这样：

在Django中实现一个高性能未读消息计数器

除了使用select for update这样的功能，还有一个比较简单的办法来解决这个问题。

使用update来实现原子性修改

其实，更简单的办法，只要把我们的数据库改成单条的update就可以解决并发情况下的问题了：

在Django中实现一个高性能未读消息计数器

这样，并发的标记已读操作也可以正确的影响到我们的计数器了。

高性能？

我们在之前介绍了如何实现一个能够正确更新的未读消息计数器，我们可能会直接使用UPDATE 语句来修改我们的计数器，就像这样：

在Django中实现一个高性能未读消息计数器

但是在生产环境中，这样的处理方式很有可能造成严重的性能问题，因为如果我们的计数器在频繁 更新的话，海量的Update会给数据库造成不小的压力。所以为了实现一个高性能的计数器，我们 需要把改动暂存起来，然后批量写入到数据库。

使用 redis 的 sorted set ，我们可以非常轻松的做到这一点。

使用sorted set来缓存计数器改动

redis是一个非常好用的内存数据库，其中的sorted set是它提供的一种数据类型：有序集合， 使用它，我们可以非常简单的缓存所有的计数器改动，然后批量回写到数据库。

在Django中实现一个高性能未读消息计数器

通过以上的代码，我们把计数器的更新缓冲在了redis里面，我们还需要一个脚本来把这个缓冲区 里面的数据定时回写到数据库中。

通过自定义django的command，我们可以非常轻松的做到这一点：

在Django中实现一个高性能未读消息计数器

之后，通过 python manage.py notification_update_counter 这样的命令就可以把缓冲区 里面的改动批量回写到数据库了。我们还可以把这个命令配置到crontab中来定义执行。

总结

文章到了这里，一个简单的“高性能”未读消息计数器算是实现完了。说了这么多，其实主要的知识点就是这么些：

• 使用Django的signals来获取Model的新建/删除操作更新
• 使用数据库的select for update来正确处理并发的数据库操作
• 使用redis的sorted set来缓存计数器的修改操作

希望能对您有所帮助。 :)