千万级用户系统重构：3 个月攻破遗留系统结界的全记录

各位技术指挥官，当你的业务要塞（用户系统）承载千万级用户时，遗留系统的 “老旧结界” 会逐渐暴露致命弱点 —— 接口响应超时（从 200ms 飙升至 3s）、数据一致性漏洞（订单与用户信息不同步）、架构僵化（单体应用无法扩容），如同战场中 “铠甲生锈、武器卡顿”，稍有高并发冲击便可能全线崩溃。

2025 年初，吾带领 10 人攻坚军团，用 3 个月时间完成千万级用户系统重构，从 “单体僵化结界” 蜕变为 “微服务弹性结界”。今天，复盘这场攻坚战役的全流程，分享 “侦察、破局、稳固” 的核心秘术，助你在类似战场中少走弯路！

一、战前：直面遗留结界的 3 大致命弱点（侦察阶段）

在发起攻坚前，需先用 “诊断镜”（Arthas+Prometheus）摸清遗留系统的 “结界裂痕”，避免盲目破局导致 “结界崩塌”（线上故障）。

1. 弱点 1：单体架构 “僵化诅咒”—— 扩容无门

• 结界表现：用户系统与订单、支付模块耦合在一个 WAR 包中，部署需全量发布，单次发布耗时 40 分钟，且无法单独对 “用户查询” 模块扩容（高峰期用户列表接口 QPS 仅能支撑 5000，远超则熔断）；

• 侦察数据：单体应用内存占用超 8GB，GC 频繁（每小时 Full GC 15 次），发布期间服务不可用窗口达 5 分钟，用户投诉率上升 30%。

2. 弱点 2：数据层 “混乱陷阱”—— 一致性失控

• 结界表现：用户信息（姓名、手机号）存储在 3 个库（用户主库、订单关联库、统计分析库），更新靠定时任务同步，延迟超 1 小时，导致 “用户改手机号后，订单中心仍显示旧号” 的一致性漏洞；

• 侦察数据：定时同步任务日均失败 3 次，数据不一致工单占客服总量的 25%，每次修复需人工核对 10 万 + 数据，耗时 4 小时。

3. 弱点 3：性能 “瓶颈诅咒”—— 高并发扛不住

• 结界表现：用户画像查询接口（需关联 5 张表）未加缓存，且数据库无合理索引，高峰期响应时间超 3s，触发网关熔断，千万级用户中 10% 无法正常登录；

• 侦察数据：该接口日均调用 120 万次，数据库 CPU 使用率超 90%，慢查询（>1s）占比 40%，成为系统最大性能瓶颈。

二、备战：组建攻坚军团与锻造破局法器（准备阶段）

针对遗留结界弱点，需组建 “专项攻坚军团”，配备 “破局法器”（技术栈），制定 “分阶段破局计划”，避免 “兵力分散、盲目冲锋”。

1. 组建攻坚军团（10 人配置，权责分明）

2. 锻造破局法器（技术栈选型，适配千万级用户）

3. 制定破局战略（3 个月分阶段计划，步步为营）

三、攻坚：3 个月破局全流程（核心战役复盘）

战役 1：第一阶段 —— 微服务拆分 “突围战”（第 3-5 周）

中二解读

遗留单体结界如同 “无缝钢铁堡垒”，需用 “模块拆分术” 将其拆解为 “独立作战单元”（微服务），但需避免 “拆分过度” 导致 “通信成本激增”，或 “拆分不足” 仍存耦合风险。

实战破局步骤

1. 绘制 “模块依赖图谱”：

• 用工具（Structure101）分析单体应用的类依赖，识别出 “用户中心” 的核心边界（用户注册、登录、信息查询、权限管理），明确与订单、支付模块的接口依赖；

• 拆分原则：“高内聚、低耦合”，确保用户中心仅对外提供 “用户信息查询”“权限校验” 等接口，不依赖其他模块的业务逻辑。

2. 定义 “接口契约”：

• 用 OpenAPI（Swagger）定义用户中心的 28 个核心接口（如/api/user/getById、/api/user/updatePhone），明确参数、返回值、异常码；

• 组织订单、支付团队评审接口，确保接口设计满足跨模块需求，避免后续频繁变更。

3. 搭建 “微服务底座”：

• 基于 Spring Cloud Alibaba 搭建用户中心微服务：Nacos 作为注册中心，Sentinel 配置接口限流（单接口 QPS 上限 5000），Seata 配置 AT 模式（保障分布式事务）；

• 避坑咒文：初期不引入过多中间件（如 MQ），优先保证核心接口可用，避免 “底座复杂导致调试困难”—— 我们曾因过早引入 RocketMQ，导致接口调用链路变长，调试耗时增加 20%，后续暂缓 MQ 接入，优先完成核心功能。

攻坚心得

“微服务拆分不是‘拆得越细越好’，而是‘刚好满足当前业务 + 预留未来扩容空间’”—— 用户中心拆分后，代码量从原单体的 15 万行降至 3 万行，接口调用链路缩短 50%，后续扩容仅需新增用户中心实例，无需动其他模块。

战役 2：第二阶段 —— 数据迁移 “防护战”（第 6-8 周）

中二解读

数据是业务要塞的 “核心物资”，迁移过程中若出现 “物资丢失”（数据丢失）或 “物资混乱”（数据不一致），将直接导致用户无法登录、订单异常，如同战场中 “粮草被污染”。需用 “双写同步术 + 全量校验咒” 保障迁移安全。

实战破局步骤

1. 设计 “双写同步通道”（解决实时一致性）：

• 第一步：在遗留系统中植入 “数据变更监听”（Canal 客户端），实时捕获用户表的 insert/update/delete 操作；

• 第二步：开发 “同步服务”，将 Canal 捕获的变更事件同步到新用户中心的分库分表（按用户 ID 哈希分 8 个库，每个库 32 个表）；

• 第三步：开启 “双写模式”—— 新接口写新库，同时通过同步服务回写旧库，确保新旧系统数据一致（过渡期 2 周）。

2. 执行 “全量数据迁移”（解决历史数据）：

• 选择凌晨 2-4 点（低峰期）执行全量迁移，用 Sharding-JDBC 的 DataSyncTool 工具，将旧库 1.2 亿条用户数据按 “用户 ID 哈希” 拆分到新分库分表；

• 迁移策略：分批次迁移（每批次 100 万条），每批次结束后执行 “一致性校验”（对比旧库与新库的 count 值、随机抽样 1000 条数据字段）。

3. 应对 “迁移突发故障”：

• 第 7 天迁移时，发现 “用户手机号加密字段” 同步失败（旧库用 AES 加密，新库用 RSA 加密），立即触发 “回滚预案”—— 暂停迁移，恢复旧库写入，修复加密算法转换逻辑后，次日凌晨重新迁移；

• 避坑咒文：迁移前必须做 “全量数据预迁移测试”（用 10% 历史数据模拟），提前暴露加密、字段类型不匹配等问题 —— 我们前期因省略预迁移，导致此次故障延误 1 天工期。

攻坚心得

“数据迁移的核心不是‘快’，而是‘稳’——1% 的数据不一致，对千万级用户而言就是 10 万用户受影响”—— 最终全量迁移耗时 6 小时，一致性校验通过率 99.998%，仅 240 条异常数据（均为旧系统脏数据），人工修复后无用户投诉。

战役 3：第三阶段 —— 性能优化 “守护战”（第 9-10 周）

中二解读

重构后的新结界虽 “架构灵活”，但仍可能因 “性能漏洞”（如未加缓存、索引缺失）无法承载千万级用户冲击，需用 “缓存封印术”“索引优化咒”“JVM 调优术” 强化战力。

实战破局步骤

1. 攻克 “用户画像查询瓶颈”：

• 原接口需关联 5 张表（用户表、会员表、地址表、标签表、积分表），响应时间 3s+；

• 优化方案：① 用 Redis 集群缓存用户画像（key=user:profile:{userId}，过期时间 1 小时，热点数据永不过期）；② 数据库添加联合索引（user_id, create_time），查询效率提升 100 倍；

• 优化后：接口响应时间从 3s 降至 50ms，QPS 支撑能力从 5000 提升至 2 万。

2. 解决 “分库分表路由耗时”：

• 初期用 Sharding-JDBC 的 inline 路由策略，路由耗时达 10ms（占接口总耗时的 20%）；

• 优化方案：自定义路由算法（预计算用户 ID 对应的库表编号，缓存到本地 Map），路由耗时降至 1ms 以内；

• 避坑咒文：分库分表路由算法需 “简单高效”，避免复杂计算（如 MD5 哈希）—— 我们曾尝试 MD5 路由，耗时达 20ms，后续改用 “用户 ID%8 取库，用户 ID%32 取表” 的简单算法，性能大幅提升。

3. JVM 调优 “释放战力”：

• 新用户中心初期用默认 JVM 参数，Full GC 每小时 8 次，每次耗时 1.5s；

• 调优方案：① 堆内存设置为 4g（-Xms4g -Xmx4g），新生代与老年代比例 1:2；② 用 G1 垃圾回收器（-XX:+UseG1GC），设置最大 STW 时间 200ms（-XX:MaxGCPauseMillis=200）；

• 调优后：Full GC 降至每小时 1 次，耗时 300ms，接口响应时间稳定性提升 40%。

攻坚心得

“千万级系统的性能优化，不是‘单点突破’，而是‘全链路优化’—— 从接口设计、缓存、数据库到 JVM，每个环节都可能成为瓶颈”—— 优化后，用户中心全链路响应时间 < 300ms，支撑 2 万 QPS 时 CPU 使用率仅 40%，内存占用 3.2GB。

战役 4：第四阶段 —— 灰度发布 “稳固战”（第 11-12 周）

中二解读

新结界上线如同 “新铠甲首次投入战场”，需用 “灰度放量术” 逐步让用户适应，避免 “全量切换” 导致 “结界崩塌”（线上故障），同时用 “监控告警网” 实时捕捉异常。

实战破局步骤

1. 灰度发布策略（按用户比例放量）：

• 第 1 天：放量 10% 用户（仅内部员工 + VIP 用户），监控接口响应时间、错误率；

• 第 3 天：放量 50% 用户，开启 “流量复制”（将 50% 流量同时转发到新旧系统，对比返回结果一致性）；

• 第 5 天：全量放量，关闭旧系统写入，仅保留查询接口（过渡期 3 天，确保无遗漏业务）。

2. 搭建 “全链路监控网”：

• 接口层：用 Sentinel 监控 QPS、响应时间、错误率，设置阈值告警（错误率 > 0.1% 触发短信告警）；

• 数据层：用 Prometheus 监控分库分表的 DB 连接数、慢查询数，Grafana 绘制实时曲线；

• 业务层：埋点监控 “用户登录成功率”“信息更新成功率”，低于 99.9% 立即触发人工介入。

3. 应对 “线上突发问题”：

• 全量发布第 2 天，发现 “用户积分查询接口” 错误率突升 1%（因 Redis 集群主从切换，缓存击穿）；

• 应急方案：① 临时开启本地缓存（Caffeine），缓存热点用户积分；② 用 Redis 分布式锁重构接口，防止缓存击穿；③ 30 分钟后错误率降至 0.01%；

• 避坑咒文：灰度发布期间必须有 “回滚预案”—— 我们提前准备了 “流量切换开关”，若错误率超 0.5%，可 10 秒内切回旧系统，避免故障扩大。

攻坚心得

“线上发布不是‘全量切换就结束’，而是‘放量后 72 小时内持续监控’—— 多数问题会在用户使用过程中逐渐暴露”—— 全量发布后 7 天，系统稳定运行，用户投诉率从重构前的 3% 降至 0.1%，QPS 峰值达 2.5 万（远超预期的 2 万）。

四、战后：结界稳固与经验传承（收尾阶段）

1. 结界稳固性验收（核心指标对比）

2. 战后传承（沉淀可复用资产）

• 文档沉淀：输出《微服务拆分手册》《数据迁移指南》《性能优化 Checklist》，明确 “拆分原则”“迁移步骤”“调优参数”，供后续其他系统重构参考；

• 知识分享：组织 3 场内部分享会，由攻坚军团成员讲解 “拆分难点”“迁移故障复盘”“性能优化技巧”，让全团队掌握重构秘术；

• 工具沉淀：封装 “数据迁移校验工具”“接口性能压测脚本”，后续系统重构可直接复用，减少重复开发。

五、攻坚启示：千万级系统重构的 3 个核心认知

1. “稳” 比 “快” 重要：重构不是 “炫技场”，而是 “解决业务痛点”—— 我们曾因追求 “3 个月快速上线”，差点省略数据预迁移测试，幸好及时调整节奏，避免线上数据灾难；

2. “增量重构” 优于 “全盘推翻”：尽量采用 “双写模式”“灰度放量”，让新旧系统并行一段时间，而非 “一刀切”—— 这种 “渐进式破局” 可大幅降低风险，尤其适合千万级用户系统；

3. “团队协作” 是攻坚关键：重构不是 “架构师 solo 秀”，而是 “架构师 + 开发 + 测试 + 运维” 的协同作战 —— 若没有测试团队提前编写 2000 + 自动化用例，没有运维团队搭建灰度环境，仅靠开发无法如期完成破局。

若你正筹备千万级系统重构，建议先花 2 周时间 “侦察遗留结界弱点”，再按 “拆分→迁移→优化→发布” 的步骤稳步推进。记住：重构的终极目标不是 “搭建完美架构”，而是 “让系统能支撑业务增长，同时降低维护成本”—— 当你的新结界能从容应对千万级用户、支持快速扩容时，这场攻坚战役便已胜利！

若你在重构中遇到 “分库分表路由难题”“数据一致性风险”，欢迎在 “跨域通信阵”（留言板）分享，吾将为你提供针对性的破局咒文！