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背景

团队目前在做一个用户数据看板（下面简称看板），基本覆盖用户的所有行为数据，并生成分析数据，用户行为数据来源于多个数据源（餐饮、生活日用、充值消费、交通出行、通讯物流、交通出行、医疗保健、住房物业、运动健康...），基于对大量数据的任意请求、排序和统计，没有办法对原生表（原生多表查询相对复杂）直接进行数据采用，所以我们在当日的凌晨获取前一天数据，并将数据做成Json对象保存在Mongo数据库中。

所以看板最初采用得是T+1的策略，这样就减少了实时数据计算的过程，另一方面能够保证数据的准确性。但是目前很多人反馈，希望能够实时的获取到看板最新的数据，而且每月月底辉有消费数据核对，消费数据按照看板统计得出并核对，如果等到第二天（也就是次月1号）再输出数据报表，这种体验就太差了。

优化方案

针对看板的原型需求和数据呈现形式，形成了类似 （数据(Mongo)服务 - 接口服务 - 前端展示页面）的架构模式，以T+1的策略提供数据，

来保障用户可以高效的浏览到自己的行为数据结构，并给出具体得数据分析和建议。

原有流程：通过设计开发控制台调度服务，并部署到中心服务器上，调度配置每天凌晨一点做服务启动，会根据用户新增和修改的日志做数据增量。

优化目标：改成每次用户行为数据的修改、删除和保存都采用消息队列形式实时的通知到服务去消费，服务消费之后立刻把Mongo的行为数据做好。

T+0 服务概要设计

核心功能实现设计 

1、用户行为数据保存后实时发送MQ消息通知，解耦行为数据保存和看板数据生产的强关联。

2、开发独立服务消费MQ，同步聚合看板数据、输出用户行为数据报表，并推送通知消息给用户进行查看。

数据服务生成流程

时序图/流程图说明

1、原有是独立服务每天凌晨进行数据计算，改成每次用户行为完成修改之后发送MQ

2、服务端程序监听MQ，消费到数据，则调用调度服务进行处理

3、调度服务根据配置好的调度规则，进行控制台服务启动，并将对应的数据增量拉取到内存中，进行数据的筛选、排序、整合，合并成目标mongo文档，并保存到mongo集群中

4、调度服务数据处理完成之后，同步聚合看板数据、输出用户行为数据报表，并推送通知消息给用户进行查看。

数据聚合过程说明 

所有的用户行为模块都遵循这个规则，最后实现数据T+0 实时聚合的目标

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