千万级学生管理系统设计试卷存储方案

一、业务需求

1．对千万级学生管理系统设计试卷存储方案；

2．采用 Redis Sentinel 设计方案并明确数据结构，设计具体的读写流程；

3．计算 Redis Sentinel 集群的服务器数量和性能；

二、千万级学生管理系统的考试性能需求估算

1．在校学生：1000 万* 20（课）* 2（考试次数）* 1000（答案）* 2（学期）* 3（只有前三年考试）= 2.4T；

2．离校学生：每年 250 万，存储量为 0.6T；

3．请求试卷：1000 万* 20（课）/ 20(周末不考试）/ 4（每天 4 堂考试）/ 1 分钟= 250 万请求/分钟≈5 万/每秒；

4．提交试卷：1000 万* 20（课）/ 20(周末不考试）/ 4（每天 4 堂考试）/ 30 分钟= 1700/每秒。

三、Redis 数据结构选型

1．试卷数量相对较少，试卷存储可以采用 MySql 关系数据库，存储试卷信息以及关联学校、考试科目等信息。

2．Redis 存储数据类型可以采用简单的 String 类型即可满足试卷的临时存储，key=学校 ID+专业 ID+试卷 ID，value=试卷内容（JSON 格式）；也可代用 Hash 类型，key=学校 ID+专业 ID+试卷 ID，value=试卷对象，可占用更少的内存；

3．考试结果也可采用 Hash 类型存储对应信息。

四、考试读写流程

1．因试卷数量相对较少且有关联关系，所以先将试卷存储在 MySql 中，Mysql 架构单独考虑考试业务本身，采用主备或主从模式即可；如考虑整个学生管理系统可采用分库分表架构；

2．考虑到考试开始时请求试卷的高 QPS，所以将试卷信息预先读取到 Redis 中，从 Redis 中读取试卷信息，保证很高的读性能；

3．学生提交答案也可先保存在 Redis 中，保证较高的 TPS；

4．最终把考试结果等信息存储到 HBase 中，选型 HBase 是考虑到考试结果信息相对较大，而且每年累计增加，并且查看考试结果业务也相对简单。

五、Redis Sentinel 的计算性能

1．单机 redis 可满足 5w-10w 的 QPS；

2．采用 Sentinel 模式为了保证系统高可用；

3．一般 Sentinel 模式至少 3 节点，所以搭建 3 节点 Redis Sentinel 集群即可满足需求。

4．Redis 数据库 3 节点（1master、2slave），主节点加载试卷信息，3 个节点可同时读取，保证考试时的高 QPS；

5．Sentinel 模式主要监控 Redis 节点，所以搭建一个 3 节点的 Sentinel 保证运行稳定即可。