本文主要知识点：
1.使用Django的signals来获取Model的新建/删除操作更新
2.使用数据库的select for update来正确处理并发的数据库操作
3.使用redis的sorted set来缓存计数器的修改操作
一，起始
我们要实现消息未读记录，常规做法：
class Notification(models.Model):
"""一个简化过的Notification类，拥有三个字段：
- `user_id`: 消息所有人的用户ID
- `has_readed`: 表示消息是否已读
""" user_id = models.IntegerField(db_index=True)
has_readed = models.BooleanField(default=False)
定义一个类，当用户有一条消息未读，就生成一条记录。你可以通过以下方式获取指定用户未读消息数目：
# 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问题。但是随着业务的增大，表中的数据可能有上亿条记录。那么随之用户的未读消息数，也会有所提高。
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。
二，优化
首先 ，我们得建立一个新表来存储每个用户的未读消息数。
class UserNotificationsCount(models.Model):
"""这个Model保存着每一个用户的未读消息数目"""
user_id = models.IntegerField(primary_key=True)
unread_count = models.IntegerField(default=0) def __str__(self):
return '<UserNotificationsCount %s: %s>' % (self.user_id, self.unread_count)
我们为每个注册的用户提供一条对应的记录，来保存用户的未读消息数。
那么重点就是，我们如何知道什么时候应该更新unread_count呢？
这就要说到Django给我提供的强大的信号机制，从而方便我们实时检测计数器。
为了实时更新我们的计数器，我们必须做到以下几点：
1.当有新的未读消息过来的时候，计数器+1
2.当消息被异常删除时，如果关联的消息未读，为计数器-1
3.当阅读完一个新消息的时候，计数器-1
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
现在，我们利用Django提供的两个信号机制来实现我们的实时更新计数器。
1.当有新的未读消息过来的时候，计数器+1
from django.db.models.signals import post_save,post_delete
def incr_notifications_counter(sender,instance,created,**kwargs):
# 只有当这个instance是新创建，而且has_readed是默认的false才更新
if not (created and not instance.has_readed):
return
# 调用 update_unread_count 方法来更新计数器 +1
NotificationController(instance.user_id).update_unread_count(1)
# 监听Notification Model的post_save信号
post_save.connect(incr_notifications_counter,sender=Notification)
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。
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
def decr_notifications_counter(sender, instance, **kwargs):
# 当删除的消息还没有被读过时，计数器 -1
if not instance.has_readed:
NotificationController(instance.user_id).update_unread_count(-1)
post_delete.connect(decr_notifications_counter, sender=Notification)
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？
class NotificationController(object):
... ... def mark_as_readed(self, notification_id):
notification = Notification.objects.get(pk=notification_id)
# 没有必要重复标记一个已经读过的通知
if notication.has_readed:
return notification.has_readed = True
notification.save()
# 在这里更新我们的计数器，嗯，我感觉好极了
self.update_unread_count(-1)
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。
例如，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：
from django.db import transaction
class NotificationController(object):
def mark_as_readed(self, notification_id):
# 手动让select for update和update语句发生在一个完整的事务里面
with transaction.commit_on_success():
# 使用select_for_update来保证并发请求同时只有一个请求在处理，其他的请求
# 等待锁释放
notification = Notification.objects.select_for_update().get(pk=notification_id)
# 没有必要重复标记一个已经读过的通知
if notication.has_readed:
return
notification.has_readed = True
notification.save()
# 在这里更新我们的计数器，嗯，我感觉好极了
self.update_unread_count(-1)
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：
def mark_as_readed(self, notification_id):
affected_rows = Notification.objects.filter(pk=notification_id, has_readed=False)\
.update(has_readed=True)
# affected_rows将会返回update语句修改的条目数
self.update_unread_count(affected_rows)
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。
三，高性能
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：
from django.db.models import F
def update_unread_count(self, count)
# 使用Update语句来更新我们的计数器
UserNotificationsCount.objects.filter(pk=self.user_id).update(unread_count=F('unread_count') + count)
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。
RK_NOTIFICATIONS_COUNTER = 'ss_pending_counter_changes'
def update_unread_count(self, count):
"""修改过的update_unread_count方法"""
redisdb.zincrby(RK_NOTIFICATIONS_COUNTER, str(self.user_id), count) # 同时我们也需要修改获取用户未读消息数方法，使其获取redis中那些没有被回写
# 到数据库的缓冲区数据。在这里代码就省略了
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：
# File: management/commands/notification_update_counter.py
# -*- coding: utf-8 -*-
from django.core.management.base import BaseCommand
from django.db.models import F # Fix import prob
from notification.models import UserNotificationsCount
from notification.utils import RK_NOTIFICATIONS_COUNTER
from base_redis import redisdb import logging
logger = logging.getLogger('stdout') class Command(BaseCommand):
help = 'Update UserNotificationsCounter objects, Write changes from redis to database' def handle(self, *args, **options):
# 首先，通过 zrange 命令来获取缓冲区所有修改过的用户ID
for user_id in redisdb.zrange(RK_NOTIFICATIONS_COUNTER, 0, -1):
# 这里值得注意，为了保证操作的原子性，我们使用了redisdb的pipeline
pipe = redisdb.pipeline()
pipe.zscore(RK_NOTIFICATIONS_COUNTER, user_id)
pipe.zrem(RK_NOTIFICATIONS_COUNTER, user_id)
count, _ = pipe.execute()
count = int(count)
if not count:
continue logger.info('Updating unread count user %s: count %s' % (user_id, count))
UserNotificationsCount.objects.filter(pk=obj.pk)\
.update(unread_count=F('unread_count') + count)
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。