故事背景

1. 从用户喜欢表分批拿到数据，通过array_merge()组装，再批量插入到数据分析表。
2. 测试的时候因为数据量小，没有出现问题。随着业务增长，在查询范围内已经超过3万条数据。
3. 3万条数据在8核32G的单机上已经提示内存溢出了。

解决问题的思路

1. 设计初衷是不全量分析数据，只取查询范围内有喜欢动作的用户
2. 尽量减少DB操作，把计算和拼接数据的操作交给程序
3. 因为没有考虑到程序的计算也是有上限的，所有解决问题的思路在于上面的1、2保持不变，需要找到一个平衡点。

优化后的思路是：

分批取的同时分批插入，每次插入休眠10毫秒

核心代码如下：

//最近7天喜欢的数据
public static function likeBetweenDuration($begin, $end)
{
    $limit = 1000;
    $offset = 0;
    $users = [];
    do {
        $sponsorUserIds = self::query()
            ->selectRaw('userid,createtime')
            ->distinct()
            ->whereBetween('createtime', [$begin, $end])
            ->orderBy('createtime')
            ->offset($offset)
            ->limit($limit)
            ->get()
            ->toArray();

        $beLikedUserIds = self::query()
            ->selectRaw('"otherUserid",createtime')
            ->distinct()
            ->whereBetween('createtime', [$begin, $end])
            ->orderBy('createtime')
            ->offset($offset)
            ->limit($limit)
            ->get()
            ->toArray();

        $sponsorUserIds = array_column($sponsorUserIds, 'userid');
        $beLikedUserIds = array_column($beLikedUserIds, 'otherUserid');
        $likesUserIds = array_unique(array_merge($sponsorUserIds, $beLikedUserIds));
        $userIds = array_map(function ($value) {
            return ['userid' => $value];
        }, $likesUserIds);

        UserActionRecord::recordBatch($userIds);
        echo "推荐算法需要的喜欢\n";
        echo 'arrayCount:' . count($userIds) . "\n";
        $offset = $offset   $limit;
        echo '偏移量：' . $offset . "\n";
        usleep(10); //休眠10毫秒
    } while ($userIds);
    return $users;
}

优化前的思路是：

分批从DB中读取，通过array_merge()拼接所有数据，将所有数据通过一条sql批量插入数据库。

核心代码如下：

//分批取值的方法
public static function likeBetweenDuration($begin, $end, $select = 'userid,"otherUserid"')
{
    $limit = 200;
    $offset = 0;
    $users = [];
    do {
        $thisUsers = self::query()
            ->selectRaw($select)
            ->whereBetween('createtime', [$begin, $end])
            ->orderBy('createtime')
            ->offset($offset)
            ->limit($limit)
            ->get()
            ->toArray();
        $users = array_merge($users, $thisUsers);
        $offset = $offset   $limit;
    } while ($thisUsers);
    return $users;
}

//获得所有数据，再去重，插入数据库
$likes = UserRelationSingle::likeBetweenDuration(Utility::recommendCalcTimestamp(), Utility::recommendCalcEndTimestamp());
$sponsorUserIds = array_column($likes, 'userid');
$beLikedUserIds = array_column($likes, 'otherUserid');
$likesUserIds = array_unique(array_merge($sponsorUserIds, $beLikedUserIds));
$userIds = array_map(function ($value) {
    return ['userid' => $value];
}, $likesUserIds);

UserActionRecord::recordBatch($userIds);
echo "UserActionRecord 批量记录有喜欢行为的用户：" .
    json_encode($userIds) . "\n";

总结

1. 优化前的array_merge()一定会随着数据的增多出现内存不足的情况，而优化后的代码就不会。

2. 优化后的思路array_merge()每次最多只会处理2千条数据。

思路对比：

1. 优化前的思路尝试使用尽量少的sql，减少DB操作，把压力交给程序(PHP函数)去处理，忽略了内存问题。

2. 优化后的思路较好的平衡了DB操作和程序之间的平衡关系，分配读取的sql没有变； 之前的一次写入改成了多次写入，规避了内存问题，同时每次DB插入之后休眠10毫秒，减轻DB压力。

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