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大数据&云计算|大数据下的用户中心如何设计( 四 )


非uid属性查询 ， 有两类典型的业务：
（1）用户侧 ， 前台访问 ， 单条记录的查询 ， 访问量较大 ， 服务需要高可用 ， 并且对一致性的要求较高；

（2）运营侧 ， 后台访问 ， 根据产品、运营需求 ， 访问模式各异 ， 基本上是批量分页的查询 ， 由于是内部系统 ， 访问量很低 ， 对可用性的要求不高 ， 对一致性的要求也没这么严格；
针对这两类业务 ， 架构设计的思路是：
（1）用户侧 ， 采用“建立非uid属性到uid的映射关系”的架构方案；
（2）运营侧 ， 采用“前台与后台分离”的架构方案；
前台用户侧 ， “建立非uid属性到uid的映射关系” ， 有四种常见的实践：
（1）索引表法：数据库中记录login_name与uid的映射关系；
（2）缓存映射法：缓存中记录login_name与uid的映射关系；
（3）生成uid法：login_name生成uid；
（4）基因法：login_name基因融入uid；
后台运营侧 ， “前台与后台分离”的最佳实践是：
（1）前台、后台系统 web/service/db 分离解耦 ， 避免后台低效查询引发前台查询抖动；
（2）可以采用数据冗余的设计方式；
（3）可以采用“外置索引”（例如ES搜索系统）或者“大数据处理”（例如HIVE）来满足后台变态的查询需求；


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