2007年1月下旬,UE机房隔壁的大型会议室里座无虚席,“云帆计划”首次需求分析会正陷入僵持。
白板上画满了密密麻麻的架构草图,左侧是“全量缓存方案”,右侧是“按需缓存方案”。
两组支持者各执一词,争论声此起彼伏。
我坐在主位,指尖敲击着桌面,眉头紧锁。
全量缓存能最大化降低延迟,但广州节点的服务器存储成本会飙升3倍;
按需缓存虽省钱,却无法满足下沉市场用户对热门资源的快速访问需求,两者似乎陷入了无解的矛盾。
“刘哥,全量缓存才是王道!”
小李激动地站起来,指着用户访问数据图表。
“你看,近70%的用户投诉集中在热门资源加载慢,要是把新闻首页、热门图片这些全存到本地节点,延迟肯定能降到50ms以内!”
负责运维的老王立刻反驳。
“小李你太理想化了!全量缓存需要新增20台高性能服务器,存储成本每月增加8万,而且很多资源一周都没人访问一次,纯属浪费存储空间!”
会议室里再次陷入争论。
曾庆国坐在角落,抱着胳膊一言不发。
嘴角挂着一丝似有若无的笑意,显然是想看我如何化解这个僵局。
我揉了揉发胀的太阳穴,目光不自觉地投向门口。
刘菲菲之前说产品部有个紧急评审会,会晚点过来。
此刻我突然有些期待她的意见,毕竟她总能从用户体验和商业成本的平衡点找到突破口。
就在这时,会议室的门被推开。
刘菲菲快步走进来,手里拿着一个平板电脑,额头上带着细密的汗珠。
“抱歉,来晚了,产品评审会超时了。”
她径直走到我身边坐下,快速扫了一眼白板上的方案。
低声问:“卡在资源存储方案上了?”
我点点头,把目前的争议简单跟她说了一遍。
她听完后没有立刻发言,而是打开平板电脑,调出一份详细的用户访问分析报告,手指在屏幕上快速滑动。
“我这几天正好整理了内核测试期间的用户行为数据,或许能给大家提供一个新的思路。”
她举起平板电脑,将报告投射到会议室的大屏幕上。
“大家看,这是近一个月的用户访问热力图——红色区域是访问频次Top10%的资源,包括信浪、搜虎等主流新闻首页、热门图片和常用功能入口,这些资源占总访问量的68%,但体积只占所有资源的22%;蓝色区域是访问频次低于0.1%的冷数据,占总资源体积的45%,但访问量不足3%。”
会议室里瞬间安静下来,所有人的目光都聚焦在屏幕上的热力图上。
刘菲菲继续说道:“我们没必要非此即彼,完全可以按用户访问热度划分资源存储——热点资源(Top10%)存储在广州本地CDN节点,利用运营商骨干网低延迟的优势,确保用户‘秒开’;中低频资源存储在区域节点;冷数据则直接走云端存储,用户访问时再按需调度。”
她顿了顿,调出成本测算表。
“这样一来,本地节点只需新增8台服务器,存储成本每月增加3.2万,比全量缓存节省60%;同时,热点资源的访问延迟能控制在50ms以内,冷数据虽然延迟稍高,但因为访问量极低,对整体用户体验影响微乎其微,完美平衡了延迟和成本。”
我看着屏幕上的数据和测算表,心里豁然开朗。
之前我们一直纠结于“全存”或“不存”,却忽略了资源访问的不均衡性。
刘菲菲的建议正好击中了问题的核心——用最少的成本,解决最核心的用户痛点。
“这个思路太妙了!”
老张率先反应过来,推了推眼镜。
“按热度划分后,我们不仅能控制成本,还能根据用户访问习惯动态调整存储策略,比如节假日热门资源增多,就临时扩容本地节点存储,灵活性大大提高!”
小李也点点头:“对!之前我只想着降低延迟,却没考虑到资源访问的不均衡,Chris姐这个方案确实更合理,既解决了热门资源加载慢的问题,又不用浪费存储空间。”
我看向刘菲菲。
她的眼神里带着一丝自信的光芒,嘴角挂着浅浅的笑意。
从内核项目的视觉优化争执,到冷门机型测试的默默帮忙,再到现在“云帆计划”的关键建议,她总能用专业的洞察打破僵局。
我突然意识到,我们之间的默契早已超越了普通的同事关系,在一次次的碰撞与配合中,形成了一种无需多言的深度共鸣。
“我同意这个方案。”
我沉声说道,语气带着不容置疑的坚定。
“按用户访问热度划分资源存储,就作为‘云帆计划’的核心存储策略。后续技术部会基于这个思路,完善节点调度算法和资源更新机制;产品部负责持续监控用户访问数据,每月输出热度分析报告,动态调整热点资源名单。”
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