缘起

前年冬天在人人时, 为了方便组里一起吃饭的同学们互相算账, 参考以前度厂的饭团设置, 在团队里拉起一个饭团, 然后写了个小系统来记账

设计

一开始的想法是这样的

1. 饭团设置一个团长, 团长管饭团的钱, 出去吃饭时由团长付钱
2. 每顿饭按人均消费额, 扣除参团人的余额
3. 每个人把钱交给团长, 余额不足时由团长催促交钱

所以设计的数据模型是

    人 {
        id,
        姓名
    }
    饭 {
        id,
        付款人,    # 外键, 多对一
        参与人,    # 外键, 多对多
        消费额
    }

吃饭就在饭那个表里加一条记录, 充值也算一顿特殊的饭. 每顿饭后的账面和最终余额按时间遍历所有记录实时算, 这样一是省了记每顿饭后余额的存储开销, 二是避免有历史修改而需要更新余额表一堆数据的麻烦事. 考虑到饭团也就十来个人, 在可预见的未来数据量人最多到百级, 饭撑死也就是千级, 每次遍历的代价应该也不大 (事实上在我写本篇文章的时候, 饭团历史总人数不到 20, 算上充值转账等总共也不到 500 顿饭)

这个余额实时计算的思路和 BitCoin 的余额判断方法也挺像的, 正是因为我写饭团踩了不少坑, 所以我觉得 BitCoin 某些方面还是有很大问题的, 这个回头另外讨论

另外为了统计方便和可追查, 希望记录每顿饭是哪天在哪吃的, 新增和修改数据

    饭 {
        ...
        日期时间,
        店        # 外键, 多对多
    }
    店 {
        id,
        饭店名
    }

后来考虑未来可能有人因为转岗或离职离开饭团而饭团里还有余额需要退款, 新增两个特殊的店来记录充值退款操作, 自此数据模型设计完毕. 最终的 sqlite schema 如下

    CREATE TABLE "ft_people" (
        "id" integer NOT NULL PRIMARY KEY,
        "name" varchar(200) NOT NULL
    );

    CREATE TABLE "ft_deal" (
        "id" integer NOT NULL PRIMARY KEY,
        "restaurant_id" integer NOT NULL REFERENCES "ft_restaurant" ("id"),
        "pay_people_id" integer NOT NULL REFERENCES "ft_people" ("id"),
        "deal_date" datetime NOT NULL,
        "charge" real NOT NULL
    );
    CREATE INDEX "ft_deal_75ae3b0c" ON "ft_deal" ("pay_people_id");
    CREATE INDEX "ft_deal_be4c8f84" ON "ft_deal" ("restaurant_id");

    CREATE TABLE "ft_deal_peoples" (
        "id" integer NOT NULL PRIMARY KEY,
        "deal_id" integer NOT NULL,
        "people_id" integer NOT NULL REFERENCES "ft_people" ("id"),
        UNIQUE ("deal_id", "people_id")
    );
    CREATE INDEX "ft_deal_peoples_1a9336ea" ON "ft_deal_peoples" ("deal_id");
    CREATE INDEX "ft_deal_peoples_3cff102f" ON "ft_deal_peoples" ("people_id");

    CREATE TABLE "ft_restaurant" (
        "id" integer NOT NULL PRIMARY KEY,
        "name" varchar(200) NOT NULL
    );

因为懒得自己去管理数据的写和更新操作, 刚好那段时间看了下 django, 感觉自带 ORM 和 admin 组件的 django 会是开发的好选择, 于是对着 tutorial 学过去后就开工了. 很快写完, 框架用的 django1.5, 数据库用 sqlite, 页面是裸写的 html, 没有任何 javascript, 仅有的一点 css 也硬编码在 html 文件里了

功能和美化

用了一段时间后发现离一开始的设定有一些变化, 比如团长不一定每顿饭都出席, 那需要有另外的人付账, 然后团长又要给付账的人团费, 还不如直接让付账人的钱直接进饭团余额. 这个功能用最初的功能也可以做到, 只是让团费的作用没那么清晰了. 用到后来, 发现其实是不需要有饭团团长这个设定的, 每顿饭谁付钱就算谁的, 反正饭团记录的是每个人的帐户余额, 团费其实就是团长的帐户余额. 需要交团费或互相转账时直接添加一顿转出人付款, 参与人只有收款人的特殊虚拟饭就可以了, 于是又加了个叫转账的虚拟店来记录转账操作, 自此充值和退款两个虚拟店就变得毫无用处了

一开始所有饭团记录都只有一页, 后来应大家的统计需求, 按参与人/付款人/店分别做了个过滤器, 这个实现的很简单, 就是对不符合过滤器的记录, 只计算不输出就行了

当饭团运作了半年多后, 单页的饭团太长, 又将默认页面改成只看最近一个月的, 另外提供了个翻页的按钮和查看全部的选项. 另一个问题是饭团成立时的团员有人转去了其他团队不再一起吃饭, 这些人最近的记录都是空的, 放着一是不好看, 二是人多了页面宽度超过很多人显示器的大小, 于是给人加了一个 “是否活跃” 的属性, 默认不显示那些不活跃的人

前不久回头去看饭团的前端, 觉得虽然算不上丑死人, 但是也没好看到哪去, 刚好就用 bootstrap 套了下, 并把各种过滤器提供表单输入的功能弄成一个查询表单. 本打算把表单直接塞导航栏, 结果发现 bootstrap 原生的 select 什么的真心太丑, 放导航栏严重破坏美感, 后来找了个 bootstrap-select 的插件来支持, 这个就很赞了

用上 bootstrap 时一嫌自己管理 css/js 麻烦, 二怕又扯上被人盗用跑流量的狗血, 直接用了国内大公司的 cdn 内容. 后来用 bootstrap-select 时, 发现国外的 cdn 太慢, 国内又没找到靠谱的, 就只能在自己项目里拷贝了一份, 结果测试环境都 OK, 在线上的 fastcgi 环境里总显示有问题, 提示找不到文件, 怒了在 nginx 里对自己的 static 文件夹又加了一条 alias 才行. 后来想这么弱智的事情不会是 django 的问题, 就去找官方文档, 在 https://docs.djangoproject.com/en/dev/howto/static-files/ 里来回看了几次才发现最后有一段关于怎么 Deployment 的, 原来还要收集一次, 也还是要加 static alias 的嘛, 只是解决了为什么之前要给 static/admin 单加一条的问题. 从这个角度来说, django 还是略复杂蛋疼, flask 就简单的多, 完全交给你自己去弄, 而且 templates 和 static 都汇集放好管理, 或许 django 是为了给每个 app 单独的分发权?

性能优化

饭团弄好后先是架在了公司我跑 Ubuntu Server 的台式机上, 直接就用 runserver 的模式跑的. 后来因为台式机偶尔会掉电, 饭团没设开机自动启动, 偶尔也会忘了开, 加上内网 IP 不一定固定, 用起来还是有点小烦, 于是迁移到我的 VPS 上

我贪便宜 15$/yr 买的 buyvm VPS, 内存只有 128M, 之前曾经写过一篇各种压榨内存的优化记录, 饭团丢上去就发现这货居然还是内存大户, 搜了下改成用 flup 以 fastcgi 的模式跑, 并把实例压到只有一个, 反正访问也不频繁, 不用处理啥并发. 用了小半年后觉得偶尔有点卡, 不过一直认为是 buyvm 的机器烂加上服务器在美国多半是网络延迟, 就没再管他

等到去年冬天的时候, 发现这慢的已经完全不成样子了, 而且有报页面超过返回大小, 将默认页面改成只看最近一个月这也是个主要原因, 当时还以为是网络的问题导致卡 (我那个 vps 走联通线路只有不到 50KB/s 的速度)

今年过完年, 在想在新团队是不是也能搭个这货玩, 把之前的数据拷贝到本地去测试了下各项功能, 发现打开首页需要接近 10 秒, 这都是本地了, 不能再赖网络, 于是加各种 Debug 信息去看到底慢到哪里. 实时的余额计算流程大概是这样

    遍历所有饭:
        获取饭的信息, 包括关联的餐厅和付款人等
        遍历所有人
            判断是否参加了本顿饭, 如果没有
                直接沿用上条记录
            如果有
                判断是否是付款人, 如果是
                    增加本顿饭总额扣掉自己那份的进余额
                如果不是
                    从余额里扣掉本顿饭钱
        添加输出信息

这里面的参团判断是用 O(n^2) 遍历实现的, 一开始就十来个人, 就算是平方复杂度也能慢到哪里去, 结果一堆 debug 信息放下去那个地方还真是特别慢. 仔细想了下估计是那个遍历所有人做判断的地方, 每次都新做了一次 SQL 查询, 好吧, 把判断用的表先遍历一次提出来做个 dict, 果然快了一些. 经过这步后耗时从 10s 降到 1s, 感觉再快也快不过跨太平洋的网络耗时, 就没再继续压榨性能

上一个改动做完没几天笨狗折腾了个 digitalocean 的 VPS 玩, 这个延迟又低速度又快, 于是有想着对那个 1s 的性能做优化, 按说这么点数据要 0.1 秒都不正常. 继续琢磨, 猜是每次取一顿饭, 都做了若干次 SQL 查询去取外键数据, 于是把人和餐厅的数据都预先提取出来构建 dict, 然后查询的时候使用就好, 这样又能快一点. 再回头去看那个多出来的辅助表, 猜是那个表每遍历一顿饭又去做了一次查询, 干脆自己把 view 里的查询都裸写, 每次页面请求都把四个表数据都 select * 出来, 然后自己去拼, 反正数据也不复杂, 这样一次页面请求只用四次 SQL 查询, 果然速度就降到了 0.01s 内. 因为数据量不大, 对内存压力也几乎没有, 而且 digitalocean 的内存有 512M, 也不用那么抠内存

问题感想

我中间曾经想要不要换 flask 重写一次, 自己管数据库, 后来找到性能瓶颈后还是留在了 django 那, 能用就懒得去动, 而且自己写个 admin 还是略麻烦

跟熊吐槽 django 的 ORM 怎么这么烂, 深度插件控的熊表示你这个一定有合适插件来帮你干这事而不是靠自己裸写 SQL 的, 不过笨狗表示有找插件和配置的时间, 我裸写的东西早搞完了. 果然笨狗还是又笨又懒, 还好目前看也还没太多篓子

对了, 饭团的 github 开源地址在: https://github.com/whusnoopy/fantuan, 欢迎 fork 帮忙优化

最后挂个 DigitalOcean 的邀请链接: https://www.digitalocean.com/?refcode=8a3c1464993e 如果你通过这个注册并付款, 我会有返点支持我继续用 DO