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：

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：

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。

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

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

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？

　　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

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：

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：

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：

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。

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：

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。