业务和功能介绍
背景：CDT成为阿里云云上核心计费产品，用户量从50w-700w的增长，对业务有一个大的增长
需求：需要对开通CDT的用户做CDT抵扣包的流量抵扣
项目难点在于：数据量大，对抵扣性能要求大，同时对db查询的qps有一个大的压力
需求：需要对开通CDT的用户做CDT抵扣包的流量抵扣
项目难点在于：数据量大，对抵扣性能要求大，同时对db查询的qps有一个大的压力
项目实现
• CDT抵扣包分库分表改造：基于TDDL中间件对用户ID水平分片（8库64表），对CDT抵扣包/抵扣实例/抵扣记录数据进行分库分表，支撑CDT免开通功能上线以及CDT用户量从50W到700W的增长。
• CDT抵扣性能优化：设计双层并发处理架构，外层基于动态线程池实现64分片并发调度，内层采用ForkJoinPool工作窃取算法处理单用户流量抵扣；构建Redis缓存用户抵扣实例信息，引入Kafka消息队列实现计算存储解耦；系统整体性能提升18倍（90min→5min）。
• CDT跨域支持峰值带宽计费：开发用户CDT跨域计费方式从按流量计费和按带宽计费方式的切换，提升了CDT计费能力。
• 计量推送任务优化：改造推送前检查任务，将外部接口查询信息存入数据库，降低因外部调用问题导致的推送任务失败风险。
• CDT抵扣性能优化：设计双层并发处理架构，外层基于动态线程池实现64分片并发调度，内层采用ForkJoinPool工作窃取算法处理单用户流量抵扣；构建Redis缓存用户抵扣实例信息，引入Kafka消息队列实现计算存储解耦；系统整体性能提升18倍（90min→5min）。
• CDT跨域支持峰值带宽计费：开发用户CDT跨域计费方式从按流量计费和按带宽计费方式的切换，提升了CDT计费能力。
• 计量推送任务优化：改造推送前检查任务，将外部接口查询信息存入数据库，降低因外部调用问题导致的推送任务失败风险。
示例图片视频
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