问题的出发点：
最近公司为了发展需要，要扩大对用户的信息采集，每个用户的采集量估计约3W。如果用户量增加的话，将会大量照成采集量成3W倍的增长，但是又要满足日常业务需要，特别是报表数据必要在规定的时间内完成。
技术障碍：
1. 面对用户量的增长，记录数3W倍的增长，如何保证这些记录能够在比较快的时间内进入存储介质。
2. 应对用户量的增长，如何在规定的时间内完成采集，增加硬件设备处理能力还是使用更多的服务器来处理请求。
3. 服务器的增长，是否能够支持现有的扩展能力。
架构实现：
使用到的技术项：
1. 面向服务开发思维
2. 队列服务
3. 多任务并发执行
4. 分布式服务管理
5. Redis的应用
6. 数据分表（分区）的实现和应用
7. Redis异步延迟同步到数据库
架构图如下：
具体实现：
1. 队列服务可以采用HttpsQs
2. 多任务并发执行，PHP版可采用ParallelCurl，可控制并发数量
3. 可使用PHP Redis实现对Redis的操作
4. 数据表分表或者分区，可自行动手写个，原理很简单，需要指导的可以发私密信
总结：
整个方案不是很复杂，在处理大数据方向这块，基本的原理都是一样，把不可控的因素要把握住，所以在多任务并发这块一定要控制到合理的数量，另外Redis缓存也支持分布式集群，增加Redis服务器并不会影响上层代码的改变，相对来说扩容能力还是相对不错。