1. 请求接收与初步处理
- 用户发送请求：https://www.icon2u.com/avatar/[标识符]（标识符可能是哈希值或邮箱）
- 服务器接收请求，提取标识符部分
- 忽略所有查询参数（如s=56、d=monsterid、r=g等），这些参数不会影响处理逻辑
2. 白名单验证（使用内存缓存）
- 从请求头中提取Referer信息
- 解析Referer获取域名
- 检查域名是否存在于内存中的白名单集合中
- 如果域名不在白名单中：
- 返回403错误或预设的默认头像
- 请求处理结束
- 如果域名在白名单中：
- 继续后续处理
3. 标识符处理与内存缓存检查
- 检查标识符是哈希值还是邮箱
- 如果是邮箱：
- 转换为SHA256哈希值
- 使用哈希值作为键检查内存缓存
- 如果内存缓存命中：
- 立即返回缓存的128px头像
- 触发异步统计记录
- 请求处理结束
- 如果内存缓存未命中：
- 继续后续处理
4. 文件系统缓存检查
- 使用哈希值构建文件路径：[缓存目录]/[哈希值].png
- 检查文件是否存在
- 如果文件存在：
- 读取文件内容
- 将头像添加到内存缓存（供后续请求使用）
- 返回头像图像
- 触发异步统计记录
- 请求处理结束
- 如果文件不存在：
- 继续后续处理
5. 从Gravatar获取头像
- 构建Gravatar请求URL：https://secure.gravatar.com/avatar/[哈希值]?d=404
- 设置较短的超时时间（如3秒）
- 发送请求到Gravatar
- 如果Gravatar返回成功（200状态码）：
- 立即将Gravatar返回的图像返回给用户
- 触发异步任务：
- 保存图像到文件系统
- 添加到内存缓存
- 记录统计信息
- 请求处理结束
- 如果Gravatar返回失败或超时：
- 继续后续处理
6. 返回默认头像并触发异步生成
- 从预设的0-10个默认静态头像中随机选择一个
- 返回该静态头像给用户
- 触发异步任务：
- 使用DiceBear API生成个性化头像
- 生成的头像保存到文件系统（设置1个月有效期）
- 添加到内存缓存
- 记录统计信息
- 请求处理结束
典型请求场景示例
场景1：热门头像（内存缓存命中）
- 接收请求，提取哈希值
- 验证域名在白名单中
- 内存缓存命中
- 立即返回缓存的头像
- 异步记录统计信息
场景2：已缓存头像（文件缓存命中）
- 接收请求，提取哈希值
- 验证域名在白名单中
- 内存缓存未命中
- 文件缓存命中
- 返回头像并添加到内存缓存
- 异步记录统计信息
场景3：Gravatar有头像
- 接收请求，提取哈希值
- 验证域名在白名单中
- 内存缓存未命中
- 文件缓存未命中
- Gravatar请求成功
- 立即返回Gravatar头像
- 异步保存头像和记录统计
场景4：无头像用户（首次访问）
- 接收请求，提取哈希值
- 验证域名在白名单中
- 内存缓存未命中
- 文件缓存未命中
- Gravatar请求失败
- 返回随机静态默认头像
- 异步生成个性化头像并记录统计
场景5：邮箱请求转换
- 接收请求，提取邮箱
- 验证域名在白名单中
- 转换邮箱为哈希值
- 继续场景1-4中的相应流程
异步处理详情
- 统计记录：
- 记录域名、哈希、时间戳、缓存命中情况
- 批量写入数据库（如每分钟一次）
- 缓存保存：
- 将Gravatar或DiceBear头像保存到文件系统
- 更新内存缓存
- 默认头像生成：
- 调用DiceBear API生成个性化头像
- 保存生成的头像到缓存
- 缓存维护：
- 定期清理过期缓存
- 预热热门头像缓存
- 更新内存中的白名单
核心简化与优化点
1. 全面内存缓存策略
- 头像缓存：将常用头像缓存到内存，减少文件系统访问
- 白名单缓存：将白名单域名加载到内存，加速验证过程
- 定期刷新：设置合理的缓存刷新机制，保持数据新鲜度
2. 参数处理简化（重点优化）
- 统一尺寸：忽略所有尺寸参数（如s=56或s=112），始终返回128px标准尺寸
- 忽略Gravatar特定参数：忽略d=monsterid、r=g等所有额外参数
- 简化缓存键：仅使用哈希值作为缓存键，不考虑参数变化
3. 处理流程优化
第一阶段：快速响应路径
- 接收请求
- 获取请求的标识符(哈希值或邮箱)
- 从内存获取缓存的白名单列表
- 域名白名单验证
- 从Referer中提取域名
- 快速检查域名是否在内存中的白名单列表中
- 如不在白名单，返回403错误或默认头像
- 内存缓存检查
- 如为邮箱，转换为哈希值
- 使用哈希值检查内存缓存
- 如内存中有缓存，立即返回标准128px头像
第二阶段：文件缓存路径
- 本地文件缓存检查
- 检查文件系统中是否有对应哈希值的头像缓存
- 如缓存存在，将其加入内存缓存并返回
第三阶段：外部获取路径
- Gravatar获取
- 设置较短超时时间（如3秒）
- 尝试从Gravatar获取头像
- 如获取成功，立即返回给用户，无需等待本地保存
- 如获取失败，立即返回预设的随机默认头像（0-10中随机选择一个）
第四阶段：异步处理（不影响响应速度）
- 异步后台任务
- 异步记录访问统计
- 异步保存从Gravatar获取的头像到本地文件系统
- 对无头像用户，异步调用DiceBear生成头像并设置1个月缓存期
- 定期更新内存中的白名单和热门头像缓存
- 按计划执行缓存维护任务
白名单缓存实现细节
初始化阶段
- 服务启动时从文件加载白名单域名到内存
- 使用高效的数据结构（如HashSet）存储，实现O(1)查找复杂度
- 预分配足够空间避免动态扩容开销
刷新机制
- 设置白名单文件监视器，检测文件变化自动刷新缓存
- 或设置定时刷新（如每10分钟），保持内存数据与文件同步
- 提供手动刷新API，用于紧急更新
容错机制
- 如白名单加载失败，使用上一次成功加载的数据
- 如没有历史数据，可设置"安全模式"（如只允许已知域名）
- 记录错误但不中断服务
优化效果对比
白名单验证
- 原来：每次请求都从文件读取白名单并执行验证
- 优化后：从内存中快速验证，接近零延迟
参数处理
- 原来：处理多种尺寸和参数组合，为每种组合维护缓存
- 优化后：完全忽略参数变化，只维护单一尺寸(128px)的缓存
请求处理路径
- 原来：所有请求类型使用相似处理逻辑
- 优化后：针对主要场景（哈希值请求）优化，最小化处理步骤
缓存效率
- 原来：主要依赖文件系统缓存
- 优化后：双层缓存（内存+文件系统），大幅减少I/O操作
响应速度
- 原来：完成全部处理（包括保存）后返回
- 优化后：获得有效头像立即返回，后续处理异步进行
实施建议
- 分阶段实施：
- 第一阶段：实现白名单内存缓存和参数简化
- 第二阶段：添加头像内存缓存层
- 第三阶段：实现异步处理机制
- 监控与调优：
- 添加性能监控点，记录各环节处理时间
- 根据实际数据调整内存缓存大小和刷新频率
- 定期分析热门头像，优化缓存策略
- 平滑过渡：
- 在一段时间内同时支持旧参数和新策略
- 逐步将用户引导至优化的请求格式
