高并发入门

一、高并发的几个指标

1、响应时间：  系统对请求做出响应的时间，例如系统处理一个HTTP请求需要200ms, 这就是系统的响应时间

2、吞吐量： 单位时间内处理的请求数量

3、QPS：  每秒响应请求数

4、并发用户数： 同时承载正常使用系统功能的用户数量。

 

二、提升系统的并发能力常见方法

1、垂直扩展

1） 增强单机硬件性能： 例如增加CPU核数，升级更好的网卡、升级更好的硬盘、扩充硬盘容量、扩充系统内存

2） 提升单机架构性能： 例如，使用cache来减少IO次数，使用异步来增加单服务吞吐量

 

2、水平扩展

如何在架构各层进行可水平扩展的设计

 

三、常见的互联网分层架构

1、客户端层： 典型调用方法是浏览器browser或者手机APP

2、反向代理层： 系统入口，反向代理

3、站点应用层： 实现核心应用逻辑，返回HTML或者json

4、服务层： 实现服务化

5、数据-缓存层： 缓存加速访问存储

6、数据-数据库层： 数据库固化数据存储

 

四、分层水平扩展架构实践

1、反向代理层的水平扩展

反向代理层的水平扩展，是通过DNS轮询实现的。 DNS-server对于一个域名配置了多个解析IP，每次DNS解析

请求来访问DNS-server，会轮询返回这些IP。  当Nginx成为瓶颈的时候，只要增加服务器数量，新增Nginx服务

的部署，增加一个外网IP，就能扩展反向代理层的性质，做到理论上的无限高并发

 

2、站点层的水平扩展

站点层的水平扩展，是通过Nginx实现的。通过修改Nginx.conf可以设置多个web后端。

 

3、服务层的水平扩展

服务层的水平扩展，是通过服务连接池实现的。 站点层通过RPC-client调用下游的服务层RPC-server， RPC-client 

的连接池会建立与下游服务多个连接，多服务成为瓶颈的时候，只要增加服务器数量，新增服务部署，在RPC-client处

建立新的下游服务连接，就能扩展服务层性能。 如果要优雅的进行服务层自动扩容，这里可能需要配置中心里服务自动

发现功能的支持

 

4、数据层的水平扩展

在数据量很大的情况下，数据层涉及数据的水平扩展，将原本存储在一台服务器上的数据水平拆分到不同服务器上，以

达到扩充系统性能的目的。 常见的几种数据层水平拆分方式

 

1）按照范围水平拆分：  每一个数据服务，存储一定范围的数据。 比如user0库存储UID1-1k user1库存储UID 1k-2k

好处： 规则简单、数据均衡性较好、比较容易扩展

不足： 请求的负载不一定均衡，一般来说，新注册的用户会比老用户更活跃，大range的服务请求压力会更大

 

2）按照哈希水平拆分： 每一个数据库，存储某个key值hash后的部分数据。 例如user0存储UID为偶数的数据，user1则

为UID是奇数的数据

好处： 规则简单、数据均衡较好、请求均衡性较好

不足： 不容易扩展，扩展一个数据服务，hash方法改变的时候，可能需要进行数据迁移。 通过水平拆分来扩充系统性能，

与主从同步读写分离来扩充数据库性能的方式不同。

 

3） 通过水平拆分扩展数据库性能

每个服务器上存储的数据量是总量的1/n，所以单机的性能也会有提升； n个服务器上的数据没有交集，那个服务器上数据的

并集是数据的全集； 

 

4） 通过主从同步读写分离扩展数据库

每个服务器上存储的数据量是和总量相同； n个服务器上的数据都一样，都是全集； 

 

5、缓存层的水平拆分

同数据库层的水平拆分类似，也是以范围拆分和哈希拆分的方式居多