一、什么是高并发
高并发（High Concurrency）是互联网分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一，它通常是指，通过设计保证系统能够同时并行处理很多请求。
高并发相关常用的一些指标有响应时间（Response Time），吞吐量（Throughput），每秒查询率QPS（Query Per Second），并发用户数等。
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，这个200ms就是系统的响应时间。
吞吐量：单位时间内处理的请求数量。
QPS：每秒响应请求数。在互联网领域，这个指标和吞吐量区分的没有这么明显。
并发用户数：同时承载正常使用系统功能的用户数量。例如一个即时通讯系统，同时在线量一定程度上代表了系统的并发用户数。
二、如何提升系统的并发能力
互联网分布式架构设计，提高系统并发能力的方式，方法论上主要有两种：垂直扩展（Scale Up）与水平扩展（Scale Out）。
垂直扩展：提升单机处理能力。垂直扩展的方式又有两种：
（1）增强单机硬件性能，例如：增加CPU核数如32核，升级更好的网卡如万兆，升级更好的硬盘如SSD，扩充硬盘容量如2T，扩充系统内存如128G；
（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，使用无锁数据结构来减少响应时间；
在互联网业务发展非常迅猛的早期，如果预算不是问题，强烈建议使用“增强单机硬件性能”的方式提升系统并发能力，因为这个阶段，公司的战略往往是发展业务抢时间，而“增强单机硬件性能”往往是最快的方法。
不管是提升单机硬件性能，还是提升单机架构性能，都有一个致命的不足：单机性能总是有极限的。所以互联网分布式架构设计高并发终极解决方案还是水平扩展。
水平扩展：只要增加服务器数量，就能线性扩充系统性能。水平扩展对系统架构设计是有要求的，如何在架构各层进行可水平扩展的设计，以及互联网公司架构各层常见的水平扩展实践，是本文重点讨论的内容。
三、常见的互联网分层架构
常见互联网分布式架构如上，分为：
（1）客户端层：典型调用方是浏览器browser或者手机应用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：如果实现了服务化，就有这一层
（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
整个系统各层次的水平扩展，又分别是如何实施的呢？
四、分层水平扩展架构实践
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能，做到理论上的无限高并发。
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。
当web后端成为瓶颈的时候，只要增加服务器数量，新增web服务的部署，在nginx配置中配置上新的web后端，就能扩展站点层的性能，做到理论上的无限高并发。
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时，RPC-client中的连接池会建立与下游服务多个连接，当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，做到理论上的无限高并发。如果需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。
数据层的水平扩展
在数据量很大的情况下，数据层（缓存，数据库）涉及数据的水平扩展，将原本存储在一台服务器上的数据（缓存，数据库）水平拆分到不同服务器上去，以达到扩充系统性能的目的。
互联网数据层常见的水平拆分方式有这么几种，以数据库为例：
按照范围水平拆分
每一个数据服务，存储一定范围的数据，上图为例：
user0库，存储uid范围1-1kw
user1库，存储uid范围1kw-2kw
这个方案的好处是：
（1）规则简单，service只需判断一下uid范围就能路由到对应的存储服务；
（2）数据均衡性较好；
（3）比较容易扩展，可以随时加一个uid[2kw,3kw]的数据服务；
不足是：
（1） 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；
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，上图为例：
user0库，存储偶数uid数据
user1库，存储奇数uid数据
这个方案的好处是：
（1）规则简单，service只需对uid进行hash能路由到对应的存储服务；
（2）数据均衡性较好；
（3）请求均匀性较好；
不足是：
（1）不容易扩展，扩展一个数据服务，hash方法改变时候，可能需要进行数据迁移；
这里需要注意的是，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有本质的不同。
通过水平拆分扩展数据库性能：
（1）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；
（2）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；
（3）数据水平拆分到了n个服务器上，理论上读性能扩充了n倍，写性能也扩充了n倍（其实远不止n倍，因为单机的数据量变为了原来的1/n）；
通过主从同步读写分离扩展数据库性能：
（1）每个服务器上存储的数据量是和总量相同；
（2）n个服务器上的数据都一样，都是全集；
（3）理论上读性能扩充了n倍，写仍然是单点，写性能不变；
缓存层的水平拆分和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，就不再展开。
五、总结
高并发（High Concurrency）是互联网分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一，它通常是指，通过设计保证系统能够同时并行处理很多请求。
提高系统并发能力的方式，方法论上主要有两种：垂直扩展（Scale Up）与水平扩展（Scale Out）。前者垂直扩展可以通过提升单机硬件性能，或者提升单机架构性能，来提高并发性，但单机性能总是有极限的，互联网分布式架构设计高并发终极解决方案还是后者：水平扩展。
互联网分层架构中，各层次水平扩展的实践又有所不同：
（1）反向代理层可以通过“DNS轮询”的方式来进行水平扩展；
（2）站点层可以通过nginx来进行水平扩展；
（3）服务层可以通过服务连接池来进行水平扩展；
（4）数据库可以按照数据范围，或者数据哈希的方式来进行水平扩展；
各层实施水平扩展后，能够通过增加服务器数量的方式来提升系统的性能，做到理论上的性能无限。
秒杀系统如何进行架构
一、秒杀业务为什么难做
1）im系统，例如qq或者微博，每个人都读自己的数据（好友列表、群列表、个人信息）；
2）微博系统，每个人读你关注的人的数据，一个人读多个人的数据；
3）秒杀系统，库存只有一份，所有人会在集中的时间读和写这些数据，多个人读一个数据。
例如：小米手机每周二的秒杀，可能手机只有1万部，但瞬时进入的流量可能是几百几千万。
又例如：12306抢票，票是有限的，库存一份，瞬时流量非常多，都读相同的库存。读写冲突，锁非常严重，这是秒杀业务难的地方。那我们怎么优化秒杀业务的架构呢？
二、优化方向
优化方向有两个（今天就讲这两个点）：
（1）将请求尽量拦截在系统上游（不要让锁冲突落到数据库上去）。传统秒杀系统之所以挂，请求都压倒了后端数据层，数据读写锁冲突严重，并发高响应慢，几乎所有请求都超时，流量虽大，下单成功的有效流量甚小。以12306为例，一趟火车其实只有2000张票，200w个人来买，基本没有人能买成功，请求有效率为0。
（2）充分利用缓存，秒杀买票，这是一个典型的读多些少的应用场景，大部分请求是车次查询，票查询，下单和支付才是写请求。一趟火车其实只有2000张票，200w个人来买，最多2000个人下单成功，其他人都是查询库存，写比例只有0.1%，读比例占99.9%，非常适合使用缓存来优化。好，后续讲讲怎么个“将请求尽量拦截在系统上游”法，以及怎么个“缓存”法，讲讲细节。
三、常见秒杀架构
常见的站点架构基本是这样的（绝对不画忽悠类的架构图）
（1）浏览器端，最上层，会执行到一些JS代码
（2）站点层，这一层会访问后端数据，拼html页面返回给浏览器
（3）服务层，向上游屏蔽底层数据细节，提供数据访问
（4）数据层，最终的库存是存在这里的，mysql是一个典型（当然还有会缓存）
这个图虽然简单，但能形象的说明大流量高并发的秒杀业务架构，大家要记得这一张图。
后面细细解析各个层级怎么优化。
四、各层次优化细节
第一层，客户端怎么优化（浏览器层，APP层）
问大家一个问题，大家都玩过微信的摇一摇抢红包对吧，每次摇一摇，就会往后端发送请求么？回顾我们下单抢票的场景，点击了“查询”按钮之后，系统那个卡呀，进度条涨的慢呀，作为用户，我会不自觉的再去点击“查询”，对么？继续点，继续点，点点点。。。有用么？平白无故的增加了系统负载，一个用户点5次，80%的请求是这么多出来的，怎么整？
（a）产品层面，用户点击“查询”或者“购票”后，按钮置灰，禁止用户重复提交请求；
（b）JS层面，限制用户在x秒之内只能提交一次请求；
APP层面，可以做类似的事情，虽然你疯狂的在摇微信，其实x秒才向后端发起一次请求。这就是所谓的“将请求尽量拦截在系统上游”，越上游越好，浏览器层，APP层就给拦住，这样就能挡住80%+的请求，这种办法只能拦住普通用户（但99%的用户是普通用户）对于群内的高端程序员是拦不住的。firebug一抓包，http长啥样都知道，js是万万拦不住程序员写for循环，调用http接口的，这部分请求怎么处理？
第二层，站点层面的请求拦截
怎么拦截？怎么防止程序员写for循环调用，有去重依据么？ip？cookie-id？…想复杂了，这类业务都需要登录，用uid即可。在站点层面，对uid进行请求计数和去重，甚至不需要统一存储计数，直接站点层内存存储（这样计数会不准，但最简单）。一个uid，5秒只准透过1个请求，这样又能拦住99%的for循环请求。
5s只透过一个请求，其余的请求怎么办？缓存，页面缓存，同一个uid，限制访问频度，做页面缓存，x秒内到达站点层的请求，均返回同一页面。同一个item的查询，例如车次，做页面缓存，x秒内到达站点层的请求，均返回同一页面。如此限流，既能保证用户有良好的用户体验（没有返回404）又能保证系统的健壮性（利用页面缓存，把请求拦截在站点层了）。
页面缓存不一定要保证所有站点返回一致的页面，直接放在每个站点的内存也是可以的。优点是简单，坏处是http请求落到不同的站点，返回的车票数据可能不一样，这是站点层的请求拦截与缓存优化。
好，这个方式拦住了写for循环发http请求的程序员，有些高端程序员（黑客）控制了10w个肉鸡，手里有10w个uid，同时发请求（先不考虑实名制的问题，小米抢手机不需要实名制），这下怎么办，站点层按照uid限流拦不住了。
第三层 服务层来拦截（反正就是不要让请求落到数据库上去）
服务层怎么拦截？大哥，我是服务层，我清楚的知道小米只有1万部手机，我清楚的知道一列火车只有2000张车票，我透10w个请求去数据库有什么意义呢？没错，请求队列！
对于写请求，做请求队列，每次只透有限的写请求去数据层（下订单，支付这样的写业务）
1w部手机，只透1w个下单请求去db
3k张火车票，只透3k个下单请求去db
如果均成功再放下一批，如果库存不够则队列里的写请求全部返回“已售完”。
对于读请求，怎么优化？cache抗，不管是memcached还是redis，单机抗个每秒10w应该都是没什么问题的。如此限流，只有非常少的写请求，和非常少的读缓存mis的请求会透到数据层去，又有99.9%的请求被拦住了。
当然，还有业务规则上的一些优化。回想12306所做的，分时分段售票，原来统一10点卖票，现在8点，8点半，9点，...每隔半个小时放出一批：将流量摊匀。
其次，数据粒度的优化：你去购票，对于余票查询这个业务，票剩了58张，还是26张，你真的关注么，其实我们只关心有票和无票？流量大的时候，做一个粗粒度的“有票”“无票”缓存即可。
第三，一些业务逻辑的异步：例如下单业务与 支付业务的分离。这些优化都是结合 业务 来的，我之前分享过一个观点“一切脱离业务的架构设计都是耍流氓”架构的优化也要针对业务。
好了，最后是数据库层
浏览器拦截了80%，站点层拦截了99.9%并做了页面缓存，服务层又做了写请求队列与数据缓存，每次透到数据库层的请求都是可控的。db基本就没什么压力了，闲庭信步，单机也能扛得住，还是那句话，库存是有限的，小米的产能有限，透这么多请求来数据库没有意义。
全部透到数据库，100w个下单，0个成功，请求有效率0%。透3k个到数据，全部成功，请求有效率100%。
五、总结
上文应该描述的非常清楚了，没什么总结了，对于秒杀系统，再次重复下我个人经验的两个架构优化思路：
（1）尽量将请求拦截在系统上游（越上游越好）；
（2）读多写少的常用多使用缓存（缓存抗读压力）；
浏览器和APP：做限速
站点层：按照uid做限速，做页面缓存
服务层：按照业务做写请求队列控制流量，做数据缓存
数据层：闲庭信步
并且：结合业务做优化
10w定时任务，如何高效触发超时
一、缘起
很多时候，业务有定时任务或者定时超时的需求，当任务量很大时，可能需要维护大量的timer，或者进行低效的扫描。
例如：58到家APP实时消息通道系统，对每个用户会维护一个APP到服务器的TCP连接，用来实时收发消息，对这个TCP连接，有这样一个需求：“如果连续30s没有请求包（例如登录，消息，keepalive包），服务端就要将这个用户的状态置为离线”。
其中，单机TCP同时在线量约在10w级别，keepalive请求包大概30s一次，吞吐量约在3000qps。
一般来说怎么实现这类需求呢？
“轮询扫描法”
1）用一个Map<uid, last_packet_time>来记录每一个uid最近一次请求时间last_packet_time
2）当某个用户uid有请求包来到，实时更新这个Map
3）启动一个timer，当Map中不为空时，轮询扫描这个Map，看每个uid的last_packet_time是否超过30s，如果超过则进行超时处理
“多timer触发法”
1）用一个Map<uid, last_packet_time>来记录每一个uid最近一次请求时间last_packet_time
2）当某个用户uid有请求包来到，实时更新这个Map，并同时对这个uid请求包启动一个timer，30s之后触发
3）每个uid请求包对应的timer触发后，看Map中，查看这个uid的last_packet_time是否超过30s，如果超过则进行超时处理
方案一：只启动一个timer，但需要轮询，效率较低
方案二：不需要轮询，但每个请求包要启动一个timer，比较耗资源
特别在同时在线量很大时，很容易CPU100%，如何高效维护和触发大量的定时/超时任务，是本文要讨论的问题。
二、环形队列法
废话不多说，三个重要的数据结构：
1）30s超时，就创建一个index从0到30的环形队列（本质是个数组）
2）环上每一个slot是一个Set<uid>，任务集合
3）同时还有一个Map<uid, index>，记录uid落在环上的哪个slot里
同时：
1）启动一个timer，每隔1s，在上述环形队列中移动一格，0->1->2->3…->29->30->0…
2）有一个Current Index指针来标识刚检测过的slot
当有某用户uid有请求包到达时：
1）从Map结构中，查找出这个uid存储在哪一个slot里
2）从这个slot的Set结构中，删除这个uid
3）将uid重新加入到新的slot中，具体是哪一个slot呢 => Current Index指针所指向的上一个slot，因为这个slot，会被timer在30s之后扫描到
（4）更新Map，这个uid对应slot的index值
哪些元素会被超时掉呢？
Current Index每秒种移动一个slot，这个slot对应的Set<uid>中所有uid都应该被集体超时！如果最近30s有请求包来到，一定被放到Current Index的前一个slot了，Current Index所在的slot对应Set中所有元素，都是最近30s没有请求包来到的。
所以，当没有超时时，Current Index扫到的每一个slot的Set中应该都没有元素。
优势：
（1）只需要1个timer
（2）timer每1s只需要一次触发，消耗CPU很低
（3）批量超时，Current Index扫到的slot，Set中所有元素都应该被超时掉
三、总结
这个环形队列法是一个通用的方法，Set和Map中可以是任何task，本文的uid是一个最简单的举例。
