一般互联网公司 如何进行高并发的架构

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nginxconf，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：

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：

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。

高并发量网站解决方案

一个小型的网站，可以使用最简单的html静态页面就实现了，配合一些达到美化效果，所有的页面均存放在一个目录下，这样的网站对系统架构、性能的要求都很简单。随着互联网业务的不断丰富，网站相关的技术经过这些年的发展，已经细分到很细的方方面面，尤其对于大型网站来说，所采用的技术更是涉及面非常广，从硬件到软件、编程语言、数据库、WebServer、防火墙等各个领域都有了很高的要求，已经不是原来简单的html静态网站所能比拟的。

大型网站，比如门户网站，在面对大量用户访问、高并发请求方面，基本的解决方案集中在这样几个环节：使用高性能的服务器、高性能的数据库、高效率的编程语言、还有高性能的Web容器。这几个解决思路在一定程度上意味着更大的投入。

1、HTML静态化

其实大家都知道，效率最高、消耗最小的就是纯静态化的html页面，所以我们尽可能使我们的网站上的页面采用静态页面来实现，这个最简单的方法其实也是最有效的方法。但是对于大量内容并且频繁更新的网站，我们无法全部手动去挨个实现，于是出现了我们常见的信息发布系统CMS，像我们常访问的各个门户站点的新闻频道，甚至他们的其他频道，都是通过信息发布系统来管理和实现的，信息发布系统可以实现最简单的信息录入自动生成静态页面，还能具备频道管理、权限管理、自动抓取等功能，对于一个大型网站来说，拥有一套高效、可管理的CMS是必不可少的。

除了门户和信息发布类型的网站，对于交互性要求很高的社区类型网站来说，尽可能的静态化也是提高性能的必要手段，将社区内的帖子、文章进行实时的静态化、有更新的时候再重新静态化也是大量使用的策略，像Mop的大杂烩就是使用了这样的策略，网易社区等也是如此。

同时，html静态化也是某些缓存策略使用的手段，对于系统中频繁使用数据库查询但是内容更新很小的应用，可以考虑使用html静态化来实现。比如论坛中论坛的公用设置信息，这些信息目前的主流论坛都可以进行后台管理并且存储在数据库中，这些信息其实大量被前台程序调用，但是更新频率很小，可以考虑将这部分内容进行后台更新的时候进行静态化，这样避免了大量的数据库访问请求。

2、服务器分离

大家知道，对于Web服务器来说，不管是Apache、IIS还是其他容器，是最消耗资源的，于是我们有必要将与页面进行分离，这是基本上大型网站都会采用的策略，他们都有独立的、甚至很多台的服务器。这样的架构可以降低提供页面访问请求的服务器系统压力，并且可以保证系统不会因为问题而崩溃。

在应用服务器和服务器上，可以进行不同的配置优化，比如apache在配置ContentType的时候可以尽量少支持、尽可能少的LoadMole，保证更高的系统消耗和执行效率。

3、数据库集群、库表散列

大型网站都有复杂的应用，这些应用必须使用数据库，那么在面对大量访问的时候，数据库的瓶颈很快就能显现出来，这时一台数据库将很快无法满足应用，于是我们需要使用数据库集群或者库表散列。

在数据库集群方面，很多数据库都有自己的解决方案，Oracle、Sybase等都有很好的方案，常用的MySQL提供的Master/Slave也是类似的方案，您使用了什么样的DB，就参考相应的解决方案来实施即可。

上面提到的数据库集群由于在架构、成本、扩张性方面都会受到所采用DB类型的限制，于是我们需要从应用程序的角度来考虑改善系统架构，库表散列是常用并且最有效的解决方案。

我们在应用程序中安装业务和应用或者功能模块将数据库进行分离，不同的模块对应不同的数据库或者表，再按照一定的策略对某个页面或者功能进行更小的数据库散列，比如用户表，按照用户ID进行表散列，这样就能够低成本的提升系统的性能并且有很好的扩展性。

sohu的论坛就是采用了这样的架构，将论坛的用户、设置、帖子等信息进行数据库分离，然后对帖子、用户按照板块和ID进行散列数据库和表，最终可以在配置文件中进行简单的配置便能让系统随时增加一台低成本的数据库进来补充系统性能。

4、缓存

缓存一词搞技术的都接触过，很多地方用到缓存。网站架构和网站开发中的缓存也是非常重要。这里先讲述最基本的两种缓存。高级和分布式的缓存在后面讲述。

架构方面的缓存，对Apache比较熟悉的人都能知道Apache提供了自己的缓存模块，也可以使用外加的Squid模块进行缓存，这两种方式均可以有效的提高Apache的访问响应能力。

5、镜像

镜像是大型网站常采用的提高性能和数据安全性的方式，镜像的技术可以解决不同网络接入商和地域带来的用户访问速度差异，比如ChinaNet和ENet之间的差异就促使了很多网站在教育网内搭建镜像站点，数据进行定时更新或者实时更新。在镜像的细节技术方面，这里不阐述太深，有很多专业的现成的解决架构和产品可选。也有廉价的通过软件实现的思路，比如Linux上的rsync等工具。

6、负载均衡

负载均衡将是大型网站解决高负荷访问和大量并发请求采用的高端解决办法。

负载均衡技术发展了多年，有很多专业的服务提供商和产品可以选择，我个人接触过一些解决方法，其中有两个架构可以给大家做参考。

（1）、硬件四层交换

第四层交换使用第三层和第四层信息包的报头信息，根据应用区间识别业务流，将整个区间段的业务流分配到合适的应用服务器进行处理。

第四层交换功能就像是虚IP，指向物理服务器。它传输的业务服从的协议多种多样，有或其他协议。这些业务在物理服务器基础上，需要复杂的载量平衡算法。在IP世界，业务类型由终端TCP或UDP端口地址来决定，在第四层交换中的应用区间则由源端和终端IP地址、TCP和UDP端口共同决定。

在硬件四层交换产品领域，有一些知名的产品可以选择，比如Alteon、F5等，这些产品很昂贵，但是物有所值，能够提供非常优秀的性能和很灵活的管理能力。“Yahoo中国”当初接近2000台服务器，只使用了三、四台Alteon就搞定了。

(2)、软件四层交换

大家知道了硬件四层交换机的原理后，基于OSI模型来实现的软件四层交换也就应运而生，这样的解决方案实现的原理一致，不过性能稍差。但是满足一定量的压力还是游刃有余的，有人说软件实现方式其实更灵活，处理能力完全看你配置的熟悉能力。

软件四层交换我们可以使用Linux上常用的LVS来解决，LVS就是LinuxVirtualServer，他提供了基于心跳线heartbeat的实时灾难应对解决方案，提高系统的强壮性，同时可供了灵活的虚拟VIP配置和管理功能，可以同时满足多种应用需求，这对于分布式的系统来说必不可少。

一个典型的使用负载均衡的策略就是，在软件或者硬件四层交换的基础上搭建squid集群，这种思路在很多大型网站包括搜索引擎上被采用，这样的架构低成本、高性能还有很强的扩张性，随时往架构里面增减节点都非常容易。

对于大型网站来说，前面提到的每个方法可能都会被同时使用到，这里介绍得比较浅显，具体实现过程中很多细节还需要大家慢慢熟悉和体会。有时一个很小的squid参数或者apache参数设置，对于系统性能的影响就会很大。

最新：CDN加速技术

CDN的全称是内容分发网络。其目的是通过在现有的Internet中增加一层新的网络架构，将网站的内容发布到最接近用户的网络“边缘”，使用户可以就近取得所需的内容，提高用户访问网站的响应速度。

CDN有别于镜像，因为它比镜像更智能，或者可以做这样一个比喻：CDN=更智能的镜像+缓存+流量导流。因而，CDN可以明显提高Internet网络中信息流动的效率。从技术上全面解决由于网络带宽小、用户访问量大、网点分布不均等问题，提高用户访问网站的响应速度。

CDN的类型特点

CDN的实现分为三类：镜像、高速缓存、专线。

镜像站点（MirrorSite），是最常见的，它让内容直接发布，适用于静态和准动态的数据同步。但是购买和维护新服务器的费用较高，还必须在各个地区设置镜像服务器，配备专业技术人员进行管理与维护。对于大型网站来说，更新所用的带宽成本也大大提高了。

高速缓存，成本较低，适用于静态内容。Internet的统计表明，超过80%的用户经常访问的是20%的网站的内容，在这个规律下，缓存服务器可以处理大部分客户的静态请求，而原始的服务器只需处理约20%左右的非缓存请求和动态请求，于是大大加快了客户请求的响应时间，并降低了原始服务器的负载。

CDN服务一般会在全国范围内的关键节点上放置缓存服务器。

专线，让用户直接访问数据源，可以实现数据的动态同步。

CDN的实例

举个例子来说，当某用户访问网站时，网站会利用全球负载均衡技术，将用户的访问指向到距离用户最近的正常工作的缓存服务器上，直接响应用户的请求。

当用户访问已经使用了CDN服务的网站时，其解析过程与传统解析方式的最大区别就在于网站的授权域名服务器不是以传统的轮询方式来响应本地DNS的解析请求，而是充分考虑用户发起请求的地点和当时网络的情况，来决定把用户的请求定向到离用户最近同时负载相对较轻的节点缓存服务器上。

通过用户定位算法和服务器健康检测算法综合后的数据，可以将用户的请求就近定向到分布在网络“边缘”的缓存服务器上，保证用户的访问能得到更及时可靠的响应。

由于大量的用户访问都由分布在网络边缘的CDN节点缓存服务器直接响应了，这就不仅提高了用户的访问质量，同时有效地降低了源服务器的负载压力。

处理大量数据并发操作可以采用如下几种方法:

1使用缓存：使用程序直接保存到内存中。或者使用缓存框架: 用一个特定的类型值来保存，以区别空数据和未缓存的两种状态。 

2数据库优化：表结构优化;SQL语句优化，语法优化和处理逻辑优化;分区;分表;索引优化;使用存储过程代替直接操作。

3分离活跃数据:可以分为活跃用户和不活跃用户。

4批量读取和延迟修改: 高并发情况可以将多个查询请求合并到一个。高并发且频繁修改的可以暂存缓存中。

5读写分离: 数据库服务器配置多个，配置主从数据库。写用主数据库，读用从数据库。

6分布式数据库: 将不同的表存放到不同的数据库中，然后再放到不同的服务器中。

7NoSql和Hadoop: NoSql，not only SQL。没有关系型数据库那么多限制，比较灵活高效。Hadoop，将一个表中的数据分层多块，保存到多个节点（分布式）。每一块数据都有多个节点保存（集群）。集群可以并行处理相同的数据，还可以保证数据的完整性。

:

大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。

参考资料:网页链接

所谓并发服务器就是在同一个时刻可以处理来自多个客户端的请求;循环服务器是指服务器在同一时刻只可以响应一个客户端的请求。而且对于TCP和UDP套接字，这两种服务器的实现方式也有不同的特点。

1、TCP循环服务器：

首先TCP服务器接受一个客户端的连接请求，处理连接请求，在完成这个客户端的所有请求后断开连接，然后再接受下一个客户端的请求。创建TCP循环服务器的算法如下：

复制代码 代码如下:

socket(……); //创建一个TCP套接字

bind(……); //邦定公认的端口号

listen(……); //倾听客户端连接

while(1) //开始循环接收客户端连接

{

accept(……);//接收当前客户端的连接

while(1)

{ //处理当前客户端的请求

read(……);

process(……);

write(……);

}

close(……); //关闭当前客户端的连接，准备接收下一个客户端连接

}

TCP循环服务器一次只处理一个客户端的请求，如果有一个客户端占用服务器不放时，其它的客户机连接请求都得不到及时的响应。因此，TCP服务器一般很少用循环服务器模型的。

2、TCP并发服务器：

并发服务器的思想是每一个客户端的请求并不由服务器的主进程直接处理，而是服务器主进程创建一个子进程来处理。创建TCP并发服务器的算法如下：

复制代码 代码如下:

socket(……); //创建一个TCP套接字

bind(……); //邦定公认的端口号

listen(……);//倾听客户端连接

while(1) //开始循环接收客户端的接收

{

accept(……);//接收一个客户端的连接

if(fork(……)==0) //创建子进程

{

while(1)

{ //子进程处理某个客户端的连接

read(……);

process(……);

write(……);

}

close(……); //关闭子进程处理的客户端连接

exit(……) ;//终止该子进程

}

close(……); //父进程关闭连接套接字描述符，准备接收下一个客户端连接

}

TCP并发服务器可以解决TCP循环服务器客户端独占服务器的情况。但同时也带来了一个不小的问题，即响应客户机的请求，服务器要创建子进程来处理，而创建子进程是一种非常消耗资源的操作。

3、UDP循环服务器：

UDP服务器每次从套接字上读取一个客户端的数据报请求，处理接收到的UDP数据报，然后将结果返回给客户机。创建UDP循环服务器的算法如下：

1 socket(……); //创建一个数据报类型的套接字 2 bind(……); //邦定公认的短口号 3 while(1) //开始接收客户端的连接 4 { //接收和处理客户端的UDP数据报 5 recvfrom(……); 6 process(……); 7 sendto(……);//准备接收下一个客户机的数据报 8 }

消除行号

因为UDP是非面向连接的，没有一个客户端可以独占服务器。只要处理过程不是死循环，服务器对于每一个客户机的请求总是能够处理的。

UDP循环服务器在数据报流量过大时由于处理任务繁重可能造成客户技数据报丢失，但是因为UDP协议本身不保证数据报可靠到达，所以UDP协议是允许丢失数据报的。

鉴于以上两点，一般的UDP服务器采用循环方式4、UDP并发服务器把并发的概念应用UDP就得到了并发UDP服务器，和并发TCP服务器模型一样是创建子进程来处理的。

创建UDP并发服务器的算法如下：

复制代码 代码如下:

socket(……); //创建一个数据报类型的套接字

bind(……); //邦定公认的短口号

while(1) //开始接收客户端的连接

{ //接收和处理客户端的UDP数据报

recvfrom(……);

if(fork(……)==0) //创建子进程

{

rocess(……);

sendto(……);

}

}

除非服务器在处理客户端的请求所用的时间比较长以外，人们实际上很少用这种UDP并发服务器模型的。

4、多路复用I/O并发服务器：

创建子进程会带来系统资源的大量消耗，为了解决这个问题，采用多路复用I/O模型的并发服务器。采用select函数创建多路复用I/O模型的并发服务器的算法如下：

初始化(socket，bind，listen);

复制代码 代码如下:

while(1)

{

设置监听读写文件描述符(FD_);

调用select;

如果是倾听套接字就绪，说明一个新的连接请求建立

{

建立连接(accept);

加入到监听文件描述符中去;

}

否则说明是一个已经连接过的描述符

{

进行操作(read或者write);

}

多路复用I/O可以解决资源限制问题，此模型实际上是将UDP循环模型用在了TCP上面。这也会带了一些问题，如由于服务器依次处理客户的请求，所以可能导致友的客户会等待很久。

php 高并发解决思路解决方案，如何应对网站大流量高并发情况。本文为大家总结了常用的处理方式，但不是细节，后续一系列细节教程给出。希望大家喜欢。

一 高并发的概念

在互联网时代，并发，高并发通常是指并发访问。也就是在某个时间点，有多少个访问同时到来。

二 高并发架构相关概念

1、QPS (每秒查询率) : 每秒钟请求或者查询的数量，在互联网领域，指每秒响应请求数(指 HTTP 请求)

2、PV（Page View）：综合浏览量，即页面浏览量或者点击量，一个访客在 24 小时内访问的页面数量

--注：同一个人浏览你的网站的同一页面，只记做一次 pv

3、吞吐量（fetches/sec） ：单位时间内处理的请求数量 （通常由 QPS 和并发数决定）

4、响应时间：从请求发出到收到响应花费的时间

5、独立访客（UV）：一定时间范围内，相同访客多次访问网站，只计算为 1 个独立访客

6、带宽：计算带宽需关注两个指标，峰值流量和页面的平均大小

7、日网站带宽： PV/统计时间（换算到秒） 平均页面大小（kb） 8

三 需要注意点：

1、QPS 不等于并发连接数（QPS 是每秒 HTTP 请求数量，并发连接数是系统同时处理的请求数量）

2、峰值每秒请求数（QPS）= （总 PV 数80%）/ （六小时秒数20%）代表 80%的访问量都集中在 20%的时间内

3、压力测试： 测试能承受的最大并发数 以及测试最大承受的 QPS 值

4、常用的性能测试工具ab，wrk，httpload，Web Bench，Siege，Apache JMeter

四 优化

1、当 QPS 小于 50 时

优化方案:为一般小型网站,不用考虑优化

2、当 QPS 达到 100 时,遇到数据查询瓶颈

优化方案: 数据库缓存层,数据库的负载均衡

3、当 QPS 达到 800 时, 遇到带宽瓶颈

优化方案:CDN 加速,负载均衡

4、当 QPS 达到 1000 时

优化方案: 做 html 静态缓存

5、当 QPS 达到 2000 时

优化方案: 做业务分离,分布式存储

五、高并发解决方案案例:

1、流量优化

防盗链处理(去除恶意请求)

2、前端优化

(1) 减少 HTTP 请求[将 css,js 等合并]

(2) 添加异步请求(先不将所有数据都展示给用户,用户触发某个事件,才会异步请求数据)

(3) 启用浏览器缓存和文件压缩

(4) CDN 加速

(5) 建立独立的服务器(减少 I/O)

3、服务端优化

(1) 页面静态化

(2) 并发处理

(3) 队列处理

4、数据库优化

(1) 数据库缓存

(2) 分库分表,分区

(3) 读写分离

(4) 负载均衡

5、web 服务器优化

(1) nginx 反向代理实现负载均衡

(2) lvs 实现负载均衡

实现高并发

一个小型的网站，比如个人网站，可以使用最简单的html静态页面就实现了，配合一些达到美化效果，所有的页面均存放在一个目录下，这样的网站对系统架构、性能的要求都很简单，随着互联网业务的不断丰富，网站相关的技术经过这些年的发展，已经细分到很细的方方面面，尤其对于大型网站来说，所采用的技术更是涉及面非常广，从硬件到软件、编程语言、数据库、WebServer、防火墙等各个领域都有了很高的要求，已经不是原来简单的html静态网站所能比拟的。

大型网站，比如门户网站。在面对大量用户访问、高并发请求方面，基本的解决方案集中在这样几个环节：使用高性能的服务器、高性能的数据库、高效率的编程语言、还有高性能的Web容器。但是除了这几个方面，还没法根本解决大型网站面临的高负载和高并发问题。

决应用高并发的问题方法：

第一，确认服务器硬件是否足够支持当前的流量。 普通的P4服务器一般最多能支持每天10万独立IP，如果访问量比这个还要大，那么必须首先配置一台更高性能的专用服务器才能解决问题，否则怎么优化都不可能彻底解决性能问题。

第二，优化数据库访问。 服务器的负载过大，一个重要的原因是CPU负荷过大，降低服务器CPU的负荷，才能够有效打破瓶颈。而使用静态页面可以使得CPU的负荷最小化。前台实现完全的静态化 当然最好，可以完全不用访问数据库，不过对于频繁更新的网站，静态化往往不能满足某些功能。 缓存技术 就是另一个解决方案，就是将动态数据存储到缓存文件中，动态网页直接调用这些文件，而不必再访问数据库，WordPress和Z-Blog都大量使用这种缓存技术 。我自己也写过一个Z-Blog的计数器插件，也是基于这样的原理。 如果确实无法避免对数据库的访问，那么可以尝试优化数据库的查询SQL避免使用Select from这样的语句，每次查询只返回自己需要的结果，避免短时间内的大量SQL查询。

高并发架构的难点是什么？

高并发架构最大问题主要是由于网站PV访问量大，单台服务器承载大量访问所带来的压力，所以会采用多台服务器进行分流，采用服务器集群技术，对于每个请求访问会被 发送到不同的服务器。

这样架构的难点就在管理、维护、监控、负载等等都面临很大的技术问题，同时还需要应对某些业务的突发流量，像秒杀、促销等场景化使用什么技术解决高并发？

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。

水平扩展要怎么来做？首先是软件服务拆分到不同的服务器进行部署，全部堆积在一台上性能将会受限。例如：Redis 就只是部署在独立的服务器上，其它软件都在这服务器上出现增加各个软件服务部署的服务后，采用技相关技术手段分担到各个服务器上。nginx反向代理层可以通过“DNS轮询”的方式来进行水平扩展。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。PHP站点层可以通过修改nginxconf实现负载均衡机制来进行水平扩展。从而设置多个web后端。服务层可以通过服务连接池来进行水平扩展；这里一部需要实现服务化，PHP像swoole tarsphp等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；那高并发架构是什么样的？

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数据

（4）服务层：服务化，例如像Swoole

（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