大规模，高并发网站开发经验都有哪些

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。

11 负载均衡介绍

111 负载均衡的妙用

112 为什么要用lvs

那为什么要用lvs呢？

ü 简单一句话，当并发超过了Nginx上限，就可以使用LVS了。

ü 日1000-2000W PV或并发请求1万以下都可以考虑用Nginx。

ü 大型门户网站，电商网站需要用到LVS。

12 LVS介绍

LVS是Linux Virtual Server的简写，意即Linux虚拟服务器，是一个虚拟的服务器集群系统，可以在UNIX/LINUX平台下实现负载均衡集群功能。该项目在1998年5月由章文嵩博士组织成立，是 中国国内最早出现的自由软件项目之一 。

121 相关参考资料

LVS官网： http://wwwlinuxvirtualserverorg/indexhtml

相关中文资料

122 LVS内核模块ip_vs介绍

ü LVS无需安装

ü 安装的是管理工具，第一种叫ipvsadm，第二种叫keepalive

ü ipvsadm是通过命令行管理，而keepalive读取配置文件管理

ü 后面我们会用Shell脚本实现keepalive的功能

13 LVS集群搭建

131 集群环境说明

主机说明

web环境说明

web服务器的搭建参照：

Tomcat：

http://wwwcnblogscom/clsn/p/7904611html

Nginx：

http://wwwcnblogscom/clsn/p/7750615html

132 安装ipvsadm管理工具

安装管理工具

查看当前LVS状态，顺便激活LVS内核模块。

查看系统的LVS模块。

133 LVS集群搭建

命令集 ：

检查结果 ：

ipvsadm参数说明： (更多参照 man ipvsadm)

134 在web浏览器配置操作

命令集 ：

至此LVS集群配置完毕 ！

135 进行访问测试

浏览器访问：

命令行测试：

抓包查看结果：

arp解析查看：

14 负载均衡（LVS）相关名词

术语说明：

141 LVS集群的工作模式--DR直接路由模式

DR模式是通过改写请求报文的目标MAC地址，将请求发给真实服务器的，而真实服务器将响应后的处理结果直接返回给客户端用户。

DR技术可极大地提高集群系统的伸缩性。但要求调度器LB与真实服务器RS都有一块物理网卡连在同一物理网段上，即必须在同一局域网环境。

DR直接路由模式说明：

a)通过在调度器LB上修改数据包的目的MAC地址实现转发。注意，源IP地址仍然是CIP，目的IP地址仍然是VIP。

b)请求的报文经过调度器，而RS响应处理后的报文无需经过调度器LB，因此，并发访问量大时使用效率很高，比Nginx代理模式强于此处。

c)因DR模式是通过MAC地址的改写机制实现转发的，因此，所有RS节点和调度器LB只能在同一个局域网中。需要注意RS节点的VIP的绑定(lo:vip/32)和ARP抑制问题。

d)强调一下：RS节点的默认网关不需要是调度器LB的DIP，而应该直接是IDC机房分配的上级路由器的IP(这是RS带有外网IP地址的情况)，理论上讲，只要RS可以出网即可，不需要必须配置外网IP，但走自己的网关，那网关就成为瓶颈了。

e)由于DR模式的调度器仅进行了目的MAC地址的改写，因此，调度器LB无法改变请求报文的目的端口。LVS DR模式的办公室在二层数据链路层（MAC），NAT模式则工作在三层网络层（IP）和四层传输层（端口）。

f)当前，调度器LB支持几乎所有UNIX、Linux系统，但不支持windows系统。真实服务器RS节点可以是windows系统。

g)总之，DR模式效率很高，但是配置也较麻烦。因此，访问量不是特别大的公司可以用haproxy/Nginx取代之。这符合运维的原则：简单、易用、高效。日1000-2000W PV或并发请求1万以下都可以考虑用haproxy/Nginx(LVS的NAT模式)

h)直接对外的访问业务，例如web服务做RS节点，RS最好用公网IP地址。如果不直接对外的业务，例如：MySQL，存储系统RS节点，最好只用内部IP地址。

DR的实现原理和数据包的改变

(a) 当用户请求到达Director Server，此时请求的数据报文会先到内核空间的PREROUTING链。 此时报文的源IP为CIP，目标IP为VIP

(b) PREROUTING检查发现数据包的目标IP是本机，将数据包送至INPUT链

(c) IPVS比对数据包请求的服务是否为集群服务，若是，将请求报文中的源MAC地址修改为DIP的MAC地址，将目标MAC地址修改RIP的MAC地址，然后将数据包发至POSTROUTING链。 此时的源IP和目的IP均未修改，仅修改了源MAC地址为DIP的MAC地址，目标MAC地址为RIP的MAC地址

(d) 由于DS和RS在同一个网络中，所以是通过二层来传输。POSTROUTING链检查目标MAC地址为RIP的MAC地址，那么此时数据包将会发至Real Server。

(e) RS发现请求报文的MAC地址是自己的MAC地址，就接收此报文。处理完成之后，将响应报文通过lo接口传送给eth0网卡然后向外发出。 此时的源IP地址为VIP，目标IP为CIP

(f) 响应报文最终送达至客户端

15 在web端的操作有什么含义？

151 RealServer为什么要在lo接口上配置VIP？

既然要让RS能够处理目标地址为vip的IP包，首先必须要让RS能接收到这个包。

在lo上配置vip能够完成接收包并将结果返回client。

152 在eth0网卡上配置VIP可以吗？

不可以，将VIP设置在eth0网卡上,会影响RS的arp请求,造成整体LVS集群arp缓存表紊乱，以至于整个负载均衡集群都不能正常工作。

153 为什么要抑制ARP响应？

① arp协议说明

为了提高IP转换MAC的效率，系统会将解析结果保存下来，这个结果叫做ARP缓存。

ARP缓存表是把双刃剑

ARP广播进行新的地址解析

测试命令

windows查看arp -a

③arp_announce和arp_ignore详解

lvs在DR模式下需要关闭arp功能

arp_announce

对网络接口上，本地IP地址的发出的，ARP回应，作出相应级别的限制:

确定不同程度的限制,宣布对来自本地源IP地址发出Arp请求的接口

arp_ignore 定义

对目标地定义对目标地址为本地IP的ARP询问不同的应答模式0

抑制RS端arp前的广播情况

抑制RS端arp后广播情况

16 LVS集群的工作模式

DR（Direct Routing）直接路由模式

NAT（Network Address Translation）

TUN（Tunneling）隧道模式

FULLNAT（Full Network Address Translation）

161 LVS集群的工作模式--NAT

通过网络地址转换，调度器LB重写请求报文的目标地址，根据预设的调度算法，将请求分派给后端的真实服务器，真实服务器的响应报文处理之后，返回时必须要通过调度器，经过调度器时报文的源地址被重写，再返回给客户，完成整个负载调度过程。

收费站模式---来去都要经过LB负载均衡器。

NAT方式的实现原理和数据包的改变

(a) 当用户请求到达Director Server，此时请求的数据报文会先到内核空间的PREROUTING链。 此时报文的源IP为CIP，目标IP为VIP

(b) PREROUTING检查发现数据包的目标IP是本机，将数据包送至INPUT链

(c) IPVS比对数据包请求的服务是否为集群服务，若是，修改数据包的目标IP地址为后端服务器IP，然后将数据包发至POSTROUTING链。 此时报文的源IP为CIP，目标IP为RIP

(d) POSTROUTING链通过选路，将数据包发送给Real Server

(e) Real Server比对发现目标为自己的IP，开始构建响应报文发回给Director Server。 此时报文的源IP为RIP，目标IP为CIP

(f) Director Server在响应客户端前，此时会将源IP地址修改为自己的VIP地址，然后响应给客户端。 此时报文的源IP为VIP，目标IP为CIP

LVS-NAT模型的特性

l RS应该使用私有地址，RS的网关必须指向DIP

l DIP和RIP必须在同一个网段内

l 请求和响应报文都需要经过Director Server，高负载场景中，Director Server易成为性能瓶颈

l 支持端口映射

l RS可以使用任意操作系统

l 缺陷：对Director Server压力会比较大，请求和响应都需经过director server

162 LVS集群的工作模式--隧道模式TUN

采用NAT技术时，由于请求和响应的报文都必须经过调度器地址重写，当客户请求越来越多时，调度器的处理能力将成为瓶颈。

为了解决这个问题，调度器把请求的报文通过IP隧道(相当于ipip或ipsec )转发至真实服务器，而真实服务器将响应处理后直接返回给客户端用户，这样调度器就只处理请求的入站报文。

由于一般网络服务应答数据比请求报文大很多，采用 VS/TUN技术后，集群系统的最大吞吐量可以提高10倍。

VS/TUN工作流程,它的连接调度和管理与VS/NAT中的一样，只是它的报文转发方法不同。

调度器根据各个服务器的负载情况，连接数多少，动态地选择一台服务器，将原请求的报文封装在另一个IP报文中，再将封装后的IP报文转发给选出的真实服务器。

真实服务器收到报文后，先将收到的报文解封获得原来目标地址为VIP地址的报文, 服务器发现VIP地址被配置在本地的IP隧道设备上(此处要人为配置)，所以就处理这个请求，然后根据路由表将响应报文直接返回给客户。

TUN原理和数据包的改变

(a) 当用户请求到达Director Server，此时请求的数据报文会先到内核空间的PREROUTING链。 此时报文的源IP为CIP，目标IP为VIP 。

(b) PREROUTING检查发现数据包的目标IP是本机，将数据包送至INPUT链

(c) IPVS比对数据包请求的服务是否为集群服务，若是，在请求报文的首部再次封装一层IP报文，封装源IP为为DIP，目标IP为RIP。然后发至POSTROUTING链。 此时源IP为DIP，目标IP为RIP

(d) POSTROUTING链根据最新封装的IP报文，将数据包发至RS（因为在外层封装多了一层IP首部，所以可以理解为此时通过隧道传输）。 此时源IP为DIP，目标IP为RIP

(e) RS接收到报文后发现是自己的IP地址，就将报文接收下来，拆除掉最外层的IP后，会发现里面还有一层IP首部，而且目标是自己的lo接口VIP，那么此时RS开始处理此请求，处理完成之后，通过lo接口送给eth0网卡，然后向外传递。 此时的源IP地址为VIP，目标IP为CIP

(f) 响应报文最终送达至客户端

LVS-Tun模型特性

163 LVS集群的工作模式--FULLNAT

LVS的DR和NAT模式要求RS和LVS在同一个vlan中，导致部署成本过高；TUNNEL模式虽然可以跨vlan，但RealServer上需要部署ipip隧道模块等，网络拓扑上需要连通外网，较复杂，不易运维。

为了解决上述问题，开发出FULLNAT

该模式和NAT模式的区别是：数据包进入时，除了做DNAT，还做SNAT（用户ip->内网ip）

从而实现LVS-RealServer间可以跨vlan通讯，RealServer只需要连接到内网。类比地铁站多个闸机。

17 IPVS调度器实现了如下八种负载调度算法：

a) 轮询（Round Robin）RR

调度器通过"轮叫"调度算法将外部请求按顺序轮流分配到集群中的真实服务器上，它均等地对待每一台服务器，而不管服务器上实际的连接数和系统负载。

b) 加权轮叫（Weighted Round Robin）WRR

调度器通过"加权轮叫"调度算法根据真实服务器的不同处理能力来调度访问请求。这样可以保证处理能力强的服务器处理更多的访问流量。

调度器可以自动问询真实服务器的负载情况，并动态地调整其权值。

c) 最少链接（Least Connections） LC

调度器通过"最少连接"调度算法动态地将网络请求调度到已建立的链接数最少的服务器上。

如果集群系统的真实服务器具有相近的系统性能，采用"最小连接"调度算法可以较好地均衡负载。

d) 加权最少链接（Weighted Least Connections） Wlc

在集群系统中的服务器性能差异较大的情况下，调度器采用"加权最少链接"调度算法优化负载均衡性能，具有较高权值的服务器将承受较大比例的活动连接负载。调度器可以自动问询真实服务器的负载情况，并动态地调整其权值。

e) 基于局部性的最少链接（Locality-Based Least Connections） Lblc

"基于局部性的最少链接" 调度算法是针对目标IP地址的负载均衡，目前主要用于Cache集群系统。

该算法根据请求的目标IP地址找出该目标IP地址最近使用的服务器，若该服务器 是可用的且没有超载，将请求发送到该服务器。

若服务器不存在，或者该服务器超载且有服务器处于一半的工作负载，则用"最少链接"的原则选出一个可用的服务 器，将请求发送到该服务器。

f) 带复制的基于局部性最少链接（Locality-Based Least Connections with Replication）

"带复制的基于局部性最少链接"调度算法也是针对目标IP地址的负载均衡，目前主要用于Cache集群系统。

它与LBLC算法的不同之处是它要维护从一个 目标IP地址到一组服务器的映射，而LBLC算法维护从一个目标IP地址到一台服务器的映射。

该算法根据请求的目标IP地址找出该目标IP地址对应的服务 器组，按"最小连接"原则从服务器组中选出一台服务器，若服务器没有超载，将请求发送到该服务器。

若服务器超载，则按"最小连接"原则从这个集群中选出一 台服务器，将该服务器加入到服务器组中，将请求发送到该服务器。

同时，当该服务器组有一段时间没有被修改，将最忙的服务器从服务器组中删除，以降低复制的 程度。

g) 目标地址散列（Destination Hashing） Dh

"目标地址散列"调度算法根据请求的目标IP地址，作为散列键（Hash Key）从静态分配的散列表找出对应的服务器，若该服务器是可用的且未超载，将请求发送到该服务器，否则返回空。

h) 源地址散列（Source Hashing）SH

"源地址散列"调度算法根据请求的源IP地址，作为散列键（Hash Key）从静态分配的散列表找出对应的服务器。

若该服务器是可用的且未超载，将请求发送到该服务器，否则返回空。

18 LVS+Keepalived方案实现

181 keepalived功能

1 添加VIP

2 添加LVS配置

3 高可用（VIP漂移）

4 web服务器 健康 检查

182 在负载器安装Keepalived软件

# 检查软件是否安装

183 修改配置文件

lb03上keepalied配置文件

lb04的Keepalied配置文件

keepalived persistence_timeout参数意义 LVS Persistence 参数的作用

http://blogcsdnnet/nimasike/article/details/53911363

184 启动keepalived服务

185 在web服务器上进行配置

注意：web服务器上的配置为临时生效，可以将其写入rclocal文件，注意文件的执行权限。

使用curl命令进行测试

至此keepalived+lvs配置完毕

19 常见LVS负载均衡高可用解决方案

Ø 开发类似keepalived的脚本，早期的办法，现在不推荐使用。

Ø heartbeat+lvs+ldirectord脚本配置方案，复杂不易控制，不推荐使用

Ø RedHat工具piranha，一个web界面配置LVS。

Ø LVS-DR+keepalived方案，推荐最优方案，简单、易用、高效。

191 lvs排错思路

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

JVM

JEE容器中运行的JVM参数配置参数的正确使用直接关系到整个系统的性能和处理能力，JVM的调优主要是对内存管理方面的调优，优化的方向分为以下4点：

HeapSize            

堆的大小，也可以说Java虚拟机使用内存的策略，这点是非常关键的。

2GarbageCollector  

通过配置相关的参数进行Java中的垃圾收集器的4个算法(策略)进行使用。

3StackSize             

栈是JVM的内存指令区,每个线程都有他自己的Stack，Stack的大小限制着线程的数量。

4DeBug/Log           

在JVM中还可以设置对JVM运行时的日志和JVM挂掉后的日志输出，这点非常的关键，根据各类JVM的日志输出才能配置合适的参数。

网上随处可见JVM的配置技巧，但是我还是推荐阅读Sun官方的2篇文章，可以对配置参数的其所依然有一个了解

Java HotSpot VM Options

Java HotSpot VM Options

2Troubleshooting Guide for Java SE 6 with HotSpot VMTroubleshooting Guide for Java SE 6 with HotSpot VM

另外，我相信不是每个人攻城师都是天天对着这些JVM参数的，如果你忘记了那些关键的参数你可以输入Java -X(大写X)进行提示。

JDBC

针对MySQL的JDBC的参数在之前的文章中也有介绍过，在单台机器或者集群的环境下合理的使用JDBC中的配置参数对操作数据库也有很大的影响。

一些所谓高性能的 Java ORM开源框架也就是打开了很多JDBC中的默认参数：

例如：autoReconnect、prepStmtCacheSize、cachePrepStmts、useNewIO、blobSendChunkSize 等，

2例如集群环境下：roundRobinLoadBalance、failOverReadOnly、autoReconnectForPools、secondsBeforeRetryMaster。

数据库连接池(DataSource)

应用程序与数据库连接频繁的交互会给系统带来瓶颈和大量的开销会影响到系统的性能，JDBC连接池负责分配、管理和释放数据库连接，它允许应用程序重复使用

一个现有的数据库连接，而再不是重新建立一个连接，因此应用程序不需要频繁的与数据库开关连接，并且可以释放空闲时间超过最大空闲时间的数据库连接来避免

因为没有释放数据库连接而引起的数据库连接遗漏。这项技术能明显提高对数据库操作的性能。

在此我认为有一点需要说明：

连接池的使用也是需要关闭，因为在数据库连接池启动的时候就预先和数据库获得了相应的连接，之后不再需要应用程序直接的和数据库打交道，因为应用程序使用数据库连接池是一个

“借”的概念，应用程序从数据库连接池中获得资源是“借出”，还需要还回去，就好比有20个水桶放在这里，需要拿水的人都可以使用这些木桶从水池里面拿水，如果20个人都拿完水，不将水桶还回原地，那么后面来的人再需要拿水，只能在旁边等待有人将木桶还回去，之前的人用完后需要放回去，不然后面的人就会一直等待，造成资源堵塞，同理，应用程序获取数据库连接的时候Connection连接对象的时候是从“池”中分配一个数据库连接出去，在使用完毕后，归还这个数据库连接，这样才能保持数据库的连接“有借有还”准则。

数据存取

数据库服务器的优化和数据的存取，什么类型的数据放在什么地方更好是值得去思考的问题，将来的存储很可能是混用的，Cache，NOSQL，DFS，DataBase 在一个系统中都会有，生活的餐具和平日里穿衣服需要摆放在家里，但是不会用同一种类型的家具存放，貌似没有那个人家把餐具和衣服放在同一个柜子里面的。这就像是系统中不同类型的数据一样，对不同类型的数据需要使用合适的存储环境。文件和的存储，首先按照访问的热度分类，或者按照文件的大小。强关系类型并且需要事务支持的采用传统的数据库，弱关系型不需要事务支持的可以考虑NOSQL，海量文件存储可以考虑一下支持网络存储的DFS，至于缓存要看你单个数据存储的大小和读写的比例。

还有一点值得注意就是数据读写分离，无论在DataBase还是NOSQL的环境中大部分都是读大于写，因此在设计时还需考虑 不仅仅需要让数据的读分散在多台机器上，还需要考虑多台机器之间的数据一致性，MySQL的一主多从，在加上MySQL-Proxy或者借用JDBC中的一些参数(roundRobinLoadBalance、failOverReadOnly、autoReconnectForPools、secondsBeforeRetryMaster)对后续应用程序开发，可以将读和写分离，将大量读的压力分散在多台机器上，并且还保证了数据的一致性。

缓存

在宏观上看缓存一般分为2种：本地缓存和分布式缓存

本地缓存

对于Java的本地缓存而言就是讲数据放入静态(static)的数据结合中，然后需要用的时候就从静态数据结合中拿出来,对于高并发的环境建议使用 ConcurrentHashMap或者CopyOnWriteArrayList作为本地缓存。缓存的使用更具体点说就是对系统内存的使用，使用多少内存的资源需要有一个适当比例，如果超过适当的使用存储访问，将会适得其反，导致整个系统的运行效率低下。

2 分布式缓存

一般用于分布式的环境，将每台机器上的缓存进行集中化的存储，并且不仅仅用于缓存的使用范畴，还可以作为分布式系统数据同步/传输的一种手段，一般被使用最多的就是Memcached和Redis。

数据存储在不同的介质上读/写得到的效率是不同的，在系统中如何善用缓存，让你的数据更靠近cpu。

并发/多线程

在高并发环境下建议开发者使用JDK中自带的并发包(javautilconcurrent)，在JDK15以后使用javautilconcurrent下的工具类可以简化多线程开发，在javautilconcurrent的工具中主要分为以下几个主要部分：

线程池

线程池的接口(Executor、ExecutorService)与实现类(ThreadPoolExecutor、

ScheduledThreadPoolExecutor），利用jdk自带的线程池框架可以管理任务的排队和安排，并允许受控制的关闭。因为运行一个线程需要消耗系统CPU资源，而创建、结束一个线程也对系统CPU资源有开销，使用线程池不仅仅可以有效的管理多线程的使用，还是可以提高线程的运行效率。

2本地队列

提供了高效的、可伸缩的、线程安全的非阻塞 FIFO 队列。javautilconcurrent 中的五个实现都支持扩展的 BlockingQueue 接口，该接口定义了 put 和 take的阻塞版本：LinkedBlockingQueue、ArrayBlockingQueue、SynchronousQueue、

PriorityBlockingQueue 和 DelayQueue。这些不同的类覆盖了生产者-使用者、消息传递、并行任务执行和相关并发设计的大多数常见使用的上下文。

1、提供HTML静态访问

web界面上最快的访问速度是什么？当然是最原始的HTML文件访问,对于其他语言 比如 jsp ,asp,php等等,他们首先要通过服务器解析成html之后在返回给访问者，如果我们能提供全部是htm来的页面，那么就能大大的降低服务器和数据库资源的利用和提高网站的并发，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。当然实现这种方式大家比较了解的就是信息发布系统CMS,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。

在后续的文章中我们会单独的使用jsp + servlet实现一个简单的信息发布系统

2、使用独立的服务器

为什么要把单独设置一个服务器？对于Web服务器来说，消耗的服务器资源是最多的，如果能把所有的资源放到一个单独的服务器中进行处理的话，可以降低提供页面访问请求的服务器系统压力，从而能进一步的提高web程序的并发所以在有条件的情况下最好能把放置到一个单独的服务器中

3、配置多台数据库服务器，多个数据库集群

集群（Cluster）技术是使用特定的连接方式，将价格相对较低的硬件设备结合起来，同时也能提供高性能相当的任务处理能力。

越是大型高并发的应用，数据库的压力就会越大，如果数据库操作很频繁，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。

数据库集群就是使用多个数据库服务器分担请求的压力，达到快速响应的目的

4、使用缓存

所谓的缓存就是把数据咱是放置到内存中，前台在请求的时候直接从内存中读取数据，而不需要去查询数据库或者读取文件等，这样就能做到最快的响应。网站架构和网站开发中的缓存是非常重要的。

目前有很多开源的缓冲实现方案，APC，File，SQLite，Memcache等等各种类库实现着不同的缓存方式，只有通过了解他们的实现方式，根据具体应用具体选择，才会使缓存系统发挥出最大的性能。

对于java开发来说，大名顶顶的 分布式缓存系统Memcache 可能是最好的选择，他提供一个基于Socket的访问方式，使得该缓存系统支持远程读写访问。尽管这个缓存的内容可能是存在内存中，也可能是存在文件内。