最近留言问“高并发”的朋友颇多,公众号又不支持历史文章检索,故重新优化发布,希望大家有收获。
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。
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。
单位时间内处理的请求数量。
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。
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。
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:
垂直扩展是指,提升单机处理能力,垂直扩展的方式又有两种:
画外音: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。
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。
只要增加服务器数量,就能线性扩充系统性能。
常见互联网分布式架构如上,分为:
要想真个系统支持水平扩展,就必须每一层都支持水平扩展。
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,是通过“nginx”实现的,通过修改nginx.conf,可以设置多个web后端。
画外音:nginx是个例子,有可能是LVS或者F5等反向代理。
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,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。
画外音: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。
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:
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:
不足是:
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:
不足是:
画外音:这两个方案千万别搞混。
通过水平拆分扩展数据库性能:
通过主从同步读写分离扩展数据库性能:
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。
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法主要有两种:
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:
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。
思路比结论重要。
【本文为51CTO专栏作者“58沈剑”原创稿件,转载请联系原作者】
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