【概念科普】程序员们的“三高”症状
黑爪猫
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高并发
一、简介
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。
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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。
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吞吐量 ：单位时间内处理的请求数量。
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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。
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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、如何提高并发能力
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垂直扩展（Scale Up）
1、 增强单机硬件性能（优先） ：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。
3、 总结 ：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。
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水平扩展（Scale Out）
理论上来说增加服务器数量，就能扩充系统总体性能。然而水平扩展对 系统架构设计 是有要求的，难点在于：如何在架构各层进行可水平扩展的设计。
高性能
一、简介
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简单的说，高性能（High Performance）就是指程序处理速度快，所占内存少，cpu占用率低。
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高并发和高性能是紧密相关的，提高应用的性能，是肯定可以提高系统的并发能力的。
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应用性能优化的时候，对于计算密集型和IO密集型还是有很大差别，需要分开来考虑。
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增加服务器资源（CPU、内存、服务器数量），绝大部分时候是可以提高应用的并发能力和性能 （前提是应用能够支持多任务并行计算，多服务器分布式计算才行），但也是要避免其中的一些问题，才可以更好的更有效率的利用服务器资源。
二、提高性能的注意事项
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避免因为 IO阻塞 让CPU闲置，导致CPU的浪费。
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避免 多线程间增加锁 来保证同步，导致并行系统串行化。
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免创建、销毁、维护太多进程、线程，导致操作系统浪费资源在调度上。
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避免分布式系统中多服务器的关联，比如：依赖同一个mysql，程序逻辑中使用 分布式锁 ，导致瓶颈在mysql，分布式又变成串行化运算。
高可用
一、简介
高可用性（High Availability）通常来描述一个系统经过专门的设计，从而减少停工时间，而保持其服务的高度可用性(一直都能用)。
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比如，全年停机不能超过31.5秒，
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6个9的性能：一直能用的概率为99.9999%
二、高可用注意事项
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避免单点 ：使用单个服务器，一旦该服务器意外宕机，将导致服务不可用
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使用“集群” ：一台服务器挂了，还有其他后备服务器能够顶上
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心跳机制：用于监控服务器状态，挂了就进行故障修复
举个简单小栗子
一、应用场景
电子商务网站上的商品，一般都是一次上传，无数次浏览的，说专业点也就是”多读少写”。
二、实现原理
一个Redis服务可以有多个该服务的复制品，这个Redis服务称为Master，其它复制称为Slaves。
如图中所示，我们将一台Redis服务器作主库(Matser)，其他三台作为从库(Slave)，主库只负责写数据，每次有数据更新都将更新的数据同步到它所有的从库，而从库只负责读数据。这样一来，就有了两个好处：
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读写分离 ：不仅可以提高服务器的负载能力，并且可以根据读请求的规模自由增加或者减少从库的数量。
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快速恢复：数据被复制成了了好几份，就算有一台机器出现故障，也可以使用其他机器的数据快速恢复。
后 记
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正文到此结束
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