什么是高并发
高并发意味着大流量，对技术是一个很大的挑战，比如响应时间、CPU使用率过高，GC频繁，死锁，大数据存储等，需要我们用技术手段去解决，给用户带来更好的体验。
常见的高并发场景： 淘宝的双11，春运的抢票，微博大V的热点新闻，每秒几十万请求的秒杀系统，每天千万级的订单系统等。
高并发根据不同的业务场景，他们的并发量不同。
高并发目标
高并发系统设计的目标是什么？
宏观目标
- 高性能
- 高可用
- 高扩展
微观目标
性能指标
- 平均响应时间
比如1w次请求响应的平均时间，存在缺陷，对于慢请求不敏感。
- TP90、TP99等分位值
将响应时间按照从小到大排序，TP90表示排在第90分位的响应时间， 分位值越大，对慢请求越敏感。
- 吞吐量
和响应时间呈反比，比如响应时间是1ms，则吞吐量为每秒1000次。
可用性指标
可扩展性指标
扩展性 = 性能提升比例/机器增加比例。
服务需要设计成无状态，易于扩展，但是也会面临一些问题，比如数据库可能会成为瓶颈。
高并发解决方案
通用的设计方法
通用的设计方法主要是从「纵向」和「横向」两个维度出发，俗称高并发处理的两板斧：纵向扩展和横向扩展。
纵向扩展
目标是提升单机的处理能力，方案包括：
1、提升单机的硬件性能：通过增加内存、 CPU核数、存储容量、或者将磁盘 升级成SSD 等堆硬 件 的 方 式 来 提升 。
2、提升单机的软件性能：使用缓存减少IO次数，使用并发或者异步的方式增加吞吐量。
横向扩展
单机性能总会存在极限，最终需要引入横向扩展，通过集群部署进一步提高并发处理能力，包括下面两个方面：
1、做好分层架构：这是横向扩展的提前，因为高并发系统往往业务复杂，通过分层处理可以简化复杂问题，更容易做到横向扩展。
上面这种图是互联网最常见的分层架构，当然真实的高并发系统架构会在此基础上进一步完善。比如会做动静分离并引入CDN，反向代理层可以是LVS+Nginx，Web层可以是统一的API网关，业务服务层可进一步按垂直业务做微服务化，存储层可以是各种异构数据库。
2、各层进行水平扩展：无状态水平扩容，有状态做分片路由。业务集群通常能设计成无状态的，而数据库和缓存往往是有状态的，因此需要设计分区键做好存储分片，当然也可以通过主从同步、读写分离的方案提升读性能。
具体的实践方案
高性能实践方案
1、集群部署，通过负载均衡减轻单机压力。
2、多级缓存，包括静态数据使用CDN、本地缓存、分布式缓存等，以及对缓存场景中的热点key、缓存穿透、缓存并发、数据一致性等问题的处理。
3、分库分表和索引优化，以及借助搜索引擎解决复杂查询问题。
4、考虑NoSQL数据库的使用，比如HBase、TiDB等，但是团队必须熟悉这些组件，且有较强的运维能力。
5、异步化，将次要流程通过多线程、MQ、甚至延时任务进行异步处理。
6、限流，需要先考虑业务是否允许限流（比如秒杀场景是允许的），包括前端限流、Nginx接入层的限流、服务端的限流。
7、对流量进行 削峰填谷 ，通过 MQ承接流量。
8、并发处理，通过多线程将串行逻辑并行化。
9、预计算，比如抢红包场景，可以提前计算好红包金额缓存起来，发红包时直接使用即可。
10、 缓存预热 ，通过异步 任务 提前 预热数据到本地缓存或者分布式缓存中。
11、减少IO次数，比如数据库和缓存的批量读写、RPC的批量接口支持、或者通过冗余数据的方式干掉RPC调用。
12、减少IO时的数据包大小，包括采用轻量级的通信协议、合适的数据结构、去掉接口中的多余字段、减少缓存key的大小、压缩缓存value等。
13、程序逻辑优化，比如将大概率阻断执行流程的判断逻辑前置、For循环的计算逻辑优化，或者采用更高效的算法。
14、各种池化技术的使用和池大小的设置，包括HTTP请求池、线程池（考虑CPU密集型还是IO密集型设置核心参数）、数据库和Redis连接池等。
15、JVM优化，包括新生代和老年代的大小、GC算法的选择等，尽可能减少GC频率和耗时。
16、锁选择，读多写少的场景用乐观锁，或者考虑通过分段锁的方式减少锁冲突。
上述方案无外乎从计算和 IO 两个维度考虑所有可能的优化点，需要有配套的监控系统实时了解当前的性能表现，并支撑你进行性能瓶颈分析，然后再遵循二八原则，抓主要矛盾进行优化。
高可用的实践方案
1、对等节点的故障转移，Nginx和服务治理框架均支持一个节点失败后访问另一个节点。
2、非对等节点的故障转移，通过心跳检测并实施主备切换（比如redis的哨兵模式或者集群模式、MySQL的主从切换等）。
3、接口层面的超时设置、重试策略和幂等设计。
4、降级处理：保证核心服务，牺牲非核心服务，必要时进行熔断；或者核心链路出问题时，有备选链路。
5、限流处理：对超过系统处理能力的请求直接拒绝或者返回错误码。
6、MQ场景的消息可靠性保证，包括producer端的重试机制、broker侧的持久化、consumer端的ack机制等。
7、灰度发布，能支持按机器维度进行小流量部署，观察系统日志和业务指标，等运行平稳后再推全量。
8、监控报警：全方位的监控体系，包括最基础的CPU、内存、磁盘、网络的监控，以及Web服务器、JVM、数据库、各类中间件的监控和业务指标的监控。
9、灾备演练：类似当前的“混沌工程”，对系统进行一些破坏性手段，观察局部故障是否会引起可用性问题。
高可用的方案主要从冗余、取舍、系统运维3个方向考虑，同时需要有配套的值班机制和故障处理流程，当出现线上问题时，可及时跟进处理。
高扩展的实践方案
1、合理的分层架构：比如上面谈到的互联网最常见的分层架构，另外还能进一步按照数据访问层、业务逻辑层对微服务做更细粒度的分层（但是需要评估性能，会存在网络多一跳的情况）。
2、存储层的拆分：按照业务维度做垂直拆分、按照数据特征维度进一步做水平拆分（分库分表）。
3、业务层的拆分：最常见的是按照业务维度拆（比如电商场景的商品服务、订单服务等），也可以按照核心接口和非核心接口拆，还可以按照请求源拆（比如To C和To B，APP和H5 ）。
参考
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