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 )。