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高并發(fā)，幾乎是每個(gè)程序員都想擁有的經(jīng)驗(yàn)。原因很簡單：隨著流量變大，會(huì)遇到各種各樣的技術(shù)問題。
創(chuàng)新互聯(lián)是由多位在大型網(wǎng)絡(luò)公司、廣告設(shè)計(jì)公司的優(yōu)秀設(shè)計(jì)人員和策劃人員組成的一個(gè)具有豐富經(jīng)驗(yàn)的團(tuán)隊(duì)，其中包括網(wǎng)站策劃、網(wǎng)頁美工、網(wǎng)站程序員、網(wǎng)頁設(shè)計(jì)師、平面廣告設(shè)計(jì)師、網(wǎng)絡(luò)營銷人員及形象策劃。承接：成都網(wǎng)站制作、成都做網(wǎng)站、外貿(mào)營銷網(wǎng)站建設(shè)、網(wǎng)站改版、網(wǎng)頁設(shè)計(jì)制作、網(wǎng)站建設(shè)與維護(hù)、網(wǎng)絡(luò)推廣、數(shù)據(jù)庫開發(fā),以高性價(jià)比制作企業(yè)網(wǎng)站、行業(yè)門戶平臺(tái)等全方位的服務(wù)。
比如接口響應(yīng)超時(shí)、CPU load 升高、GC 頻繁、死鎖、大數(shù)據(jù)量存儲(chǔ)等等，這些問題能推動(dòng)我們在技術(shù)深度上不斷精進(jìn)。
在過往的面試中，如果候選人做過高并發(fā)的項(xiàng)目，我通常會(huì)讓對方談?wù)剬τ诟卟l(fā)的理解。
但是能系統(tǒng)性地回答好此問題的人并不多，大概分成這樣幾類：
- 對數(shù)據(jù)化的指標(biāo)沒有概念：不清楚選擇什么樣的指標(biāo)來衡量高并發(fā)系統(tǒng)?分不清并發(fā)量和 QPS，甚至不知道自己系統(tǒng)的總用戶量、活躍用戶量，平峰和高峰時(shí)的 QPS 和 TPS 等關(guān)鍵數(shù)據(jù)。
- 設(shè)計(jì)了一些方案，但是細(xì)節(jié)掌握不透徹：講不出該方案要關(guān)注的技術(shù)點(diǎn)和可能帶來的副作用。比如讀性能有瓶頸會(huì)引入緩存，但是忽視了緩存命中率、熱點(diǎn) Key、數(shù)據(jù)一致性等問題。
- 理解片面，把高并發(fā)設(shè)計(jì)等同于性能優(yōu)化：大談并發(fā)編程、多級(jí)緩存、異步化、水平擴(kuò)容，卻忽視高可用設(shè)計(jì)、服務(wù)治理和運(yùn)維保障。
- 掌握大方案，卻忽視最基本的東西：能講清楚垂直分層、水平分區(qū)、緩存等大思路，卻沒意識(shí)去分析數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是否合理，算法是否高效，沒想過從最根本的 IO 和計(jì)算兩個(gè)維度去做細(xì)節(jié)優(yōu)化。
這篇文章，我想結(jié)合自己的高并發(fā)項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)，系統(tǒng)性地總結(jié)下高并發(fā)需要掌握的知識(shí)和實(shí)踐思路，希望對你有所幫助。
內(nèi)容分成以下三個(gè)部分：
- 如何理解高并發(fā)?
- 高并發(fā)系統(tǒng)設(shè)計(jì)的目標(biāo)是什么?
- 高并發(fā)的實(shí)踐方案有哪些?
如何理解高并發(fā)?
高并發(fā)意味著大流量，需要運(yùn)用技術(shù)手段抵抗流量的沖擊，這些手段好比操作流量，能讓流量更平穩(wěn)地被系統(tǒng)所處理，帶給用戶更好的體驗(yàn)。
我們常見的高并發(fā)場景有：淘寶的雙 11、春運(yùn)時(shí)的搶票、微博大 V 的熱點(diǎn)新聞等。
除了這些典型事情，每秒幾十萬請求的秒殺系統(tǒng)、每天千萬級(jí)的訂單系統(tǒng)、每天億級(jí)日活的信息流系統(tǒng)等，都可以歸為高并發(fā)。
很顯然，上面談到的高并發(fā)場景，并發(fā)量各不相同，那到底多大并發(fā)才算高并發(fā)呢?
①不能只看數(shù)字，要看具體的業(yè)務(wù)場景。不能說 10W QPS 的秒殺是高并發(fā)，而 1W QPS 的信息流就不是高并發(fā)。
信息流場景涉及復(fù)雜的推薦模型和各種人工策略，它的業(yè)務(wù)邏輯可能比秒殺場景復(fù)雜 10 倍不止。因此，不在同一個(gè)維度，沒有任何比較意義。
②業(yè)務(wù)都是從 0 到 1 做起來的，并發(fā)量和 QPS 只是參考指標(biāo)，最重要的是：在業(yè)務(wù)量逐漸變成原來的 10 倍、100 倍的過程中，你是否用到了高并發(fā)的處理方法去演進(jìn)你的系統(tǒng)。
從架構(gòu)設(shè)計(jì)、編碼實(shí)現(xiàn)、甚至產(chǎn)品方案等維度去預(yù)防和解決高并發(fā)引起的問題?而不是一味的升級(jí)硬件、加機(jī)器做水平擴(kuò)展。
此外，各個(gè)高并發(fā)場景的業(yè)務(wù)特點(diǎn)完全不同：有讀多寫少的信息流場景、有讀多寫多的交易場景，那是否有通用的技術(shù)方案解決不同場景的高并發(fā)問題呢?
我覺得大的思路可以借鑒，別人的方案也可以參考，但是真正落地過程中，細(xì)節(jié)上還會(huì)有無數(shù)的坑。
另外，由于軟硬件環(huán)境、技術(shù)棧、以及產(chǎn)品邏輯都沒法做到完全一致，這些都會(huì)導(dǎo)致同樣的業(yè)務(wù)場景，就算用相同的技術(shù)方案也會(huì)面臨不同的問題，這些坑還得一個(gè)個(gè)趟。
因此，這篇文章我會(huì)將重點(diǎn)放在基礎(chǔ)知識(shí)、通用思路、和我曾經(jīng)實(shí)踐過的有效經(jīng)驗(yàn)上，希望讓你對高并發(fā)有更深的理解。
高并發(fā)系統(tǒng)設(shè)計(jì)的目標(biāo)是什么?
先搞清楚高并發(fā)系統(tǒng)設(shè)計(jì)的目標(biāo)，在此基礎(chǔ)上再討論設(shè)計(jì)方案和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)才有意義和針對性。
宏觀目標(biāo)
高并發(fā)絕不意味著只追求高性能，這是很多人片面的理解。從宏觀角度看，高并發(fā)系統(tǒng)設(shè)計(jì)的目標(biāo)有三個(gè)：高性能、高可用，以及高可擴(kuò)展。
①高性能：性能體現(xiàn)了系統(tǒng)的并行處理能力，在有限的硬件投入下，提高性能意味著節(jié)省成本。
同時(shí)，性能也反映了用戶體驗(yàn)，響應(yīng)時(shí)間分別是 100 毫秒和 1 秒，給用戶的感受是完全不同的。
②高可用：表示系統(tǒng)可以正常服務(wù)的時(shí)間。一個(gè)全年不停機(jī)、無故障;另一個(gè)隔三差五出線上事故、宕機(jī)，用戶肯定選擇前者。另外，如果系統(tǒng)只能做到 90% 可用，也會(huì)大大拖累業(yè)務(wù)。
③高擴(kuò)展：表示系統(tǒng)的擴(kuò)展能力，流量高峰時(shí)能否在短時(shí)間內(nèi)完成擴(kuò)容，更平穩(wěn)地承接峰值流量，比如雙 11 活動(dòng)、明星離婚等熱點(diǎn)事件。
這 3 個(gè)目標(biāo)是需要通盤考慮的，因?yàn)樗鼈兓ハ嚓P(guān)聯(lián)、甚至也會(huì)相互影響。
比如說：考慮系統(tǒng)的擴(kuò)展能力，你會(huì)將服務(wù)設(shè)計(jì)成無狀態(tài)的，這種集群設(shè)計(jì)保證了高擴(kuò)展性，其實(shí)也間接提升了系統(tǒng)的性能和可用性。
再比如說：為了保證可用性，通常會(huì)對服務(wù)接口進(jìn)行超時(shí)設(shè)置，以防大量線程阻塞在慢請求上造成系統(tǒng)雪崩，那超時(shí)時(shí)間設(shè)置成多少合理呢?一般，我們會(huì)參考依賴服務(wù)的性能表現(xiàn)進(jìn)行設(shè)置。
微觀目標(biāo)
再從微觀角度來看，高性能、高可用和高擴(kuò)展又有哪些具體的指標(biāo)來衡量?為什么會(huì)選擇這些指標(biāo)呢?
性能指標(biāo)：通過性能指標(biāo)可以度量目前存在的性能問題，同時(shí)作為性能優(yōu)化的評(píng)估依據(jù)。一般來說，會(huì)采用一段時(shí)間內(nèi)的接口響應(yīng)時(shí)間作為指標(biāo)。
①平均響應(yīng)時(shí)間：最常用，但是缺陷很明顯，對于慢請求不敏感。比如 1 萬次請求，其中 9900 次是 1ms，100 次是 100ms，則平均響應(yīng)時(shí)間為 1.99ms，雖然平均耗時(shí)僅增加了 0.99ms，但是 1% 請求的響應(yīng)時(shí)間已經(jīng)增加了 100 倍。
②TP90、TP99 等分位值：將響應(yīng)時(shí)間按照從小到大排序，TP90 表示排在第 90 分位的響應(yīng)時(shí)間， 分位值越大，對慢請求越敏感。
③吞吐量：和響應(yīng)時(shí)間呈反比，比如響應(yīng)時(shí)間是 1ms，則吞吐量為每秒 1000 次。
通常，設(shè)定性能目標(biāo)時(shí)會(huì)兼顧吞吐量和響應(yīng)時(shí)間，比如這樣表述：在每秒 1 萬次請求下，AVG 控制在 50ms 以下，TP99 控制在 100ms 以下。對于高并發(fā)系統(tǒng)，AVG 和 TP 分位值必須同時(shí)要考慮。
另外，從用戶體驗(yàn)角度來看，200 毫秒被認(rèn)為是第一個(gè)分界點(diǎn)，用戶感覺不到延遲，1 秒是第二個(gè)分界點(diǎn)，用戶能感受到延遲，但是可以接受。
因此，對于一個(gè)健康的高并發(fā)系統(tǒng)，TP99 應(yīng)該控制在 200 毫秒以內(nèi)，TP999 或者 TP9999 應(yīng)該控制在 1 秒以內(nèi)。
可用性指標(biāo)：高可用性是指系統(tǒng)具有較高的無故障運(yùn)行能力，可用性=平均故障時(shí)間/系統(tǒng)總運(yùn)行時(shí)間，一般使用幾個(gè) 9 來描述系統(tǒng)的可用性。
對于高并發(fā)系統(tǒng)來說，最基本的要求是：保證 3 個(gè) 9 或者 4 個(gè) 9。原因很簡單，如果你只能做到 2 個(gè) 9，意味著有 1% 的故障時(shí)間，像一些大公司每年動(dòng)輒千億以上的 GMV 或者收入，1% 就是 10 億級(jí)別的業(yè)務(wù)影響。
可擴(kuò)展性指標(biāo)：面對突發(fā)流量，不可能臨時(shí)改造架構(gòu)，最快的方式就是增加機(jī)器來線性提高系統(tǒng)的處理能力。
對于業(yè)務(wù)集群或者基礎(chǔ)組件來說，擴(kuò)展性=性能提升比例/機(jī)器增加比例，理想的擴(kuò)展能力是：資源增加幾倍，性能提升幾倍。通常來說，擴(kuò)展能力要維持在 70% 以上。
但是從高并發(fā)系統(tǒng)的整體架構(gòu)角度來看，擴(kuò)展的目標(biāo)不僅僅是把服務(wù)設(shè)計(jì)成無狀態(tài)就行了，因?yàn)楫?dāng)流量增加 10 倍，業(yè)務(wù)服務(wù)可以快速擴(kuò)容 10 倍，但是數(shù)據(jù)庫可能就成為了新的瓶頸。
像 MySQL 這種有狀態(tài)的存儲(chǔ)服務(wù)通常是擴(kuò)展的技術(shù)難點(diǎn)，如果架構(gòu)上沒提前做好規(guī)劃(垂直和水平拆分)，就會(huì)涉及到大量數(shù)據(jù)的遷移。
因此，高擴(kuò)展性需要考慮：服務(wù)集群、數(shù)據(jù)庫、緩存和消息隊(duì)列等中間件、負(fù)載均衡、帶寬、依賴的第三方等，當(dāng)并發(fā)達(dá)到某一個(gè)量級(jí)后，上述每個(gè)因素都可能成為擴(kuò)展的瓶頸點(diǎn)。
高并發(fā)的實(shí)踐方案有哪些?
了解了高并發(fā)設(shè)計(jì)的 3 大目標(biāo)后，再系統(tǒng)性總結(jié)下高并發(fā)的設(shè)計(jì)方案，會(huì)從以下兩部分展開：先總結(jié)下通用的設(shè)計(jì)方法，然后再圍繞高性能、高可用、高擴(kuò)展分別給出具體的實(shí)踐方案。
通用的設(shè)計(jì)方法
通用的設(shè)計(jì)方法主要是從「縱向」和「橫向」兩個(gè)維度出發(fā)，俗稱高并發(fā)處理的兩板斧：縱向擴(kuò)展和橫向擴(kuò)展。
縱向擴(kuò)展(scale-up)：它的目標(biāo)是提升單機(jī)的處理能力。
方案包括如下兩種：
- 提升單機(jī)的硬件性能：通過增加內(nèi)存、CPU 核數(shù)、存儲(chǔ)容量、或者將磁盤升級(jí)成 SSD 等堆硬件的方式來提升。
- 提升單機(jī)的軟件性能：使用緩存減少 IO 次數(shù)，使用并發(fā)或者異步的方式增加吞吐量。
橫向擴(kuò)展(scale-out)：因?yàn)閱螜C(jī)性能總會(huì)存在極限，所以最終還需要引入橫向擴(kuò)展，通過集群部署以進(jìn)一步提高并發(fā)處理能力。
包括以下兩個(gè)方向：
①做好分層架構(gòu)：這是橫向擴(kuò)展的提前，因?yàn)楦卟l(fā)系統(tǒng)往往業(yè)務(wù)復(fù)雜，通過分層處理可以簡化復(fù)雜問題，更容易做到橫向擴(kuò)展。
上面這種圖是互聯(lián)網(wǎng)最常見的分層架構(gòu)，當(dāng)然真實(shí)的高并發(fā)系統(tǒng)架構(gòu)會(huì)在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步完善。
比如會(huì)做動(dòng)靜分離并引入 CDN，反向代理層可以是 LVS+Nginx，Web 層可以是統(tǒng)一的 API 網(wǎng)關(guān)，業(yè)務(wù)服務(wù)層可進(jìn)一步按垂直業(yè)務(wù)做微服務(wù)化，存儲(chǔ)層可以是各種異構(gòu)數(shù)據(jù)庫。
②各層進(jìn)行水平擴(kuò)展：無狀態(tài)水平擴(kuò)容，有狀態(tài)做分片路由。業(yè)務(wù)集群通常能設(shè)計(jì)成無狀態(tài)的，而數(shù)據(jù)庫和緩存往往是有狀態(tài)的，因此需要設(shè)計(jì)分區(qū)鍵做好存儲(chǔ)分片，當(dāng)然也可以通過主從同步、讀寫分離的方案提升讀性能。
具體的實(shí)踐方案
下面再結(jié)合我的個(gè)人經(jīng)驗(yàn)，針對高性能、高可用、高擴(kuò)展 3 個(gè)方面，總結(jié)下可落地的實(shí)踐方案。
高性能的實(shí)踐方案：
- 集群部署，通過負(fù)載均衡減輕單機(jī)壓力。
- 多級(jí)緩存，包括靜態(tài)數(shù)據(jù)使用 CDN、本地緩存、分布式緩存等，以及對緩存場景中的熱點(diǎn) Key、緩存穿透、緩存并發(fā)、數(shù)據(jù)一致性等問題的處理。
- 分庫分表和索引優(yōu)化，以及借助搜索引擎解決復(fù)雜查詢問題。
- 考慮 NoSQL 數(shù)據(jù)庫的使用，比如 HBase、TiDB 等，但是團(tuán)隊(duì)必須熟悉這些組件，且有較強(qiáng)的運(yùn)維能力。
- 異步化，將次要流程通過多線程、MQ、甚至延時(shí)任務(wù)進(jìn)行異步處理。
- 限流，需要先考慮業(yè)務(wù)是否允許限流(比如秒殺場景是允許的)，包括前端限流、Nginx 接入層的限流、服務(wù)端的限流。
- 對流量進(jìn)行削峰填谷，通過 MQ 承接流量。
- 并發(fā)處理，通過多線程將串行邏輯并行化。
- 預(yù)計(jì)算，比如搶紅包場景，可以提前計(jì)算好紅包金額緩存起來，發(fā)紅包時(shí)直接使用即可。
- 緩存預(yù)熱，通過異步任務(wù)提前預(yù)熱數(shù)據(jù)到本地緩存或者分布式緩存中。
- 減少 IO 次數(shù)，比如數(shù)據(jù)庫和緩存的批量讀寫、RPC 的批量接口支持、或者通過冗余數(shù)據(jù)的方式干掉 RPC 調(diào)用。
- 減少 IO 時(shí)的數(shù)據(jù)包大小，包括采用輕量級(jí)的通信協(xié)議、合適的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、去掉接口中的多余字段、減少緩存 Key 的大小、壓縮緩存 Value 等。
- 程序邏輯優(yōu)化，比如將大概率阻斷執(zhí)行流程的判斷邏輯前置、For 循環(huán)的計(jì)算邏輯優(yōu)化，或者采用更高效的算法。
- 各種池化技術(shù)的使用和池大小的設(shè)置，包括 HTTP 請求池、線程池(考慮 CPU 密集型還是 IO 密集型設(shè)置核心參數(shù))、數(shù)據(jù)庫和 Redis 連接池等。
- JVM 優(yōu)化，包括新生代和老年代的大小、GC 算法的選擇等，盡可能減少 GC 頻率和耗時(shí)。
- 鎖選擇，讀多寫少的場景用樂觀鎖，或者考慮通過分段鎖的方式減少鎖沖突。
上述方案無外乎從計(jì)算和 IO 兩個(gè)維度考慮所有可能的優(yōu)化點(diǎn)，需要有配套的監(jiān)控系統(tǒng)實(shí)時(shí)了解當(dāng)前的性能表現(xiàn)，并支撐你進(jìn)行性能瓶頸分析，然后再遵循二八原則，抓主要矛盾進(jìn)行優(yōu)化。
高可用的實(shí)踐方案：
- 對等節(jié)點(diǎn)的故障轉(zhuǎn)移，Nginx 和服務(wù)治理框架均支持一個(gè)節(jié)點(diǎn)失敗后訪問另一個(gè)節(jié)點(diǎn)。
- 非對等節(jié)點(diǎn)的故障轉(zhuǎn)移，通過心跳檢測并實(shí)施主備切換(比如redis的哨兵模式或者集群模式、MySQL 的主從切換等)。
- 接口層面的超時(shí)設(shè)置、重試策略和冪等設(shè)計(jì)。
- 降級(jí)處理：保證核心服務(wù)，犧牲非核心服務(wù)，必要時(shí)進(jìn)行熔斷;或者核心鏈路出問題時(shí)，有備選鏈路。
- 限流處理：對超過系統(tǒng)處理能力的請求直接拒絕或者返回錯(cuò)誤碼。
- MQ 場景的消息可靠性保證，包括 Producer 端的重試機(jī)制、Broker 側(cè)的持久化、Consumer 端的 Ack 機(jī)制等。
- 灰度發(fā)布，能支持按機(jī)器維度進(jìn)行小流量部署，觀察系統(tǒng)日志和業(yè)務(wù)指標(biāo)，等運(yùn)行平穩(wěn)后再推全量。
- 監(jiān)控報(bào)警：全方位的監(jiān)控體系，包括最基礎(chǔ)的 CPU、內(nèi)存、磁盤、網(wǎng)絡(luò)的監(jiān)控，以及 Web 服務(wù)器、JVM、數(shù)據(jù)庫、各類中間件的監(jiān)控和業(yè)務(wù)指標(biāo)的監(jiān)控。
- 災(zāi)備演練：類似當(dāng)前的“混沌工程”，對系統(tǒng)進(jìn)行一些破壞性手段，觀察局部故障是否會(huì)引起可用性問題。
高可用的方案主要從冗余、取舍、系統(tǒng)運(yùn)維 3 個(gè)方向考慮，同時(shí)需要有配套的值班機(jī)制和故障處理流程，當(dāng)出現(xiàn)線上問題時(shí)，可及時(shí)跟進(jìn)處理。
高擴(kuò)展的實(shí)踐方案：
- 合理的分層架構(gòu)：比如上面談到的互聯(lián)網(wǎng)最常見的分層架構(gòu)，另外還能進(jìn)一步按照數(shù)據(jù)訪問層、業(yè)務(wù)邏輯層對微服務(wù)做更細(xì)粒度的分層(但是需要評(píng)估性能，會(huì)存在網(wǎng)絡(luò)多一跳的情況)。
- 存儲(chǔ)層的拆分：按照業(yè)務(wù)維度做垂直拆分、按照數(shù)據(jù)特征維度進(jìn)一步做水平拆分(分庫分表)。
- 業(yè)務(wù)層的拆分：最常見的是按照業(yè)務(wù)維度拆(比如電商場景的商品服務(wù)、訂單服務(wù)等)，也可以按照核心接口和非核心接口拆，還可以按照請求源拆(比如 To C 和 To B，APP 和 H5)。
最后的話
高并發(fā)確實(shí)是一個(gè)復(fù)雜且系統(tǒng)性的問題，由于篇幅有限，諸如分布式 Trace、全鏈路壓測、柔性事務(wù)都是要考慮的技術(shù)點(diǎn)。
另外，如果業(yè)務(wù)場景不同，高并發(fā)的落地方案也會(huì)存在差異，但是總體的設(shè)計(jì)思路和可借鑒的方案基本類似。
高并發(fā)設(shè)計(jì)同樣要秉承架構(gòu)設(shè)計(jì)的 3 個(gè)原則：簡單、合適和演進(jìn)?！斑^早的優(yōu)化是萬惡之源”，不能脫離業(yè)務(wù)的實(shí)際情況，更不要過度設(shè)計(jì)，合適的方案就是最完美的。
希望這篇文章能帶給你關(guān)于高并發(fā)更全面的認(rèn)識(shí)，如果你也有可借鑒的經(jīng)驗(yàn)和深入的思考，歡迎評(píng)論區(qū)留言討論。
作者：駱俊武
編輯：陶家龍
出處：轉(zhuǎn)載自微信公眾號(hào) IT 人的職場進(jìn)階(ID：BestITer)
本文題目：不懂高并發(fā)，薪資涼半截！
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