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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QPSQuery Per Second并发用户数等。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。
吞吐量单位时间内处理的请求数量。
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。
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、如何提升系统的并发能力
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Scale Up与水平扩展Scale Out。
垂直扩展提升单机处理能力。垂直扩展的方式又有两种
1增强单机硬件性能例如增加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。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。水平扩展只要增加服务器数量就能线性扩充系统性能。水平扩展对系统架构设计是有要求的如何在架构各层进行可水平扩展的设计以及互联网公司架构各层常见的水平扩展实践是本文重点讨论的内容。三、常见的互联网分层架构
常见互联网分布式架构如上分为
1客户端层典型调用方是浏览器browser或者手机应用APP
2反向代理层系统入口反向代理
3站点应用层实现核心应用逻辑返回html或者json
4服务层如果实现了服务化就有这一层
5数据-缓存层缓存加速访问存储
6数据-数据库层数据库固化数据存储
整个系统各层次的水平扩展又分别是如何实施的呢四、分层水平扩展架构实践
反向代理层的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
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。
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
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。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。数据层的水平扩展
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
按照范围水平拆分
每一个数据服务存储一定范围的数据上图为例
user0库存储uid范围1-1kw
user1库存储uid范围1kw-2kw
这个方案的好处是
1规则简单service只需判断一下uid范围就能路由到对应的存储服务
2数据均衡性较好
3比较容易扩展可以随时加一个uid[2kw,3kw]的数据服务
不足是
1 请求的负载不一定均衡一般来说新注册的用户会比老用户更活跃大range的服务请求压力会更大按照哈希水平拆分
每一个数据库存储某个key值hash后的部分数据上图为例
user0库存储偶数uid数据
user1库存储奇数uid数据
这个方案的好处是
1规则简单service只需对uid进行hash能路由到对应的存储服务
2数据均衡性较好
3请求均匀性较好
不足是
1不容易扩展扩展一个数据服务hash方法改变时候可能需要进行数据迁移这里需要注意的是通过水平拆分来扩充系统性能与主从同步读写分离来扩充数据库性能的方式有本质的不同。
通过水平拆分扩展数据库性能
1每个服务器上存储的数据量是总量的1/n所以单机的性能也会有提升
2n个服务器上的数据没有交集那个服务器上数据的并集是数据的全集
3数据水平拆分到了n个服务器上理论上读性能扩充了n倍写性能也扩充了n倍其实远不止n倍因为单机的数据量变为了原来的1/n
通过主从同步读写分离扩展数据库性能
1每个服务器上存储的数据量是和总量相同
2n个服务器上的数据都一样都是全集
3理论上读性能扩充了n倍写仍然是单点写性能不变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。五、总结
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式方法论上主要有两种垂直扩展Scale Up与水平扩展Scale Out。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
1反向代理层可以通过“DNS轮询”的方式来进行水平扩展
2站点层可以通过nginx来进行水平扩展
3服务层可以通过服务连接池来进行水平扩展
4数据库可以按照数据范围或者数据哈希的方式来进行水平扩展
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。末了希望文章的思路是清晰的希望大家对高并发的概念和实践有个系统的认识结合上一篇《究竟啥才是互联网架构“高可用”》的分享互联网分布式架构是不是逐步的不再神秘啦
【完】
