目錄

• 01 如何理解高并發(fā)？
• 02 高并發(fā)系統(tǒng)設(shè)計(jì)的目標(biāo)是什么？
• • 2.1標(biāo)題宏觀目標(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。
  • 2.2 微觀目標(biāo)
  • • 2.2.1 性能指標(biāo)
    • 2.2.2 可用性指標(biāo)
    • 2.2.3 可擴(kuò)展性指標(biāo)
• 03 高并發(fā)的實(shí)踐方案有哪些？
• • 3.1 通用的設(shè)計(jì)方法
  • • 3.1.1 縱向擴(kuò)展（scale-up）
    • 3.1.2 橫向擴(kuò)展（scale-out）
  • 3.2 具體的實(shí)踐方案
  • • 3.2.1 高性能的實(shí)踐方案
    • 3.2.2 高可用的實(shí)踐方案
  • 3.2.3 高擴(kuò)展的實(shí)踐方案
• 總結(jié)

首先說一下，當(dāng)我作為面試官問候選人「對(duì)于高并發(fā)的理解」時(shí)，我覺得「答得不好」的情況分成以下幾類：

對(duì)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，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)過一些高并發(fā)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。

下面，我再結(jié)合我的高并發(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，內(nèi)容分成以下3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？

01 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(chǎng)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(wàn)請(qǐng)求的秒殺系統(tǒng)、每天千萬(wàn)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(chǎng)景，并發(fā)量各不相同，那到底多大并發(fā)才算高并發(fā)呢？

不能只看數(shù)字，要看具體的業(yè)務(wù)場(chǎng)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(chǎng)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(chǎng)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。

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(chǎng)景的業(yè)務(wù)特點(diǎn)完全不同：有讀多寫少的信息流場(chǎng)景、有讀多寫多的交易場(chǎng)景，那是否有通用的技術(shù)方案解決不同場(chǎng)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(wú)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(chǎng)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(duì)高并發(fā)有更深的理解。

02 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(duì)性。

2.1標(biāo)題宏觀目標(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。

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。

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(wú)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)

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(wú)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(duì)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(qǐng)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。

2.2 微觀目標(biāo)

再?gòu)奈⒂^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？

2.2.1 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)。

平均響應(yīng)時(shí)間：最常用，但是缺陷很明顯，對(duì)于慢請(qǐng)求不敏感。比如1萬(wàn)次請(qǐng)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(qǐng)求的響應(yīng)時(shí)間已經(jīng)增加了100倍。

TP90、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(duì)慢請(qǐng)求越敏感。

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(wàn)次請(qǐng)求下，AVG控制在50ms以下，TP99控制在100ms以下。對(duì)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(duì)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)。

2.2.2 可用性指標(biāo)

高可用性是指系統(tǒng)具有較高的無(wú)故障運(yùn)行能力，可用性 = 正常運(yùn)行時(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(duì)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(jiǎn)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。

2.2.3 可擴(kuò)展性指標(biāo)

面對(duì)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(duì)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(wú)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(kù)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(kù)、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)。

03 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。

3.1 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。

3.1.1 縱向擴(kuò)展（scale-up）

它的目標(biāo)是提升單機(jī)的處理能力，方案又包括：

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。

3.1.2 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，又包括以下2個(gè)方向：

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(jiǎn)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(kù)。

各層進(jìn)行水平擴(kuò)展：無(wú)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(wú)狀態(tài)的，而數(shù)據(jù)庫(kù)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。

3.2 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(duì)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。

3.2.1 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(duì)緩存場(chǎng)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(kù)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(kù)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(chǎng)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(duì)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(chǎng)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(kù)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(qǐng)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(kù)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(chǎng)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(wú)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。

3.2.2 高可用的實(shí)踐方案

對(duì)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(duì)等節(jié)點(diǎn)的故障轉(zhuǎn)移，通過心跳檢測(cè)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(duì)超過系統(tǒng)處理能力的請(qǐng)求直接拒絕或者返回錯(cuò)誤碼。

MQ場(chǎng)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(kù)、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(duì)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。

3.2.3 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(duì)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(kù)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(chǎng)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(qǐng)求源拆（比如To C和To B，APP和H5 ）。

總結(jié)

高并發(fā)確實(shí)是一個(gè)復(fù)雜且系統(tǒng)性的問題，如果業(yè)務(wù)場(chǎng)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(jiǎn)單、合適和演進(jìn)。" 過早的優(yōu)化是萬(wàn)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。希望上面這些總結(jié)能讓你對(duì)于高并發(fā)有更全面的認(rèn)識(shí)。即使你沒有高并發(fā)的項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)，如果你能參考上面的內(nèi)容回答得很體系，我相信也一定能給面試官眼前一亮的感覺。

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授權(quán)轉(zhuǎn)載自：原文作者：Lowry

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的对于高并发的理解及实践方案的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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