一、什么是高并发

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QPS(Query 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。

python解决高并发的几种方式

  • 1.HTML页面静态化
  • 2.图片服务器分离(我使用的是fastdfs轻量级的分布式文件存储系统)
  • 3.使用缓存(缓存存在于内存中读取快我的项目中使用redis作为缓存的数据库,redis是内存型数据作为存储缓存的数据库挺适合)
  • 4.数据库集群、库表散列
  • 5.使用负载均衡的方法(简单的配置可以用nginx来配置负载均衡,只需要设置 如下代码,即可实现简单的负载均衡
 upstream djangoserver {
server 192.168.72.49:8080;
server 192.168.72.49:8081;
}
  • 6.镜像
  • 镜像是大型网站常采用的提高性能和数据安全性的方式,镜像的技术可以解决不同网络接入商和地域带来的用户访问速度差异,比如ChinaNet和EduNet之间的差异就促使了很多网站在教育网内搭建镜像站点,数据进行定时更新或者实时更新。在镜像的细节技术方面,这里不阐述太深,有很多专业的现成的解决架构和产品可选。也有廉价的通过软件实现的思路,比如Linux上的rsync等工具。
  • 7.最新:CDN加速技术(此技术还在了解阶段,可自行去网上查找相关的资料)

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:

  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:

  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;

(2)n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;

(2)n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。

python高并发的详解的更多相关文章

  1. JAVA高并发集合详解

    Queue(队列)主要是为了高并发准备的容器Deque:双端队列,可以反方向装或者取 最开始jdk1.0只有Vector和hashtable 默认所有方法都实现了synchronized锁,线程安全但 ...

  2. nginx高并发配置详解

    https://www.cnblogs.com/liqiu/p/3152206.html 1.  worker_processes 8; nginx 进程数,建议按照cpu 数目来指定,一般为它的倍数 ...

  3. 《JAVA高并发编程详解》-七种单例模式

  4. 《JAVA高并发编程详解》-volatile和synchronized

  5. 《JAVA高并发编程详解》-并发编程有三个至关重要的特性:原子性,有序性,可见性

  6. 《JAVA高并发编程详解》-类的加载过程简介

  7. 《JAVA高并发编程详解》-wait和sleep

  8. 《JAVA高并发编程详解》-程序可能出现死锁的场景

  9. 《JAVA高并发编程详解》-Thread start方法的源码

    Thread start方法的源码:

随机推荐

  1. Slf4j与log4j及log4j2、logbak的关系及使用方法

    Slf4j与log4j及log4j2的关系及使用方法 slf4j slf4j仅仅是一个为Java程序提供日志输出的统一接口,并不是一个具体的日志实现方案,就比如JDBC一样,只是一种规则而已,所以单独 ...

  2. Win10安装Oracle Database 18c (18.3)

    下载链接:https://www.oracle.com/technetwork/cn/database/enterprise-edition/downloads/index.html 我这里选择最新的 ...

  3. php+memcache高速缓存

    原文地址:https://blog.csdn.net/qq_33571752/article/details/86494667 #在lnmp基础上修改 依赖libevent程序库 cd lnmp/ta ...

  4. 记录一下vue slot

    使用步骤: 1.在组件(panda)当中建立一个slot,定义好name.(<slot name='myname'></slot>)    2.引用组件的时候如果需要补充内容, ...

  5. yarn 的常用命令

    初始化新项目yarn init添加依赖包yarn add [package]yarn add [package]@[version]yarn add [package]@[tag]将依赖项添加到不同依 ...

  6. [转]PHP程序员的技术成长规划

    转自:http://blog.leanote.com/post/darker/PHP%E7%A8%8B%E5%BA%8F%E5%91%98%E7%9A%84%E6%8A%80%E6%9C%AF%E6% ...

  7. 011 Android AutoCompleteTextView(自动完成文本框)的基本使用

    1.XML布局 android:completionThreshold="1":这里我们设置了输入一个字就显示提示 (1)主界面布局 <?xml version=" ...

  8. 什么是netty--通俗易懂

      一.Netty介绍 1.什么是netty Netty 是由 JBOSS 提供的一个 Java 开源框架.Netty 提供异步的.基于事件驱动的网络应用程序框架,用以快速开发高性能.高可靠性的网络 ...

  9. Zuul【限流】

    在项目中,大部分都会使用到hyrtrix做熔断机制,通过某个预定的阈值来对异常流量进行降级处理,除了做服务降级以外,还可以对服务进行限流,分流,排队等. 当然,zuul也能做到限流策略,最简单的方式就 ...

  10. hyperledger fabric超级账本java sdk样例e2e代码流程分析

     一  checkConfig  Before     1.1  private static final TestConfig testConfig = TestConfig.getConfig() ...