架构学习笔记

Posted 2022-12-09 Shi Peng

第一篇 架构套路总纲

一、网站架构的目标

对架构师来说，无论架构大型网站，还是网站的某个子系统，都要考虑下面几个目标:
高性能、高可用、可伸缩、可扩展、安全。

1、高性能（performance）：能够对于海量并发访问快速响应

网站的性能优化，有下面常用的招

1.1、架构层面

1.1.1、缓存

浏览器缓存、CDN缓存、应用服务器缓存（本地缓存和分布式缓存

1.1.2、异步

本地队列（LinkedBlockingQueue）、分布式队列（Kafka, RocketMQ

1.2、代码层面

1.2.1、使用多线程

如通过线程池，使用CUP核数*2个线程来处理异步队列

1.2.2、改善内存使用

用空间换时间：如聊天室消息容器从TreeMap改成SkipList

1.2.3、尽量避免锁

1、能不用锁的地方尽量不用锁
2、必须用锁的地方，要控制好锁粒度；同时尽量使用无锁框架，如CAS, putIfAbsent等

1.2.4、关注时间复杂度

1、选择合适的数据结构，重点关注其时间复杂度，如TreeMap vs SkipList
2、使用JDK自带的API时，要看底层的具体实现，从而明确地知道其执行的时间复杂度。
3、尽量避免非必要的循环：循环是增加时间复杂度的关键

1.3、DB层面

索引、缓存、SQL优化、NoSQL

1.4、衡量网站的性能指标

1.4.1、响应时间

接收到请求到返回结果的时间

1.4.2、TPS & QPS

每秒写入和读取的次数

1.4.3、系统性能参数

1、CUP load average（排队等待单个CUP处理的线程数，理想值1–3）
2、CUP user usage（用户占用CUP百分比，理想值为70以内）
3、内存使用情况
4、内网外网带宽
5、磁盘IOPS等

2、高可用（availability）：保证服务一直是可用的

2.1、通过冗余保证系统的高可用

冗余分2类：
1、数据存储冗余
2、依赖服务冗余：避免某依赖服务挂了没有后路

2.2、服务限流、降级、熔断

1、限流：避免非预期激增流量把服务打死
限流分自动限流和人工限流2种：
1）自动限流：在nginx配置插件，限定每秒钟最多通过多少次请求
2）人工限流配置：如聊天室消息的通知拉取频率，可根据访问量情况动态配置

2、降级：当依赖服务故障时，系统可自动或人工降级，去除对依赖服务的依赖。

3、熔断：当依赖服务故障时，系统检测失败数或失败百分比达到阈值后，自动不再调用该故障服务，称为熔断。

2.3、故障自愈

1、如健康检查，自动重启服务
2、通过监控CPU Load指标，自动降级（降低通知拉取频率，禁用日志打印等），指标正常后配置自动恢复

2.4、借助容器自动弹性扩缩容

这里分有状态服务和无状态服务。
有状态服务：如redis多租户容器云平台，通过redis operator做redis有状态服务的槽位迁移

2.5、自动化运维

如自动化发布、自动化部署、自动化摘除故障节点等

2.6、自动化测试

每次更新上线前，通过跑全量的自动化测试脚本，避免出现regression回归问题

2.7、预发布验证

发布到pre环境验证，避免线上配置和测试环境不同而导致的风险

2.8、灰度发布

通过灰度发布，避免出问题时影响面过大。

3、可伸缩（scalability）：可动态增加和减少集群节点

3.1、应用服务器

若应用服务器上不保存数据（即无状态服务），则可通过集群扩缩容节点保证可伸缩

3.2、缓存服务器

加入新的服务器节点会使原来的路由失效，虽然缓存数据可以从DB重新加载，但如果应用服务严重依赖缓存，可能会造成网站崩溃。所以要使用改进的路由算法来保证缓存数据的可访问性。例如：取模/2的算法，例如，原来有1，2，3，4服务节点，index为5的落在了5对4取模=1， 现在扩容了5,6,7,8, 扩容后index为5的落在第5个节点上，若取不到，则用8/2, 再用5对4取模，这样可以找到1节点，缺点是需要访问2次。

3.3、关系型数据库

关系数据库虽然支持数据备份，主从热备份，但很难做到大规模集群的可伸缩性，因此关系型数据库的集群方案必须从数据库之外实现。

例如：rongcloud的新加的ssdb集群，通过metadata服务集群，来存储ip对应的server地址，来确保原来的路由不会失效。

对于关系型数据库，也有类似的导航层策略。

3.4、NoSQL

NoSQL为海量数据而生，伸缩性天生就很好。

4、易扩展（extensible）：新增功能模块，不会影响到原来的系统使用

4.1、扩展性关注点

网站增加新业务时，是否可实现对现有产品无影响，即要做到不同产品之间低耦合。如chatroom和chatroomhistorymessage.

4.2、保证易扩展有2招：通过队列解耦、分布式微服务

4.2.1、通过队列解耦

通过消息队列实现事件驱动架构：通过消息队列，将生产者和消费者完全解耦，这样，就可以透明地增加生产者服务和消费者服务。

4.2.2、分布式微服务

例如消息服务和group, groupmanager服务。新增产品如新加个单聊产品，可复用消息服务，而不会对现有服务（如消息服务，group, group manager）造成影响；而可复用服务如消息服务升级，再提供新版本的同时，仍可保留旧版本可用，这样将不会影响现有的依赖于它的服务。

5、安全（security）：避免被攻击和信息泄露

二、大型网站架构演进进程

任何大型网站都是从小型网站发展来的，不可能开始就有海量用户。网站处于不同的阶段适合使用不同的架构模式，不是最先进的架构模式就是最好的，适合才是最好的。因为使用招数越多的架构，也会有相应的负面代价，只有在有必要用这些招的时候再用这些招。

阶段1、存储和应用在一台服务器上

采用Apache+Linux+php+mysql
这时，应用程序、文件、DB等都在一个服务器上。

阶段2、存储和数据分离

随着网站的发展，一台服务器不够用，这时将应用和数据分离。
这时，应用程序、文件、DB分别放到三台服务器上。

阶段3、添加缓存，提升DB访问性能。

如Moto的SNP, 访问DB成为系统瓶颈，所以当时Moto正处于该阶段。

缓存分两种：
1、跟应用服务器放在同一个server上（使用本地缓存），如JVM内存缓存
2、独立出缓存服务器，可部署缓存集群。如redis

本地缓存的优点：速度快，因为避免了网络交互
缺点：受限于本地内存限制，无法动态扩展。

通过使用缓存，解决了DB的访问瓶颈

阶段4、分布式集群

当网站受到海量用户的并发访问时，单台应用程序的server肯定扛不住。如rongcloud的chatroom单点。
这时，需要使用应用服务器集群。通过负载均衡调度服务器（zookeeper），将用户的请求平均分配到不同的应用服务器。

阶段5、数据库读写分离

目前的互联网应用都是写少读多。如chatroom, 上行为写，分发为读。
使用了缓存后，大部分DB请求都被缓存挡住，但一部分仍然会到达DB, 如缓存过期、缓存未命中、系统重启初始化时。
这时，当DB访问再次成为瓶颈，需要对DB进行读写分离。

目前，绝大部分DB都支持热备份，即对DB配置主从。写数据时写到主DB, 然后主DB采用复制机制，将数据复制到从DB的集群中，然后读取时，根据负载均衡算法，从不同的读DB中读取数据。

阶段6、采用反向代理和CDN，加速网站响应

反向代理和CDN都是缓存的一种。

1. CDN部署在网络提供商的机房，用户的访问首先从该机房获取数据
2. 反向代理服务器部署在网站公司的中心机房，用户请求先访问反向代理，若找到想要的数据，则直接返回。

阶段7、分布式DB系统和分布式文件系统

单个DB总会有不够用的时候，这时可使用集群，可按照业务进行分库、分表。

阶段8、使用NoSQL和搜索引擎

当数据量达到一定规模时，采用NoSQL和搜索引擎比传统SQL检索要快得多。

阶段9、业务拆分

将不同的业务，拆分部署到不同的服务器集群。如rongcloud的chatroom, group , groupmanager的每个应用独立部署，然后可以共用DB，以此来构建一个相互关联的完整系统。

阶段10、分布式微服务

可将独立部署子系统中的共用的功能，如group、groupmanager、单聊中的消息功能统一使用message服务，以此来构成一个分布式服务。

进而可以开设云平台，提供云服务给其他网站使用。

三、网站的架构模式

为了解决大型网站架构的目标：高可用、高性能、可扩展、可伸缩、安全，目前的大牛公司实践出了一些成熟好用的模式，可供复用，招数如下。

1、横向拆分：将同一个feature分成相互独立的部分，每部分有自己单一的职责。

通常分为：应用层、服务层、数据层

1）应用层：负责具体的业务，如group, groupmanager仅负责自己的业务
2）服务层：为应用层提供公用服务支持，如rongcloud的message服务
3）数据层：提供数据访问服务，如DB, ssdb, 缓存服务器，文件服务器，搜索引擎

2、纵向拆分：将一个大业务拆分成多个不同的相对独立的小业务

如rongcloud的chatroom, 属于应用层（虽然chatroom没有使用服务层），将chatroom纵向拆分成了chatroomsendmessage, chatroom, chatroomhistorymessage，chatroommessage等可独立部署的服务。

3、分布式：横向拆分和纵向拆分的目的，是为了拆分后的模块可以独立部署，然后通过远程访问协同工作，即分布式。

3.1、分布式的好处

可以使用更多的CPU, 内存，存储资源等，以此来应对海量用户访问。

3.2、分布式的缺点

1、不同服务间通信要通过网络，造成性能下降
2、影响网站可用性：一个服务不可用，可能会造成多个服务不可用。如chatroom内存泄露导致CMP宕机，进而全部服务挂掉。
3、影响数据一致性：如群组的加入群组行为，DB服务写入失败，造成内存中的进程内缓存和DB数据不一致，当服务重启后，提示用户不在群组

综上，分布式由于有上述缺点，只有在必须用分布式时再用分布式，别为了分步式而分布式。

3.3、分布式常用的模式

3.3.1、将应用和服务分布式

如rongcloud的群组、讨论组和消息服务，好处是可复用共同的消息服务。

3.3.2、分布式静态资源

可将网站的静态资源Js, CSS, 图片等资源独立部署，并采用独立的域名，即常说的“动静分离”。

1、采用独立的域名，可以加速浏览器的加载速度
2、静态资源独立部署，可减轻服务器压力，这就是动静分离的好处。

3.3.3、将数据和存储分布式

大型网站数据是以P为单位的，单个服务器无法存储这样大的数据，所以要分开存储。可将传统DB进行分布式部署，而NoSQL产品几乎都是天生分布式的。

3.3.4、分布式计算

对于网站产生的海量数据的统计，计算规模非常庞大，通常使用Hadoop的MapReduce分布式框架来做此类计算，其特点是“移动计算”而不是“移动数据”，将计算程序分发到数据所在的位置进行计算，然后再汇总。

3.3.5、分布式配置、分布式锁、分布式文件系统等。

1、分布式配置：如配置中心
2、分布式锁：如要在chatroomsendmessage服务（以userId作为targetId) 上发消息，同一个聊天室中每个msgId都要采用当时的时间来生成唯一ID， 则需要分布式锁。但分布式锁很影响性能，所以目前生成msgId的代码仍然放到了chatroom服务，宁可单点，也不要影响性能。
3、分布式文件系统：可支持云存储，未来考虑使用云存储来保存历史Log

3.4、集群

将系统横向拆分和纵向拆分后，对于单个的模块，仍需要使用集群来分担用户的海量访问，如部署多台chatroomsendmessage服务，集群的另一个 好处是保证高可用性，一台chatroomsendmessage服务挂掉，可以将请求转移给其他的chatroomemssage服务器处理。
所以，即使是小的网站，也要做至少2台集群部署，目的就是为了实现高可用。例子是chatroomsendmessage这样的无状态服务。对于chatroom这样的有状态服务，仅仅采用集群还是不够的，还需要使用冗余。

3.5、缓存

缓存就是把数据放到最近的地方，加快存取速度。

缓存分下面几种方式：

3.5.1、CDN(Content Delivery Network)：即内容分发网络。

将静态资源（较少变化的数据）部署在网络提供商服务器，用户请求将从距离最近的网络提供商那里获取数据。例子：视频网站和门户网站，都将用户访问量大的热点数据缓存在CDN.

3.5.2、反向代理

反向代理属于网站前端架构的一部分，当用户请求到达网站数据中心时，先到达反向代理服务器，可以将网站的静态资源缓存在反向代理服务器，这样用户请求无需访问真正的服务器即可返回。

3.5.3、本地缓存

public static变量及本地redis缓存，即进程内缓存和进程外缓存

3.5.4、分布式缓存

如redis集群

使用缓存有2个前提

1、数据访问热点不均衡，某些数据会被更频繁地访问。例如，创建聊天室和查询聊天室信息，不会很频繁地被访问，不必放到缓存中 — 这个case也不能放到缓存中，因为创建和查询可能落到不同的节点上。

2、数据在某个时间段内有效，不会很快过期，否则会读取脏数据。例如，融云读取appInfo中的每个appId的配置信息，2小时同步一次，由于App_Registration表的数据不会很频繁的被更新，所以读脏数据的几率很低。

3.6、异步

异步架构是典型的生产者-消费者模式。

异步的使用有2种：
1）单一服务器内部：多线程共享一个队列（LinkedBlockingQueue)
2）多个服务器集群通过分布式消息队列实现异步。分布式消息队列可以看作是内存队列的分布式部署。

采用异步消息队列的好处：
1）提高系统可用性：万一消费者服务挂掉，那么数据可以在消息队列服务器中堆积，生产者服务器可以不受影响，继续处理业务请求。当消费者服务器恢复正常后，可继续处理消息队列中的数据。

2）提供网站响应速度：生产者服务只要将数据写入队列后，即可给client返回。

3）消除并发访问高峰：当网站举办某活动时，可能会瞬时海量并发请求，造成响应延迟，严重时造成服务宕机，使用消息队列，将突然增加的访问量放到队列中，可以慢慢处理。

采用异步方式的缺点：可能会影响用户体验。例如，用户做完写操作，马上查询，用户写操作是异步的，但读操作是同步的，所以可能查询时，还没写到DB中，造成查不到刚写入数据的情况。

3.7、冗余

网站通常都是7*24小时不间断运行，单个服务器故障随时可能出现，要保证服务器宕机时网站仍然可用，且不丢失数据，就需要一定程度的服务器冗余运行，数据冗余备份，这样做，才能当服务器宕机时，将其上的服务和数据转移到其他机器上。

即使是访问和负载都很小的服务，也必须部署至少两台服务器，构成一个集群，这样可以保证服务高可用。

那么，怎样保证数据也高可用呢？答案是使用公用的（不仅是本机的）持久化存储集群（如redis或者DB）。
DB除了定期备份，存档保存，实现冷备份之外，为了保证数据高可用，还需要实现DB主从分离，实时同步实现热备份。

问题：目前chatroom单点，如果他挂了，聊天室中的数据就全部没了，即使转到其他chatroom服务器，那么当时聊天室中的数据也全丢了。但因为聊天室中的数据是有状态的，例如聊天室中的人，所以建议把聊天室中的成员持久化存储到redis，即使单点chatrom挂了，仍然可以从Redis中恢复聊天室中的成员数据。聊天室中的消息丢就丢了，没关系。

建议单独申请一台所有聊天室服务公用的redis, 然后把聊天室用户实时通过队列写入redis, 这样，
1）当聊天室进行扩容、缩容，以及从公有云和专属相互切换的时候，都可以保证聊天室中的用户不丢；
2）可以解决chatroom的单点问题，即查询聊天室所有用户的操作，可以放到chatroommessage中从公用的redis中读取，避免了从chatroom单点查询聊天室用户的瓶颈。
3）可以解决频繁调用加入、退出时，chatroom单点的瓶颈，因为可以不必从chatroommessage同步到chatroom服务了。

这样，chatroom服务只剩下发消息服务相关的了，其瓶颈在于msgId. 也就是说，chatroom只剩下发消息、禁言、禁止分发、白名单这4个功能点了。都不会有很高的并发量。所以，彻底消除了chatroom单独仅剩的性能瓶颈。

解决chatroommessage下历史消息冗余存储的问题的方案：因为发消息的入口在chatroom节点，所以在chatroom上存储每个聊天室的最新10条历史消息。然后拉取历史消息，从chatroom上拉取，而不是chatroommessage，区分二者时，可在CMP上添加业务逻辑区分。— 这样不行，这样造成的性能瓶颈，比加入、退出更厉害。如果放在公用的redis中，其读取速度肯定不如内存快，有可能出现消息乱序的情况，即之后拉取的速度比从redis读的速度快。

8、自动化

网站的自动化架构主要应用于运维发布上线。

8.1、发布过程自动化

可以减少故障。例如，rongcloud如果可以一键实现代码的版本编译、部署，则会避免许多现实中发生的问题（如使用错误的代码版本造成编译错误，使用错误的部署脚本造成上线错误）

8.2、自动化代码管理

为每个工程师自动创建分支，自动merge

8.3、性能监控自动报警

对于rongcloud来说，可以指标做的更细节化。

8.4、服务器自动化失效转移

rongcloud已做。由CMP通过zookeeper实现

8.5、自动化降级

当高并发超过了系统能够承载的最大负载量时，要自动关闭一部分不重要的服务。例如，需要自动关闭chatroommessage服务，让出资源给chatroom服务。

9、安全

保证网站安全常用的“招”如下。

1）通过密码和手机校验码进行身份认证。
2）登陆、交易等操作，需要对网络通信进行加密。
3）网站服务器上存储的敏感数据，如用户信息也要进行加密；防止机器人程序使用它们用来攻击网站。
4）对于常见的攻击方式，如XSS攻击、SQL注入等，要进行编码转换等相应处理
5）对于垃圾信息，敏感词信息等进行过滤。

第二篇 架构五大点

一、高性能

1、网站性能分析

1.1、网站性能需要关注的KPI

1.1.1、响应时间

从发出请求到收到请求数据的时间。响应速度是网站快慢的最直观感受，所以也是性能的最重要的指标。

测试这些数据的时候，可以执行1万次，用结果除以1万。

1.2、并发数：并发访问数、在线用户数

这两个数据是活动要来之前，决定部署多少台server的关键指标。

测试程序通过多线程模拟并发用户来测试系统处理并发的能力，为了真实模拟用户的行为，测试程序要在每次请求之间加一个睡眠时间，这个时间被称作思考时间。

1.3、吞吐量

TPS (Transaction Per Second), 每秒处理的事务数
HPS (HTTP Per Second), 每秒Http请求数
QPS (Query Per Second), 每秒查询数

在系统并发数由小到大逐渐增大的过程中，系统资源也在逐步耗尽，系统的吞吐量首先是逐渐增加，在达到一个极限后，随著并发数的增加而下降，达到系统崩溃点时，系统资源耗尽，吞吐量为0

在这个过程中，响应时间先是小幅度增加，到达吞吐量极限后，时间快速加长，在达到崩溃点后，系统失去响应。

系统的吞吐量、并发数、响应时间，可以比喻成高速公路的通行状况：
1、吞吐量：收费站收取的通过车辆的高速费
2、并发数：高速路上行驶的车辆数
3、响应时间：车速

当路上车辆少时，车速可以很快，但高速费（吞吐量）也相应较少；
随着高速路上车辆增多，车速受到影响，车速变慢，但收到的高速费逐渐增加；
车辆越来越多，车速越来越慢，高速堵车，收费钱数反而减少；
车辆继续增多，到达某个极限值后，任何偶然因素都会导致高速公路全部瘫痪，车走不动了，收费也收不到了。

1.4、系统性能KPI

描述服务器操作系统的关键性能指标，包括System Load、对象与线程数、内存使用、CPU使用、磁盘与网络IO等指标

1.4.1、CPU Load Average

当前正在被CPU执行和等待被CPU执行的进程数(不是线程数)总和，如果是多核CPU, 在top命令中看到的值，要除以CPU数目，才是单个CPU的值。

CPU Load Average的理想值是等于CPU的核数。
当Load低于CPU核数，表示CPU有浪费；
当Load值高于CPU核数，表示进程在排队等待被CPU执行，表示系统资源不足。

Linux的top命令看到的Load Average表示最近1分钟、5分钟、15分钟的运行队列的平均线程数

注意：如果双核CPU的Load Average为2时，换成单核CPU, 则Load Average将会大于2, 因为此时存在竞争CPU的情况。举个例子，一个活分给10个人，每个人1小时能完成；但如果把这一个活分给一个人，他10小时也完不成，原因就是他超负荷了。

1.4.2、CPU User Usage

用户占用CPU的百分比，理想值在70%以内。

1.2、性能测试的方法

在系统上线前，要对系统的性能做测试评估，以便决定为哪个客户部署多少台server.

负载压力测试：对系统不断增加并发请求数，直到系统的某项或者多项性能指标达到安全临界值，如某种资源已经达到饱和状态，这时继续增加压力，则系统的处理能力不升反降。此时的负载为系统的最大负载。

1.3、性能优化的步骤

通过监控工具分析，查看系统KPI（CPU, 内存、磁盘IO、网络IO、DB访问等）找出系统性能瓶颈，然后分析是代码问题还是架构设计问题（如chatroom单点问题就是系统架构的问题，除了改架构，怎样优化代码都没用），然后采用相应的方法进行优化。

2、Web层性能优化的招

2.1、浏览器优化的招

2.1.1、减少Http请求数。

Http协议是无状态协议，每个Http请求，Server端都要建立一个独立的线程去处理，因此，减少Http请求数可以降低服务器负载。

可以合并CSS, 合并javascript、合并图片。即将浏览器一次访问需要的JavaScript, CSS合成一个文件，这样只需要一次请求即可；图片也可以多张图片合成一张。

2.1.2、使用浏览器缓存

对于网站而言，CSS, JavaScript，Logo图片等静态资源更新概率低，可将他们缓存在浏览器中，可通过HTTP头中的Cache-Control和Expires属性设置缓存过期时间，可以几天甚至几个月。

在某种场景，静态资源文件变化需要及时应用到客户端浏览器，这时，可以通过改变JavaScript文件名，即生成新的JavaScript文件并更新html中的引用，而不是更新现有的JavaScript文件内容。

使用浏览器缓存策略，当需要更新静态文件时，比如需要更新10个图片，不要一次把10个全更新，而是逐个更新，每个中间有一定的间隔时间，避免用户的浏览器缓存突然大量失效。如果缓存集中更新，会造成服务器负责骤增，网络发生阻塞。

2.1.3、启用压缩

在服务器端对客户端要用的文件进行压缩，然后浏览器收到后再解压缩，这样可以减少通信传输的数据大小。

压缩方式的优点：节约网络带宽
缺点：给服务器和浏览器造成一定的负担，因为需要压缩和解压缩。
所以使用该方法要权衡舍弃带宽还是舍弃服务器和浏览器的资源。

2.1.4、CSS放在页面最上面，JavaScript放在页面的最下面

只有在加载完毕所有CSS后才会使用；但JavaScript一定被加载就会被使用。所以把CSS放到前面先加载，然后再加载JavaScript。但如果有需求要求JavaScript必须先执行，就不能用这招了。

2.1.5、减少Cookie传输

Cookie: 可以保持登录信息到用户下次与服务器的会话，即下次访问同一网站时，用户会发现不必输入用户名和密码就已经登录了。

Cookie信息包含在每次请求和响应中，所以要尽量减小Cookie中的数据量，对于某些静态资源的访问，发送Cookie没意义，所以可以把静态资源放到独立域名的服务器中，避免请求静态资源的时候发送Cookie, 减少Cookie的传输的次数。

2.2、CDN缓存

CDN （Content Distribute Network), 将静态资源缓存在网络服务提供商的CDN服务器，用户通过浏览器请求时就可以从距离最近的网络运营商CDN服务器上加载

即静态资源从CDN服务器上取，而动态资源从网站服务器上取。
CDN一般缓存的静态资源有：CSS、JavaScript、图片、文件、静态网页等。这些静态资源的特点是访问频率高。所以将其缓存在CDN上面可以极大加速网页的打开速度。

2.3、反向代理

作用1、缓存静态资源和动态资源

当用户第一次访问反向代理的时候，会将请求到的静态资源缓存到反向代理服务器；这样，当其他用户也访问该静态资源的时候，就可以直接从反向代理服务器返回，不用访问真正的服务器了。

有些动态资源也可以缓存到反向代理服务器，当这些缓存的动态资源有更新时，服务器会来更新反向代理服务器上的数据。

作用2、用来做负载均衡

例如我在rongcloud用Netty实现的反向代理服务器，就是用来做负载均衡的（将负载均衡的算法写在反向代理服务器）
再比如nginx

作用3、安全

在真正服务器之前添加了一层屏障，保障网站真正服务器的安全。

3. 应用服务器层的优化：主要的招有：缓存、集群、异步

招1. 缓存

网站性能优化第一定律：优先考虑缓存

1）缓存的原理：把要访问的数据放到可访问速度最快的介质中。
《1》可减少访问时间
《2》需要计算的数据，可以不用重复计算

缓存的本质：一张内存的Hash表，Hash表的读取的时间复杂度是O(1).

3、应用服务器层的优化：主要的招有：缓存、集群、异步

招1、缓存

网站性能优化第一定律：优先考虑缓存

1、缓存的原理：把要访问的数据放到可访问速度最快的介质中。
1）可减少访问时间
2）需要计算的数据，可以不用重复计算

缓存的本质：一张内存的Hash表，Hash表的读取的时间复杂度是O(1).

Key/Value中的Key的HashCode对应Hash表的索引，可快速访问到Hash表中的数据。可以把HashCode理解为对象的唯一标识，Java语言中的对象Object的Hashcode方法，返回值为int, 所以通过hashcode方法可以计算到Hash表的索引下标，然后该索引对应的元素即为KV对。最常用的算法是取余数

注意：通过索引下标找到的元素里面包含的是KV, 并不仅仅是Value.

缓存主要存放读多写少，且变化很少的数据。

缓存的流程：应用程序先去缓存中读取，若没有，则去DB中读取，然后将其写入缓存，下次从缓存中读取。

2、缓存使用的负面教材，即不适合使用缓存的场景：

1）缓存频繁修改的数据：被缓存的数据在还没有被读取的情况下，就被修改了，这样的话徒增系统的负担。通常来说，读写比要在2:1以上，缓存才有意义。

2）没有热点的数据：例如查询聊天室信息。并没有遵循二八定律：即80%的访问落在20%的数据上，内存资源宝贵，不可能缓存全部数据，而仅缓存最近用的数据，把历史的数据清除，这样缓存没多大意义。

3）数据不一致与脏读
缓存一般有失效时间，一旦缓存失效，则从DB中重新加载。这样要容忍一定时间的数据不一致。如融云读取CC_AppRegistration.

另一种缓存更新策略是缓存与DB同步更新，融云的大部分缓存都是同步更新，不过这样带来的问题是系统开销大，和事务一致性问题（如缓存更新成功，但DB没有写入成功，重启后缓存消失，会出现系统行为不一致情况）

4）缓存可用性
一旦缓存大量失效，则会从DB中读取数据，这时DB服务器会因为无法承受如此大的读取压力而宕机，进而导致整个网站挂掉，这种情况称为缓存雪崩。发生这种故障时，甚至不能简单地通过重启缓存服务器或者数据库服务器来恢复网站。

可通过使用缓存分布式集群，将缓存数据分布到多台服务器上，可一定程度保证缓存的可用性，当一台缓存服务器宕机的时候，重新从DB中加载这部分数据，不会对DB服务器造成很大冲击。

在融云的工作中，有一次服务器由于并发大，服务器撑不住了，然后limiao重启服务器后，从DB中全部加载CC_AppRegistration的信息，由于缓存数据量大，读取DB写入缓存较慢，造成线程池积压，导致内存泄露（当然内存泄露的根本原因还是线程不安全导致的）。这是从DB中全部加载缓存的负面案例，

5）缓存预热
缓存中存放的数据都是LRU的数据，在启动启动时，可以把一些热点数据先从DB加载进来，这个过程叫缓存预热

6）缓存穿透
如果用户不恰当地调用，或者恶意地攻击，持续地请求某个不存在的数据，由于缓存没有保存该数据，则所有的请求都会落到DB上，造成DB压力过大，甚至崩溃。
简单的对策是把即时不存在的数据也缓存起来（其值为null）

在融云的工作中，使用putIfAbsent方法，其实也是一种有效防止缓存穿透的策略。

3、分布式缓存架构

分布式缓存：指缓存部署在多个服务器组成的机器中，以集群的方式对外提供服务。

分布式缓存分2种：
第一种：需要所有服务器同步更新的缓存，如JBoss Cache
在集群中的所有服务器，都保存相同的数据，当某台服务器有缓存数据更新时，会通知集群中的所有服务器更新缓存数据，通常将JBoss Cache跟应用服务器部署在同一台机器，但这样受限于本台机器的内存，且这样当集群规模很大的时候，代价也太高，所以互联网很少用这种架构，仅用于企业应用系统。

第二种：多个服务器之间不互相通信的分布式缓存，如Memcached
该种缓存与应用服务器独立部署，应用程序通过一致性Hash等路由算法，找到缓存服务器，缓存服务器之间不相互通信，这样缓存集群伸缩性良好。

招2. 异步

通过消息队列实现异步，异步的好处：
1）提供良好的扩展性
2）加快响应速度
3）削减访问峰值

招3. 集群

通过多台服务器的集群来分担请求压力，避免单点瓶颈

招4. 优化代码

1、多线程

为什么要用多线程？IO和多CPU

原因1. IO
无论是磁盘IO还是网络IO, 都要花费较长时间，而进行IO处理时，会释放CPU等待IO完成。此时，其他线程可使用CPU.

原因2. 多CPU
多核CPU的服务器，只有启用多线程，才能充分利用CPU.

一台服务器上启动多少个线程合适呢？
启动线程数 = [任务执行时间 / (任务执行时间 - IO等待时间)] * CPU内核数
所以启动的最佳线程数和CPU内核数成正比，与IO阻塞时间成反比

如果都是CPU计算型任务，那么线程数不操作CPU内核数，因为启动再多线程，CPU也来不及调度
如果是需要等待磁盘操作或网络响应，那么启动多线程对系统会提升吞吐量。

在融云工作中，向redis/DB中写数据或者向其他service发送请求时，每个task也做磁盘或者网络IO，这时启用的线程池的线程数为CPU核数*2

而对于发送Notify的消费者线程，队列数组的个数等于CPU核数，因为队列的操作就是Put和get, 没有IO操作。

多线程编程要注意线程安全问题，“灵异现象”通常都是由于多线程引起的。

2、资源复用

要尽量减少开销很大的系统资源频繁地被创建和销毁。比如数据库连接、网络通信连接、线程、复杂对象等。

资源复用有两种模式：单例 和 对象池

数据库连接池也是对象池的一种。数据库连接的创建和关闭，都需要花费较长时间，所以实际应用中都会使用数据库连接池(Connection Pool), 数据库连接对象创建好之后，放到对象池（连接池）容器中，应用程序要使用时，就从对象池中获取一个空闲的连接使用，用完再归还，而下一个请求可复用该对象，不需要创建新的连接。

对于每一个web请求(Http Request), 应用服务器都需要单独创建一个线程去处理，这时，应用服务器可以使用线程池（Thread Pool)的方式。

这些所谓的对象池、连接池、线程池，本质上都是对象池。即连接、线程都是对象，“池”的管理方式也基本相同。

3、数据结构

程序 = 数据结构 + 算法

在不同场景下，合理使用各种数据结构，会提升数据的读写和计算性能。

例如，Hash表，Hash表的读写性能很大程度上依赖于HashCode的随机性。即HashCode越随机散列，Hash表的冲突就越少，读写性能也就越高。

目前比较好的字符串Hash散列算法用Time33算法，即对字符串逐个字符迭代乘以33，求Hash值，算法原型为： Hash(i) = Hash(i-1) * 33 + str[i];

虽然time33能较好地解决冲突，但相似字符串的Hashcode也比较接近，如”AA”的Hashcode是2210， 而”AB”的Hashcode是2211, 这在某些场景下是不能接受的。解决办法是对字符串取信息指纹，在对信息指纹求Hashcode（即MD5算法）, 由于字符串微小的变化就可以引起信息指纹的巨大不同，因此可以获得较好的随机散列。