20210616 日千万级流量架构优化策略

Posted 2021-06-28 陈如水

千万级流量架构策略

了解现状：架构，业务特点；

应急方案：改造时间短，可以短期支撑住访问压力。

隔离热点，单独部署。就算热点挂了，也不影响其他功能。

峰值QPS=（日总PV数*80%）/（日总秒数*20%） 这只是理论值

pv*0.8/17280 pv/21600 每秒的峰值

每天千万级流量

1000万/21600=463QPS/s

如果每台机器100QPS

463/100 = 5台机器。

我的单机可以支撑日千万级流量访问，但是 当前服务100QPS/S

核心的架构策略：

拆分，队列，缓存，降级，限流。

使用队列来解决分布式事务的问题。

布隆过滤器，海量恶意攻击很有效。

无论是哪种限流策略，算法才是最重要的。

 

一，做架构的核心：拆分。

1，架构演进过程：

各自独立：各个服务独立出来，要不然会相互争抢资源；

集群化：单节点已经不能支持业务请求，需要加派人手。

分布式架构：集群力度太粗，改成分布式架构，分工越细效率越高。

多集群部署：一套系统很难支撑太高的并发量，所以进行多集群部署。

异地分布式集群架构（易地部署）：为了照顾全国各地的用户，甚至国外的用户，需要异地部署。

集群和分布式的区别

每个节点负责的工作都一样；分布式，大家分工不同，每个人做自己的事。多个人协同干一个活。

2，拆分的维度：系统维度，功能维度，读写维度这三个维度进行拆分。

二， 队列的核心：异步 平缓的处理。

消息队列的使用案例：

1，流量削峰和解耦：让请求排队，一个一个去处理。

让同步请求变成异步请求

2，使用可靠消息模式解决分布式事务问题。

可靠消息模式：

1）发送方保证消息不丢失；

2）接收方保证消息不重复消费；

使用可靠消息模式保证最终一致性。因为是远程调用，所以就要考虑失败的可能性。

积分系统进行去重判断，保证幂等性。

添加一个判重表，进行业务逻辑处理之前先从判重表中查询一下。

积分表，判重表。

总结：

1）订单系统失败了，不会发消息，积分系统也不用执行。

2）即使下游服务失败了，也可以通过重试解决，不需要回滚。

3）可靠消息模式是处理分布式事务的常用模式。

三，缓存

缓存类型：

1）客户端缓存：浏览器，App 客户端；

2）网络：CND缓存（静态资源缓存，减轻网站访问压力，提升用户体验；CDN按照流量收费）

3）接入层：nginx代理缓存。

4）应用层：Redis缓存。

缓存读写策略

无论先更新缓存还是先更新数据库，数据库里的数据和缓存里的数据不一致了。不是原子操作，没有控制并发。

 缓存组件同步写入

缓存服务器的典型问题（原因和解决方案）

缓存雪崩原因：大量缓存同时过期；缓存服务器故障；

使用分布式缓存，它本身有高可用机制，并且数据是分片存储。

1）雪崩；使用高可用的分布式缓存，有效期加随机值，热点数据不过期，加锁或者排队读数据库。

2）穿透；缓存空值，布隆过滤器；

 

缓存空值，对数据库可以起到保护作用。 并发情况下。

但是缓存空置有局限。

在不查询数据库的情况下就知道此id是否存在。

布隆过滤器：用来判断一个元素是否在一个集合中。

对数组长度进行取模。数组中的元素只有0和1.

如何使用布隆过滤器来解决缓存穿透问题呢？

1，写入数据时，更新布隆过滤器。如何更新布隆过滤器？

2，查询时先查询布隆过滤器。

布隆过滤器的问题：

1，由于hash冲突，存在误判；例如hash（张三）=4，hash（赵四）=4

可以使用多个hash函数一起计算，提高精度。多个hash的值都设置为1.

2，不能删除。可以使用int数组进行计数。一般场景中不会存在删除。

四，降级

功能降级：电商平台很普遍的推荐功能，可以提升销量，但不是购物的核心流程。在系统压力大的时候，可以降级，改为默认内容。

写服务降级

降级的方式分为：自动降级和手动降级

自动降级：超时降级，限流降级，统计失败次数降级。

超时降级需要配置好超时时间和重试次数。

人工降级：

通过修改配置参数活配置文件，通知服务降级；就像一个总闸，可以预先把非核心的功能关闭；也可以在监控系统发现问题时人工介入。

配置文件实现开关配置：适用于系统部署结构简单的场景；系统自动监控配置文件的变化，配置文件变化后自动载入。

配置文件中定义了各个服务的开关。

降级后的处理方案：

使用默认值，兜底数据，缓存数据，排队页面，无货通知，错误页面等

 

五，限流（系统架构核心技术，设计架构要考虑到限流，高可用）

限流：系统访问量达到一定的阈值，采取以下措施：拒绝处理，延迟处理，部分拒绝等。

为什么要进行限流？

1）系统不崩溃（A系统，1000次请求正常，2000次请求很慢很卡，5000次请求直接宕机）

2）确保系统的高效运行。高可用

 

高并发三大利器（保护系统的手段）：缓存，限流，降级。

缓存：提高系统的访问速度，增大系统处理能力。

降级：暂时屏蔽，过后打开。

限流：对稀缺资源限制请求量，限速，拒绝服务。保证系统的可用性。

常用限流算法

1）固定时间窗口算法；计数器算法，实现简单；性能好

2）滑动时间窗口算法；

3）令牌桶算法；

4）楼痛算法；（会误杀请求）

红先表示阈值，超过阈值就被丢弃。

临界问题：1分钟访问100次，变成10秒钟访问两百次。 这两百次请求全部发生在临界时刻的前后五秒。

滑动时间窗口算法

不仅会对请求数进行记录还会记录每个请求的时间点。

比如每秒限制三个请求：

1）当前时间窗口内，是否超过三次请求

2）是否处于下一个时间窗口？时间窗口开始滚动。第二个请求的时间变成第一位。新的时间窗口从9:00:01.50开始。

时间窗口持续滑动，流量看起来比较平稳

如果令牌桶空了，尝试获取令牌的请求会被丢弃（流量激增的时候）。

1）以固定速率放入令牌，直到桶满；令牌桶有容量限制

2）请求是否获取到令牌，如果获取到令牌继续执行；如果获取令牌失败，则限制请求。

不存在临界问题；比较灵活，每次可以获取一个令牌，也可以获取5个令牌。

限流形式：单机限流（服务实例级别的限流），分布式限流（对集群统一限流；集群级别的限流）。