架构师必备之高性能架构学习路线：消息中间件，Nginx，Redis等！

Posted 2021-03-08

一）Zookeeper分布式环境指挥官

zookeeper基础

ZooKeeper是一种分布式协调服务，用于管理大型主机。在分布式环境中协调和管理服务是一个复杂的过程。ZooKeeper通过其简单的架构和API解决了这个问题。ZooKeeper允许开发人员专注于核心应用程序逻辑，而不必担心应用程序的分布式特性。

分布式应用的优点

（1）可靠性?- 单个或几个系统的故障不会使整个系统出现故障。

（2）可扩展性?- 可以在需要时增加性能，通过添加更多机器，在应用程序配置中进行微小的更改，而不会有停机时间。

（3）透明性?- 隐藏系统的复杂性，并将其显示为单个实体/应用程序。

分布式应用的挑战

（1）竞争条件?- 两个或多个机器尝试执行特定任务，实际上只需在任意给定时间由单个机器完成。例如，共享资源只能在任意给定时间由单个机器修改。

（2）死锁?- 两个或多个操作等待彼此无限期完成。

（3）不一致?- 数据的部分失败。

二）Nginx高并发分流进阶实战

nginx如何实现高并发

简单来讲，就是异步，非阻塞，使用了epoll和大量的底层代码优化。

稍微详细一点展开的话，就是nginx的特殊进程模型和事件模型的设计。

进程模型

nginx采用一个master进程，多个woker进程的模式。

master进程主要负责收集、分发请求。当一个请求过来时，master拉起一个worker进程负责处理这个请求。

master进程也要负责监控woker的状态，保证高可靠性

woker进程一般设置为跟cpu核心数一致。nginx的woker进程跟apache不一样。apche的进程在同一时间只能处理一个请求，所以它会开很多个进程，几百甚至几千个。而nginx的woker进程在同一时间可以处理额请求数只受内存限制，因此可以处理多个请求。

事件模型

nginx是异步非阻塞的。

每进来一个request，会有一个worker进程去处理。但不是全程的处理，处理到什么程度呢？处理到可能发生阻塞的地方，比如向上游（后端）服务器转发request，并等待请求返回。那么，这个处理的worker不会这么傻等着，他会在发送完请求后，注册一个事件：“如果upstream返回了，告诉我一声，我再接着干”。于是他就休息去了。此时，如果再有request 进来，他就可以很快再按这种方式处理。而一旦上游服务器返回了，就会触发这个事件，worker才会来接手，这个request才会接着往下走。

web server的工作性质决定了每个request的大部份生命都是在网络传输中，实际上花费在server机器上的时间片不多。这是几个进程就解决高并发的秘密所在。

三）rabbitMQ消息中间件

（1）Broker: 消息中间件实例, 可能是单个节点也可能是运行在多节点集群上的逻辑实体

（2）消息(Message):消息由消息头和消息体两部分组成。消息头中包括routing-key、priority等标准消息头以及其它自定义消息头，用于定义RabbitMQ对消息行为。消息体是字节流，包含消息内容。

（3）连接(Connection):客户端与 Broker 之间的 TCP连接

（4）信道(Channel)?Channel 是建立在 TCP 连接上的逻辑(虚拟)连接。多个 Channel 复用同一个 TCP 连接, 以避免建立 TCP 连接的巨大开销。 RabbitMQ 官方要求每个线程使用独立的 Channel, 禁止多个线程共用 Channel。

（5）生产者(Publisher):发送消息的客户端线程

（6）消费者(Consumer):处理消息的客户端线程

（7）交换机(Exchange):交换机负责将消息投递到相应的队列

（8）队列(Queue):?接收并保存交换机投递的消息，直至被消费者成功消费。逻辑结构遵循先进先出FIFO。

（9）绑定(Binding):?将队列(Queue)注册到交换机(Exchange)的路由表

（10）虚拟主机(Vhost):?每个Broker下可建立多个vhost, 每个 vhost 可建立独立的 Exchange、Queue、绑定及权限系统。同一个 Broker 下的 vhost 共享 Connection、Channel 和 用户系统，就是说可以使用同一个用户身份使用同一个 Channel 访问不同 vhost。

四）ActiveMQ消息中间件

（1）多种语言和协议编写客户端。语言: Java,C,C++,C#,Ruby,Perl,Python,php。应用协议: OpenWire,Stomp REST,WS Notification,XMPP,AMQP

（2）完全支持JMS1.1和J2EE 1.4规范 (持久化，XA消息，事务)

（3） 对Spring的支持，ActiveMQ可以很容易内嵌到使用Spring的系统里面去，而且也支持Spring2.0的特性

（4） 通过了常见J2EE服务器(如 Geronimo,JBoss 4,GlassFish,WebLogic)的测试，其中通过JCA 1.5 resource adaptors的配置，可以让ActiveMQ可以自动的部署到任何兼容J2EE 1.4 商业服务器上

（5） 支持多种传送协议:in-VM,TCP,SSL,NIO,UDP,JGroups,JXTA

（6）支持通过JDBC和journal提供高速的消息持久化

（7）从设计上保证了高性能的集群，客户端-服务器，点对点

（8） 支持Ajax

（9）支持与Axis的整合

（10）可以很容易的调用内嵌JMS provider，进行测试

五）Redis高性能缓存数据库

Redis的数据结构和相关常用命令

Key：Redis采用Key-Value型的基本数据结构，任何二进制序列都可以作为Redis的Key使用（例如普通的字符串或一张JPEG图片）

String：String是Redis的基础数据类型，Redis没有Int、Float、Boolean等数据类型的概念，所有的基本类型在Redis中都以String体现。

SET：为一个key设置value，可以配合EX/PX参数指定key的有效期，通过NX/XX参数针对key是否存在的情况进行区别操作，时间复杂度O(1)

GET：获取某个key对应的value，时间复杂度O(1)

GETSET：为一个key设置value，并返回该key的原value，时间复杂度O(1)

MSET：为多个key设置value，时间复杂度O(N)

MSETNX：同MSET，如果指定的key中有任意一个已存在，则不进行任何操作，时间复杂度O(N)

MGET：获取多个key对应的value，时间复杂度O(N)

INCR：将key对应的value值自增1，并返回自增后的值。只对可以转换为整型的String数据起作用。时间复杂度O(1)

INCRBY：将key对应的value值自增指定的整型数值，并返回自增后的值。只对可以转换为整型的String数据起作用。时间复杂度O(1)

DECR/DECRBY：同INCR/INCRBY，自增改为自减。

六）项目实战资料

（1）kafka百万级吞实战

（2）Memcached进阶实战

（3）高性能缓存开发实战

（4）MongoDB进阶实战

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