高并发解决套路

Posted 2020-09-25 Darren&

  高并发访问的核心原则其实就一句话“把所有的用户访问请求都尽量往前推”。

如果把来访用户比作来犯的"敌人"，我们一定要把他们挡在800里地以外，即不能让他们的请求一下打到我们的指挥部（指挥部就是数据库及分布式存储）。

如：能缓存在用户电脑本地的，就不要让他去访问CDN。 能缓存CDN服务器上的，就不要让CDN去访问源（静态服务器）了。能访问静态服务器的，就不要去访问动态服务器。以此类推：能不访问数据库和存储就一定不要去访问数据库和存储。

    说起来很轻松，实际做起来却不容易，但只要稍加努力是可以做到的，Google的日独立IP过亿不也做到了么？我们这几千万的PV站比起Google不是小屋见大屋了。我们还是先从我们的小屋搭起吧！哈哈！下面内容的介绍起点是千万级别的PV站，也可以支持亿级PV的网站架构。

高性能高并发高可扩展网站架构访问的几个层次：

有人会问，我们老是说把用户对业务的访问往前推，到底怎么推啊？推到哪呢？下面，老男孩就为大家一一道来。

第一层：首先在用户浏览器端，使用Apache的mod_deflate压缩传输，再比如：expires功能、deflate和expires功能利用的好，就会大大提升用户体验效果及减少网站带宽，减少后端服务器的压力。当然，方法还有很多，这里不一一细谈了。

提示：有关压缩传输及expires功能nginx/lighttpd等软件同样也有。

第二层：页面元素，如图片/js/css等或静态数据html，这个层面是网页缓存层,比如CDN（效果比公司自己部署squid/nginx要好，他们更专业，价格低廉，比如快网/CC等（价格80元/M/月甚至更低）而且覆盖的城市节点更多），自己架设squid/nginx cache来做小型CDN是次选(超大规模的公司可能会考虑风险问题实行自建加购买服务结合)，除非是为前端的CDN提供数据源服务，以减轻后端我们的服务器数据及存储压力，而不是直接提供cache服务给最终用户。taobao的CDN曾经因为一部分图片的次寸大而导致CDN压力大的情况，甚至对图片尺寸大的来改小，以达到降低流量及带宽的作用。

提示：我们也可以自己架设一层cache层，对我们购买的CDN提供数据源服务，可用的软件有varnish/nginx/squid 等cache，以减轻第三层静态数据层的压力。在这层的前端我们也可以架设DNS服务器，来达到跨机房业务拓展及智能解析的目的。

    第三层：静态服务器层一般为图片服务器，视频服务器，静态HTML服务器。这一层是前面缓存层和后面动态服务器层的连接纽带，大公司发布新闻等内容直接由发布人员分发到各cache节点（sina,163等都是如此），这和一般公司的业务可能不一样。所以，没法直接的参考模仿，比如人人的SNS。

我们可以使用Q队列方式实现异步的分发访问，同时把动态发布数据（数据库中的数据）静态化存储。即放到本层访问，或通过其他办法发布到各cache节点，而不是直接让所有用户去访问数据库，不知道大家发现了没有，qq.com门户的新闻评论多的有几十万条，如果所有用户一看新闻就加载所有评论，那数据库不挂才怪。他们的评论需要审核（美其名约，实际是异步的方式，而且，评论可能都是静态化的或类似的静态化或内存cache的方式），这点可能就是需要51cto.com这样站点学习的，你们打开51CTO的一篇博文，就会发现下面的评论一直都显示出来了，也可能是分页的。不过，应该都是直接读库的，一旦访问量大，数据库压力大是必然。这里不是说51cto网站不好，所有的网站都是从类似的程序架构开始发展的。CU也可能是如此。

提示：我们可以在静态数据层的前端自己架设一层cache层，对我们购买的CDN提供数据源服务，可用的软件有varnish/nginx/squid 等cache。在这层的前端我们也可以架设DNS服务器，来达到跨机房业务拓展及智能解析的目的。

第四层：动态服务器层：PHP,Java等，只有透过了前面3层后的访问请求才会到这个层，才可能会访问数据库及存储设备。经过前三层的访问过滤能到这层访问请求一般来说已非常少了，一般都是新发布的内容和新发布内容第一次浏览如；博文（包括微博等），BBS帖子。

特别提示：此层可以在程序上多做文章，比如向下访问cache层，memcache,memcachedb,tc,MySQL,Oracle，在程序级别实现分布式访问，分布式读写分离，而程序级别分布式访问的每个db cache节点，又可以是一组业务或者一组业务拆分开来的多台服务器的负载均衡。这样的架构会为后面的数据库和存储层大大的减少压力，那么这里呢，相当于指挥部的外层了。

第五层：数据库cache层，比如：memcache,memcachedb,tc等等。

根据不同的业务需求，选择适合具体业务的数据库。对于memcache、memcachedb ttserver及相关nosql数据库，可以在第四层通过程序来实现对本层实现分布式访问，每个分布式访问的节点都可能是一组负载均衡（数十台机器）。

第六层：数据库层，一般的不是超大站点都会用mysql主从结构，如：163,sina,kaixin都是如此，程序层做分布式数据库读写分离，一主（或双主）多从的方式，访问大了，可以做级连的主从及环状的多主多从，然后，实现多组负载均衡，供前端的分布式程序调用，如果访问量在大，就需要拆业务了，比如：我再给某企业做兼职时，发现类似的51cto的一个站点，把www服务,blog服务，bbs服务都放一个服务器上，然后做主从。这种情况，当业务访问量大了，可以简单的把www,blog,bbs服务分别各用一组服务器拆分开，这种方式运维都会的没啥难度。当然访问量在大了，可以继续针对某一个服务拆分如：www库拆分，每个库做一组负载均衡，还可以对库里的表拆分。需要高可用可以通过drbd等工具做成高可用方式。对于写大的，可以做主主或多主的mysql REP方式，对于oracle来说，来几组oracle DG（1master多salve方式）就够了，11G的DG可以象mysql rep一样，支持读写分离了。当然可选的方案还有，mysql cluster 和oracle 的RAC，玩mysql cluster和oracle RAC要需要更好更多的硬件及部署后的大量维护成本，因此，要综合考虑，到这里访问量还很大，那就恭喜了，起码是几千万以上甚至上亿的PV了。

象百度等巨型公司除了会采用常规的mysql及oracle数据库库外，会在性能要求更高的领域，大量的使用nosql数据库，然后前端在加DNS，负载均衡，分布式的读写分离，最后依然是拆业务，拆库，。。。逐步细化，然后每个点又可以是一组或多组机器。

特别提示：数据库层的硬件好坏也会决定访问量的多少，尤其是要考虑磁盘IO的问题，大公司往往在性价比上做文章，比如核心业务采用硬件netapp/emc及san光纤架构，对于资源数据存储，如图片视频，会采用sas或固态ssd盘，如果数据超大，可以采取热点分取分存的方法：如：最常访问的10-20%使用ssd存储，中间的20-30%采用sas盘，最后的40-50%可以采用廉价的sata。

第七层：千万级PV的站如果设计的合理一些，1，2个NFS SERVER就足够了。我所维护（兼职）或经历过的上千万PV的用NFS及普通服务器做存储的还有大把，多一些磁盘，如SAS 15K*6的，或者用dell6850，搞几组 NFS存储，中小网站足够了。当然可以做成drbd+heartbeat+nfs+a/a的方式。

如果能达到本文设计要求的，中等规模网站，后端的数据库及存储压力会非常小了。 象门户网站级别，如sina等， 会采用硬件netapp/emc等等硬件存储设备或是san光纤同道，甚至在性价比上做文章，比如核心业务采用硬件netapp/emc及san光纤架构，对于资源数据存储，如图片视频，会采用sas或固态ssd盘，如果数据超到，可以采取热点分取分存的方法：如：最常访问的10-20%使用ssd存储，中间的20-30%采用sas盘，最后的40-50%可以采用廉价的sata。

象百度等巨型公司会采用Hadoop等分布式的存储架构，前端在加上多层CACHE及多及的负载均衡，同样会根据业务进行拆分，比如爬虫层存储，索引层存储，服务层存储。。。可以更细更细。。。为了应付压力，什么手段都用上了。

    特殊业务，如人人，开心网，包括门户网站的评论，微博，大多都是异步的写入方式，即无论读写，并发访问数据库都是非常少量的。

    以上1-7层，如果都搭好了，这样漏网到第四层动态服务器层的访问，就不多了。一般的中等站点，绝对不会对数据库造成太大的压力。程序层的分布式访问是从千万及PV向亿级PV的发展，当然特殊的业务 还需要特殊架构，来合理利用数据库和存储。