简介：本文的首席执行官注释将介绍高数据高并发处理的相关内容。我希望这对每个人都会有所帮助。让我们来看看。
大数据并发处理解决方案：
1. HTML静态
最高效率和最小的消费是纯静态HTML页面，因此网站上的页面尽可能尽可能地实现。这种最简单的方法实际上是最有效的方法。但是，对于大量内容和经常更新的网站，它们无法一一手动实施它们，因此出现了常见的信息发布系统CMS，例如由访问的各种门户的新闻渠道，对于管理和实施，信息发布系统可以实现自动生成静态页面的最简单信息输入。它还可以具有频道管理，权威管理和自动抓取等功能。CMS至关重要。
2.照片服务器分离
对于Web服务器，无论是Apache，IIS还是其他容器，图片是最消耗的资源，因此，即使是许多图片服务器也是如此。它可以确保由于图像问题而不会崩溃。在应用程序服务器和图片服务器上，可以执行不同的配置优化。对于extplelittle的支持，尽可能少的负载模块以确保更高的系统消耗和执行效率。这一实现相对容易。如果服务器群集更方便地操作，如果是独立的服务器，则新手可能会出现上传图片。只有当服务器只能上传时，您才能使用网络制作服务器设置的IIS。服务器本身的IO处理性能没有变化。
3.数据库群集和库散布
大型网站具有复杂的应用程序。这些应用程序必须使用数据库，因此当面对大量访问时，数据库的瓶颈很快就会出现。目前，数据库将无法快速满足该应用程序。因此，图书馆分散了。
4，缓存
缓存一词已接触到技术，并且在许多地方使用了缓存。网站架构和网站开发中的缓存也非常重要。架构缓存可以知道Apache为熟悉Apache的人提供了自己的缓存模块。他们还可以将鱿鱼模块用于缓存。这两种方法可以有效地改善Apache对响应的访问。
网站程序开发的缓存，Linux上提供的内存缓存是一个常用的缓存接口。您可以在网络开发中使用它。为了示例一个结构。此外，当使用Web语言开发时，各种语言基本上都有自己的缓存模块和方法。PHP具有梨高速缓存模块，Java更为.NET并不是很熟悉。我相信必须有。
5.镜像
镜子通常被大型网站采用以提高性能和数据安全性。镜像技术可以解决不同网络访问提供商和区域带来的访问速度的差异。设置教育网络中的镜像站点，并且数据定期更新或真实的时间更新。在镜像的详细信息中，它不是这里太深了。有许多专业和现成的解决方案和产品。还存在实施软件的低成本想法，例如RSYNC和Linux上的其他工具。
6.平衡负载
负载平衡将是大型网站解决高负载访问和大量并发请求的最终解决方案。负载平衡技术已经开发了多年，并且有许多专业服务提供商和产品可供选择。
硬件四层交换
第四层交换使用第三和第四级信息软件包的标题信息。根据应用间隔识别业务流，整个间隔段的业务流分配给适当的应用程序服务器进行处理。交换功能的第四层就像虚拟IP，指向物理服务器。它传输的协议，包括HTTP，FTP，NFS，TELNET或其他协议。这些业务必须是基于物理服务器的复杂负载余额算法。在IP世界中，业务类型由终端TCP或UDP端口地址，UDP端口地址确定第四层交换中的应用间隔由源和终端IP地址TCP和UDP端口确定。
在硬件交换产品领域，有一些知名的产品可供选择，例如Alteon，F5等。这些产品非常昂贵，但值得，可以提供非常好的性能和灵活的管理功能。中国曾经使用三到四个Alteon在中国获得三到四台服务器。
高度复杂几乎是每个程序员想要拥有的经历。原因很简单：随着流量变大，您会遇到各种技术问题，例如接口响应超时，CPU负载高程，频繁的GC，GC，僵局，大数据存储，大数据存储，等等。这些问题可以促进我们成为技术深度的不断改善。
在过去的访谈中，如果候选人做了很高的并发项目，我通常会让另一方谈论对高高和合并的理解，但是没有多少人可以系统地回答这个问题。
这大约几个类别：
1.没有基于数据的指标概念：我不知道要选择哪种指标来测量高和头发系统？不清楚的并发症和QPS，甚至是用户总数，系统，系统活跃用户的数量，Pingfeng和Peak期间的QPS和TPS。
3.了解一个-as -as -as -as -ass，等效高并发设计等效于性能优化：谈论并发编程，多级缓存，异步，水平扩展，但忽略高可用性设计，服务治理和操作，服务治理和操作和维护保护。
4.掌握大计划，但忽略了最基本的事情：可以清楚地说出诸如垂直层，水平分区，缓存等的大想法，但不要有意识地分析数据结构是否合理并且算法是有效的。并计算两个维度以进行详细的优化。
在本文中，我想将自己的高并发项目经验结合在一起，以系统地总结需要掌握的知识和实用思想，我希望它对您有所帮助。内容分为以下三个部分：
高和高政府意味着大流量。有必要使用技术手段抵抗交通的影响。这些方法就像操作流量一样，这可以使系统更加顺利地流量，并为用户带来更好的体验。
我们常见的高分子场景包括：淘宝的双人11，在春节期间抢票，除这些典型事物外，微博大V.的热门新闻，每秒成千上万的请求，每日订购系统，有1000万级的每日订单，1亿级每日实时信息的信息流系统可以归类为高和合并。
显然，上面提到的高频率场景在并发上是不同的。并发有多大？
1.不仅要看数字，还取决于特定的业务方案。不能说10W QP的峰值很高，而且1W QPS的信息流也不高。信息流场涉及复杂的建议模型和各种人工策略。它的业务逻辑可能比Spike场景复杂10倍以上。因此，它在没有任何意义的情况下不在相同的维度上。
2.业务从0到1完成。并发和QP的量只是参考指标。最重要的是，在逐渐成为业务量的10倍或100倍的过程中，您是否使用高和合并和头发。处理方法将发展您的系统，并防止和解决架构中高并发的问题设计，编码实现甚至产品解决方案？而不是升级硬件和添加机器以水平扩展。
此外，每个高同一场景的业务特征都是完全不同的：有一些信息流场景可以阅读更多和写入更少，而且还有更多的交易方案可以阅读更多。是否有一个通用的技术解决方案来解决不同方案的高并发问题？
我认为可以使用大的思维来参考，也可以参考其他人的计划，但是在实际着陆过程中，将有无数的坑道详细介绍。此外，因为软件和硬件环境，技术堆栈，技术堆栈，产品逻辑不能完全一致，这些逻辑将导致相同的业务情况，即使相同的技术解决方案将面临不同的问题，这些坑也必须一个一个。
因此，我将重点介绍我练习的基础知识，普遍思维和有效的经验。我希望您对高并发性有更深入的了解。
首先找出高持续系统设计的目标，并在此基础上讨论设计计划和实践经验，以实现有意义的目标。
殿下并不意味着只有对高性能的追求才是对许多人的一种理解。从宏观的角度来看，有三个目标的高梳理系统设计：高性能，高可用性和高可扩展性。
1.高性能：性能反映了系统的并行处理能力。在有限的硬件投资下，提高性能意味着节省成本。在同一时间，性能也反映了用户体验。响应时间分别为100毫秒和1秒，给用户给出的感觉完全不同。
2.高可用性：表示系统可以正常服务的时间。一个不间断，全年没有失败；另一个是在线事故和停机时间，用户必须选择前一个。此外，如果系统只能以90％的速度可用，它将极大地拖延业务。
3.高扩展：这意味着系统的扩展能力。当流量达到峰值时，它可以在短时间内完成扩展，并更加顺利地进行峰值交通，例如诸如Double 11活动和星际离婚之类的热门事件。
需要考虑这三个目标，因为它们彼此相关，甚至相互影响。
例如：考虑系统的扩展功能，您将将该服务设计为无状态的。这种集群设计可确保高可扩展性，实际上，它也间接提高了系统的性能和可用性。
另一个示例：为了确保可用性，通常会随着时间的推移设置服务接口，以防止大量线程阻止系统的系统。从基因上讲，我们将参考依赖项的性能。
从微观的角度来看，高性能，高性能和高扩展的具体指标是什么？为什么选择这些指标？
2.2.1性能指标
它可以通过绩效指标来衡量当前的性能问题，同时与性能优化的评估基础相同。从通常的角度来看，接口响应时间在一段时间内用作指示器。
1.平均响应时间：最常用的时间，但缺陷很明显，对慢速请求不敏感。尽管平均时间仅增加了0.99ms，但要求的响应时间增加了100倍。
2. TP90，TP99和其他分离值：根据小到大的响应时间，TP90代表90点的响应时间。分区值越大，对缓慢请求的敏感性就越敏感。
3.体积：与响应时间相反。例如，响应时间为1ms，吞吐量为每秒1000次。
通常，设定性能目标时，将考虑吞吐量和响应时间。例如，该语句表示：每秒10,000个请求以下，AVG受到50ms的控制，而TP99则在100m以下控制高于100mS。对于高音系统，必须同时考虑AVG和TP分离值。
此外，从用户体验的角度来看，200毫秒被认为是第一个分隔点。用户不会感到延迟。1秒是第二个分界点。用户可以感觉到延迟，但可以接受。
因此，对于健康的高并发系统，应在200毫秒内控制TP99，TP999或TP9999应在1秒内控制。
2.2.2可用性指标
高可用性意味着系统具有高故障运行能力，可用性=正常操作时间 /系统运行时间，并且通常使用几个9来描述系统的可用性。
对于高包装系统，最基本的要求是确保3 9或4 9.原因非常简单。如果您只能达到2 9，则意味着失败时间的1％，例如一些GMV或收入超过1000亿元人民币的大型公司，1％是1000亿个业务影响。
2.2.3可伸缩性索引
面对突然的交通，不可能暂时改变体系结构。最快的方法是提高系统的处理能力以改善系统。
对于业务群体或基本组件，可扩展性=性能提高比 /机器的增加比率，理想的扩展能力是资源增加的几倍，并且性能增加了几次。从一般来看，扩展能力必须保持在70％以上。
但是，从高和合并系统的整体体系结构的角度来看，扩展的目标不仅是将服务设计为无状态，因为当流量增加10倍时，商业服务可以扩展10次，而是但是数据库可能会成为一个新的新数据库。
像MySQL这样的状态存储服务通常是扩展的技术困难。如果未提前计划架构（垂直和水平拆分），将涉及大量数据。
因此，需要考虑高可扩展性：中间零件，例如服务簇，数据库，缓存和消息队列，平衡，带宽和依赖的第三方。
在理解了高和合并设计的三个主要目标之后，然后系统地总结了高并发设计计划，该计划将从以下两个部分扩展：首先总结一般设计方法，然后将其提供给高性能，高可用性，高可用性，和高扩展。特定的实用解决方案。
一般设计方法主要来自“垂直”和“水平”的两个维度，通常称为高征用两板轴：垂直扩展和水平膨胀。
3.1.1垂直扩展（扩展）
它的目标是提高单个机器的处理能力，该计划还包括：
1.提高支架的硬件性能 - 独立机器：通过增加内存，CPU核数，存储容量或将磁盘升级为SSD，它可以增强。
2.提高单个机器的软件性能：使用缓存来减少IO时间的数量，并以使用并发或异步的方式增加吞吐量。
3.1.2扩展
由于总是有一个单位性能的限制，因此最终需要引入水平扩展，并且可以进一步改进集群部署以进一步提高并发处理能力，包括以下两个方向：
1.在分层体系结构上做得很好：这是提前的提前扩展，因为高梳理的头发系统通常很复杂，并且可以通过分层处理来简化复杂性问题，这更容易实现水平扩展。
上图是互联网上最常见的分层体系结构。当然，在此基础上将进一步改进真正的高并发系统体系结构。例如，它将在CDN中分开和引入。反向代理层可以是LVS+NGINX。Web层可以是统一的API网关。可以根据垂直业务进一步提供业务服务层。存储层可以是多种异构数据库。
2.每层层都水平扩展：没有状态级别可以扩展，并且有一个状态可以进行路由。商业簇通常可以作为无状态设计，并且数据库和缓存通常是状态的。因此，设计分区键需要用于存储表。当然，您还可以通过盲目同步，阅读和写作分离的程序来提高阅读性能。
以下内容结合了我的个人经验，并总结了可以降落在高性能，高可用性和高扩展方面的实用解决方案。
3.2.1高性能实用解决方案
1.群集部署，通过负载平衡来减少支架的压力。
2.多级缓存，包括使用CDN，本地缓存，分布式缓存等的静态数据，以及诸如Hotspot键，缓存渗透，缓存并发和数据一致性等问题。
3.约会表和索引优化，并使用搜索引擎解决复杂的查询问题。
4.考虑使用NOSQL数据库，例如HBASE，TIDB等，但是团队必须熟悉这些组件并具有强大的操作和维护功能。
5.异步，辅助过程将通过多线程，MQ甚至延迟的任务异步。
6.流动限制，您需要考虑业务是否允许流量限制（例如峰值场景），包括前端流量限制，NGINX访问层的当前限制以及服务器的限制。
7.高峰填充山谷以进行交通，并通过MQ进行交通。
8.并行处理，通过多线程的串行逻辑并行化。
9.预计，例如抓住红色信封，您可以预先计算出红色信封的数量以缓存，并且在发送红色信封时可以直接使用它。
10.通过与本地缓存或分布式缓存的异步任务检查预热，预热数据。
11.减少IO时间的数量，例如数据库和缓存批处理读取和写作，RPC的批处理接口支持或通过冗余数据杀死RPC调用。
12.当IO（包括轻量级通信协议，适当的数据结构），删除界面中的多余字段段时，减小数据包的大小，减少缓存键的大小，压缩缓存值等。
13.程序逻辑优化，例如，执行过程的判断逻辑前缀，FOR循环的计算逻辑的计算逻辑优化或更有效的算法。
14.使用各种池技术和池大小的大小，包括HTTP请求池，线程池（考虑CPU密度或IO -dense设置核心参数），数据库和REDIS连接池。
15. JVM优化，包括新一代和老年一代的大小，GC算法等的选择，尽可能最大程度地减少GC的频率和时间。
16.锁定选择，阅读带有乐观锁的更多场景，或考虑通过细分锁来减少锁定冲突。
上述计划被认为是从计算和IO的两个维度考虑可能的优化点。它需要一个支持监视系统才能实时了解当前的性能，并支持您执行性能瓶颈分析，然后遵循28的原则，以关注主要的矛盾优势。
3.2.2高可用实用解决方案
1.对等节点的故障传输，一个节点失败后，NGINX和服务治理框架都支持一个节点。
2.未能通过主开关的心跳检测和实现（例如Redis的Sentinel模式或群集模式，MySQL的主开关等）传输到非对方节点。
3.在接口级别的超时设置，重试策略和电源设计的设计。
4. Dowager降级：确保核心服务，牺牲非核心服务以及如有必要的融合；或当核心链接存在问题时，有一个选择链接。
5.流量限制处理：超过系统处理能力的请求直接拒绝或返回错误代码。
6.保证MQ场景的消息，包括生产者方面的重试机制，经纪人的持久性以及消费者方面的ACK机制。
7.灰色释放，可以根据计算机的尺寸支持小型流量部署，观察系统日志和业务指标，并在运行平稳后全额推动。
8.监视警报：一个全面的监视系统，包括最基本的CPU，内存，磁盘，网络监视以及网络服务器，JVM，数据库，各种中间零件和业务指标的监视。
9.灾难学科：与当前的“混乱项目”类似，系统的某些破坏性手段观察到本地故障是否会导致可用性。
高可用的解决方案主要是从冗余，选择以及系统操作和维护的三个方向上考虑的。同时，有必要具有支持占空比的机制和断层治疗过程。当发生在线问题时，可以及时跟踪。
3.2.3高扩展的实用解决方案
1.合理的分层体系结构：例如，上面提到的互联网最常见的分层体系结构，可以根据数据访问层和业务逻辑层在微服务上进一步制作良好的层（但是您需要评估性能，您将能够评估性能，您将能够评估性能。存在额外网络的情况）。
2.拆卸存储层：根据业务维度进行垂直拆分，并根据数据特性维度（分区表）进一步水平分裂。
3.拆除业务层：最常见的是根据业务维度（例如商品服务，订单服务等）的拆卸，或者根据核心接口和非核心界面的拆卸，您还可以拆卸请求的来源（例如TO（例如TOC和B，APP和H5）。
高梳理的头发确实是一个复杂而系统的问题。由于空间有限，例如分布式轨迹，全链接压力测试和灵活的交易都是需要考虑的技术要点。此外，如果业务场景不同，则高固定的着陆方案将存在差异，但是总体设计思想基本上与可以学到的计划相似。
高梳理头发设计还遵守建筑设计的三个原理：简单，适当和进化。“早产优化是万事万物的来源。”它不能与业务的实际情况分开，更不用说过度设计了。适当的解决方案是最完美的。
关于作者：985硕士学位，前亚马逊工程师，大型工厂的技术经理。
首先学习测试。这不是对业务功能的测试，而是系统测试。由于解决大数据和高点和发送的问题，我的个人知识和经验是：1。首先使用Stand -Alone测试。该工具生产大量且发射的量以轰炸服务器，直到服务器缓慢甚至接近崩溃为止。3.在找到系统瓶颈后，优化，解决此瓶颈，然后再进行周期测试。在这次，您将在求解之前找到一个新的瓶颈。周期为1-3，直到基本在各个方面都保持平衡。4。当单个机器无法解决问题时，开始考虑负载平衡，考虑分布式方案，然后用1 -3个步骤进行分析和测试。
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