高并发设计经验
个人对高并发的认知
高并发意味着大流量，在大流量下若系统性能不行就会被大流量打到瘫痪，系统必须是一个高速处理的机器才能应对大流量，即高并发系统必须要高性能。
为什么性能不行系统就会被大流量打到瘫痪？
假设一个接口的响应时间是1s，在高并发情况下，假设1s有1000个请求打过来，系统在这1s内可能并发运行了几百个线程，然后每个线程在处理过程中都会产生新对象，就会导致内存占用飙升，严重的情况下可能导致OOM，然后所有线程都运行不下去了，系统假死、瘫痪。
高并发不是一个节点的事情，而是整个上下游的事情，需要全局考虑， 考虑调用链路上的所有节点，不仅仅是当前节点面临高并发，它依赖的下游如数据库、缓存等也会面临高并发。
高并发系统设计的目标
三个目标：
- 高性能
- 高可用
- 高扩展
1、高性能：性能体现了系统的并行处理能力，在有限的硬件投入下，提高性能意味着节省成本。同时，性能也反映了用户体验，响应时间分别是100毫秒和1秒，给用户的感受是完全不同的。
2、高可用：表示系统可以正常服务的时间。一个全年不停机、无故障；另一个隔三差五出线上事故、宕机，用户肯定选择前者。另外，如果系统只能做到90%可用，也会大大拖累业务。
3、高扩展：表示系统的扩展能力，流量高峰时能否在短时间内完成扩容，更平稳地承接峰值流量，比如双11活动、明星离婚等热点事件。
性能指标
- 平均响应时间。最常用，但是缺陷很明显，对于慢请求不敏感。
- TP90、TP99等分位置。分位值越大，对慢请求越敏感。
- 吞吐量。假设响应时间是1ms，则每秒吞吐量是1000个请求。
从用户体验角度来看，200毫秒被认为是第一个分界点，用户感觉不到延迟，1秒是第二个分界点，用户能感受到延迟，但是可以接受。
因此，对于一个健康的高并发系统，TP99应该控制在200毫秒以内，TP999或者TP9999应该控制在1秒以内。
可用性指标
可用性如何量化：
可用性 = 正常运行时间 / 系统总运行时间，一般使用几个9来描述系统的可用性：
- 90%
- 99%
- 99.9%
- 99.99%
- 99.999%
对于高并发系统来说，最基本的要求是：保证3个9或者4个9。原因很简单，如果你只能做到2个9，意味着有1%的故障时间，像一些大公司每年动辄千亿以上的GMV或者收入，1%就是10亿级别的业务影响。
可扩展性指标
面对突发流量，不可能临时改造架构，最快的方式就是增加机器来线性提高系统的处理能力。
扩展性如何量化：
扩展性 = 性能提升比例 / 机器增加比例
理想的扩展能力是：资源增加几倍，性能提升几倍。通常来说，扩展能力要维持在70%以上。
但是从高并发系统的整体架构角度来看，扩展的目标不仅仅是把服务设计成无状态就行了，因为当流量增加10倍，业务服务可以快速扩容10倍，但是数据库可能就成为了新的瓶颈。
像MySQL这种有状态的存储服务通常是扩展的技术难点，如果架构上没提前做好规划（垂直和水平拆分），就会涉及到大量数据的迁移。
因此，高扩展性需要考虑：服务集群、数据库、缓存和消息队列等中间件、负载均衡、带宽、依赖的第三方等，当并发达到某一个量级后，上述每个因素都可能成为扩展的瓶颈点。
当增加机器后性能没明显提升，那瓶颈就是依赖方了（比如，数据库）
总结
要有量化思维，不能空谈高性能、高可用、高扩展，到底有多“高”必须量化。
高并发的实践方案
系统性总结下高并发的设计方案，会从以下两部分展开：先总结下通用的设计方法，然后再围绕高性能、高可用、高扩展分别给出具体的实践方案。
通用设计方法
高并发处理的两板斧：纵向扩展和横向扩展。
纵向扩展（scale-up）
它的目标是提升单机的处理能力，方案又包括：
1、提升单机的硬件性能：通过增加内存、CPU核数、存储容量、或者将磁盘升级成SSD等堆硬件的方式来提升。
2、提升单机的软件性能：使用缓存减少IO次数，使用并发或者异步的方式增加吞吐量。
横向扩展（scale-out）
因为单机性能总会存在极限，所以最终还需要引入横向扩展，通过集群部署以进一步提高并发处理能力，又包括以下2个方向：
1、做好分层架构：这是横向扩展的提前，因为高并发系统往往业务复杂，通过分层处理可以简化复杂问题，更容易做到横向扩展。
上面这种图是互联网最常见的分层架构，当然真实的高并发系统架构会在此基础上进一步完善。比如会做动静分离并引入CDN，反向代理层可以是LVS+Nginx，Web层可以是统一的API网关，业务服务层可进一步按垂直业务做微服务化，存储层可以是各种异构数据库。
2、各层进行水平扩展：无状态水平扩容，有状态做分片路由。业务集群通常能设计成无状态的，而数据库和缓存往往是有状态的，因此需要设计分区键做好存储分片，当然也可以通过主从同步、读写分离的方案提升读性能。
具体的实践方案
高性能的实践方案
1、集群部署，通过负载均衡减轻单机压力。
2、多级缓存，包括静态数据使用CDN、本地缓存、分布式缓存等，以及对缓存场景中的热点key、缓存穿透、缓存并发、数据一致性等问题的处理。
3、分库分表和索引优化，以及借助搜索引擎解决复杂查询问题。
4、考虑NoSQL数据库的使用，比如HBase、TiDB等，但是团队必须熟悉这些组件，且有较强的运维能力。
5、异步化，将次要流程通过多线程、MQ、甚至延时任务进行异步处理。
6、限流，需要先考虑业务是否允许限流（比如秒杀场景是允许的），包括前端限流、Nginx接入层的限流、服务端的限流。
7、对流量进行削峰填谷，通过MQ承接流量。
8、并发处理，通过多线程将串行逻辑并行化。
9、预计算，比如抢红包场景，可以提前计算好红包金额缓存起来，发红包时直接使用即可。
10、缓存预热，通过异步任务提前预热数据到本地缓存或者分布式缓存中。
11、减少IO次数，比如数据库和缓存的批量读写、RPC的批量接口支持、或者通过冗余数据的方式干掉RPC调用。
12、减少IO时的数据包大小，包括采用轻量级的通信协议、合适的数据结构、去掉接口中的多余字段、减少缓存key的大小、压缩缓存value等。
13、程序逻辑优化，比如将大概率阻断执行流程的判断逻辑前置、For循环的计算逻辑优化，或者采用更高效的算法。
14、各种池化技术的使用和池大小的设置，包括HTTP请求池、线程池（考虑CPU密集型还是IO密集型设置核心参数）、数据库和Redis连接池等。
15、JVM优化，包括新生代和老年代的大小、GC算法的选择等，尽可能减少GC频率和耗时。
16、锁选择，读多写少的场景用乐观锁，或者考虑通过分段锁的方式减少锁冲突。
上述方案无外乎从计算和 IO 两个维度考虑所有可能的优化点，需要有配套的监控系统实时了解当前的性能表现，并支撑你进行性能瓶颈分析，然后再遵循二八原则，抓主要矛盾进行优化。
高可用的实践方案
1、故障转移：
- 对等节点的故障转移，Nginx和服务治理框架均支持一个节点失败后访问另一个节点。
- 非对等节点的故障转移，通过心跳检测并实施主备切换（比如redis的哨兵模式或者集群模式、MySQL的主从切换等）。
3、接口层面的超时设置、重试策略和幂等设计。
4、降级处理：保证核心服务，牺牲非核心服务，必要时进行熔断；或者核心链路出问题时，有备选链路。
5、限流处理：对超过系统处理能力的请求直接拒绝或者返回错误码。
6、MQ场景的消息可靠性保证，包括producer端的重试机制、broker侧的持久化、consumer端的ack机制等。
7、灰度发布，能支持按机器维度进行小流量部署，观察系统日志和业务指标，等运行平稳后再推全量。
8、监控报警：全方位的监控体系，包括最基础的CPU、内存、磁盘、网络的监控，以及Web服务器、JVM、数据库、各类中间件的监控和业务指标的监控。
9、灾备演练：类似当前的“混沌工程”，对系统进行一些破坏性手段，观察局部故障是否会引起可用性问题。
高可用的方案主要从冗余、取舍、系统运维3个方向考虑，同时需要有配套的值班机制和故障处理流程，当出现线上问题时，可及时跟进处理。
高扩展的实践方案
1、合理的分层架构：比如上面谈到的互联网最常见的分层架构，另外还能进一步按照数据访问层、业务逻辑层对微服务做更细粒度的分层（但是需要评估性能，会存在网络多一跳的情况）。
2、存储层的拆分：按照业务维度做垂直拆分、按照数据特征维度进一步做水平拆分（分库分表）。
3、业务层的拆分：最常见的是按照业务维度拆（比如电商场景的商品服务、订单服务等），也可以按照核心接口和非核心接口拆，还可以按照请求源拆（比如To C和To B，APP和H5）。
