高并发服务器框架设计方案

简单谈一谈高并发服务器框架设计的基本思路

基本的服务器框架都是C/S结构的,请求和相应流程是这样的:

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这样的框架存在一个很严重的问题,当客户端高并发请求到来,服务器需要进行大量的数据库操作,假设数据库最大连接数为

1000个,此时有10000个请求访问应用服务器,那么应用服务器只能处理1000个请求,剩下99000个等待1000个请求处理好后

再进行访问数据库处理。可以在应用服务器和数据库服务器中间增加中间层DAL,DAL采用缓冲队列和连接池设计。

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DAL设计缓冲队列,存储等待的请求,并且DAL中设计数据库连接池,当数据库连接池中有空闲连接,

那么从缓冲队列中取出一个请求处理,以此类推。这种做法有效的降低了服务器的压力,但是没有提高处理速度,

仅仅保证了请求被缓存,处理效率仍受限于数据库的并发数。那么可以再增加一层缓存,将常用的数据加载如缓存,

有请求到来时,应用服务器先从缓存中获取数据,如果缓存中有数据,那么不需要访问数据库,如果缓存中没有,

在访问数据库取出数据,并更新缓存。

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缓存如何同步?

有两种手段:

第一种方法: 缓存是具有时效的,在一定时间过后会超时timeout,如果缓存失效,那么重新去数据库查询,

查询后更新缓存,这种方法不是实时的,实时性比较差。

第二种方法:当有请求修改数据时,更新缓存,并且将要修改的数据投入DAL层,当数据库有空闲连接时,再持久化

存盘。

缓存的不足之处:

当缓存足够多时,需要将不活跃缓存数据换出内存,叫做缓存换页。缓存换出算法和操作系统换页算法类似,FIFO,LRU(least recently used),

LFU(least frequently used)等。实际缓存的实现不需要自己去实现,有很多开源技术,nosql技术就是非关系型数据库的意思。

非关系型数据库如redis,memcatched等。缓存可以跟应用服务器部署在同一台机器上,也可以部署在单独机器上。我推荐将缓存服务器部署在

单独机器上,假设有两台应用服务器,如果将缓存部署在不同的应用服务器上,那么不同的应用服务器很难访问彼此的缓存,非常不方便。将缓存

部署在单独服务器上,各个应用服务器都能访问该缓存服务器。

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如果有大量的业务请求到来,虽然设计了多个应用服务器,也架设了缓存服务器,完善了中间层的缓冲队列和数据库连接池,

但是数据库服务器仍然会出现瓶颈。比如当有大量复杂的写操作数据库,很多读数据库的操作就被阻塞了,为解决这个问题可

将数据库实现读写分离。由于数据库读操作会比写操作多,那么可以对数据库执行负载均衡。主流数据库都有replication机制,

采用replication机制可以实现负载均衡。中间层的写数据库操作投递到master数据库中,读操作从slave数据库中读取,

当master数据库中数据被修改后,数据库采用replication机制将数据同步给slave服务器。

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同样的道理,应用服务器也可以实现负载均衡,架设多个应用服务器,不同的请求分配给不同的应用服务器。

可单独设计一个任务服务器监控各个应用服务器的负载情况,合理的分配任务给各个应用服务器。这种方式

是任务服务器主动地分配任务给应用服务器,应用服务器被动的接受任务,这种方式在任务请求类型相近的

情况下,分配方式非常合理。但是假设应用服务器A接受了3个任务,应用服务器B接受了5个任务,按照负载均衡的

权重法或最小连接法,肯定会分配给A任务,但是如果这3个任务都是复杂的写操作,而B的5个任务都是简单的

读操作,那么这就存在分配的不合理性,如何解决这个问题呢?

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可以换一种思路去解决这个问题,让应用服务器主动去请求任务服务器,主动获取任务处理,如果应用服务器处于忙碌状态就不需要

请求新的任务,空闲的应用服务器会去请求任务服务器中的任务,这是最合理的负载均衡。如果所有应用服务器都处于忙碌状态,

那么任务服务器将任务缓存至自己的任务队列,当应用服务器空闲时会来取任务。

考虑这样一个问题,如果任务服务器出现故障怎么办?

任务服务器需要有多台,并且实现failover机制,多台任务服务器之间实现心跳,如果检测不到对方心跳,则使自己成为主任务服务器。

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到目前为止,这个框架可以适用于大部分服务器逻辑。为保证数据库的响应速度和处理效率,可以对数据库进行分区。

数据库分区有两种形式(分库、分表)

分库:数据库可以按照一定的逻辑把表分散到不同的数据库。这叫做垂直分区,就是所每个库的表不同,功能不同。

这样做不常见,因为很大情况下,数据库中各个表是关联的,如果将不同的表分配到不同的数据库中,会存在很多不便。

分表:将一个表的不同数据分配到各个数据库,这样每个数据库的表结构是一样的,只是存储的用户数据不同而已,叫做水平

分区。分表的方式很常见,如果数据库的压力增加,我们就采取分表的方式减少数据库的压力。

另外服务器开发的几个性能杀手:

1 数据拷贝,数据从内核态copy到用户态,或者在用户态之间copy会造成性能损失,尽量采用缓存的方式解决。

2 环境切换 ,多线程上下文切换造成开销。如果服务器是单核的,那么采用状态机方式单线程效果最佳。如果是多核的,

合理采用多线程,可以提升性能。

3 内存分配,可以采用内存池,提前分配。

4 锁竞争,加锁解锁会造成一定的效率衰减。

到此为止,服务器框架介绍完毕。

高并发服务器框架设计方案用到的腾讯云产品:

腾讯云服务器:https://cloud.tencent.com/product/cvm

腾讯云数据库:https://cloud.tencent.com/product/cdb

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