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分布式架构中的三高:高并发、高性能、高可用

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用户2146693
发布2021-11-24 14:56:43
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发布2021-11-24 14:56:43
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文章被收录于专栏:架构师进阶

关于高并发

高并发场景

互联网应用以及云计算的普及,使得架构设计和软件技术的关注点从如何实现复杂的业务逻 辑,转变为如何满足大量用户的高并发访问请求。

一个简单的计算处理过程,如果一旦面对大量的用户访问,整个技术挑战就会变得完全不 同,软件开发方法、技术团队组织、软件的过程管理都会完全不同。

架构策略

垂直伸缩

垂直伸缩,就是提升单台服务器的处理能力。

比如用更快频率的 CPU,用更多核的 CPU,用更大的内存,用更快的网卡,用更多的磁盘组成一台服务器,使单台服务器的处理能力得到提升。

垂直伸缩带来的价格成本和服务器的处理能力并不一定呈线性关系。

增加同样的费用,并不能得到同样的计算能力。而且计算能力越强大,需要花费的钱就越多。

而且,受计算机硬件科技水平的制约,单台服务器的计算能力并不能无限增加,而互联网,特别是物联网的计算要求几乎是无限的。

因此,在互联网以及物联网领域,并不使用垂直伸缩这种方案,而是使用水平伸缩。

水平伸缩

所谓的水平伸缩,指的是不去提升单机的处理能力,而是使用更多的服务器,将这些服务器构成一个分布式集群,通过这个集群,对外统一提供服务,以此来提高系统整体的处理能力。

但是要想让更多的服务器构成一个整体,就需要在架构上进行设计,让这些服务器成为整体 系统的一个部分,将这些服务器有效地组织起来,统一提升系统的处理能力。

这就是互联网应用和云计算中普遍采用的分布式架构方案。

分布式技术方案

  • 分布式缓存
  • 负载均衡
  • 反向代理与 CDN
  • 分布式消息队列
  • 分布式数据库
  • NoSQL 数据库
  • 分布式文件
  • 搜索引擎
  • 微服务

将这些分布式技术整合起来,就是分布式架构方案

互联网分布式架构演化

单机架构
微服务架构
分布式缓存架构
负载均衡架构

数据库读写分离

消息队列&反向代理&CDN&分布式数据库架构

海量数据的存储,主要通过分布式数据库、分布式文件系统、NoSQL 数据库解决。

直接在数据库上查询已经无法满足这些数据的查询性能要求,还需要部署独立的搜索引擎提供查询服务。

同时减少数据中心的网络带宽压力,提供更好的用户访问延时,使用 CDN 和反向代理提供前置缓存,尽快返回静态文件资源给用户。

为了使各个子系统更灵活易于扩展,则使用分布式消息队列将相关子系统解耦,通过消息的发布订阅完成子系统间的协作。

使用微服务架构将逻辑上独立的模块在物理上也独立部署,单独维护,应用系统通过组合多个微服务完成自己的业务逻辑,实现模块更高级别的复用,从而更快速地开发系统和维护系统。

关于高性能

高性能场景

互联网应用以及云计算的普及,使得架构设计和软件技术的关注点从如何实现复杂的业务逻 辑,转变为如何满足大量用户的高并发访问请求。

衡量指标

4个性能指标:并发数不变,响应时间足够快,单位时间的吞吐量就会相应的提高。

  • 响应时间:指从发出请求开始到收到最后响应数据所需要的时间。反映系统快慢。
  • 并发数:系统同时处理的请求数。反映系统负载。
  • 吞吐量:单位时间内,系统处理请求的数量。体现系统处理能力。
    • HTTP请求数:HPS
    • 每秒事务数:TPS
    • 每秒查询数:QPS
  • 性能计数器:
    • 系统负载System Load
    • 对象和线程数
    • 内存使用
    • CPU使用
    • 磁盘和网络

性能测试

  • 性能测试
  • 负载测试
  • 压力测试
  • 稳定性测试

性能优化

性能优化5个过程

  • 1.性能测试
  • 2.性能分析
  • 3.性能优化
  • 4.性能测试
  • 5.是否符合预期性能目标

性能优化策略

  • 1.数据中心优化
  • 2.硬件优化
  • 3.操作系统优化
  • 4.虚拟机优化
  • 5.基础组件优化
  • 6.架构优化
    • 缓存
    • 消息队列
    • 集群
  • 7.代码优化
    • 使用合理的数据结构优化性能
    • 编写性能更好的SQL语句
    • 实现异步I/O与异步方法调用

关于高可用

高可用场景

我们知道,Web 应用在各种情况下都有可能不可访问,也就是不可用。

各种硬件故障,比如应用服务器及数据库宕机、网络交换机宕机、磁盘损坏、网卡松掉等等。还有各种软件故障,程序 Bug 什么的。即使没有 Bug,程序要升级,必须要关闭进程重新启动,这段时间应用也是不可用的;

此外,还有外部环境引发的不可用,比如促销引来大量用户访问,导致系统并发压力太大而崩溃,以及,黑客攻击、机房火灾、挖掘机挖断光缆,各种情况导致的应用不可用。

而互联网的高可用是说,在上面各种情况下,应用都要是可用的,用户都能够正常访问系统,完成业务处理。

衡量指标

业界通常用多少个 9 来说明互联网应用的可用性。

  • 两个9:系统基本可用,年度不可用时间小于88小时
  • 三个9:系统较高可用,年度不可用时间小于9个小时
  • 四个9:具有自动恢复能力的高可用,年度不可用时间
  • 五个9:极高的可用性,年度不可用时间小于5分钟

我们熟悉的互联网产品的可用性大多是 4 个 9。淘宝、百度、微信,差不多都是这样。

相对支付宝的可用性超过 99.99%,Twitter 的可用性只有 98%。

在互联网企业中,为了更好地管理系统的可用性,界定好系统故障以后的责任,通常会用故障分进行管理。

架构策略

  • 提高应灾能力
    • 冗余备份:数据库主主复制
    • 负载均衡
    • 异地多活
  • 保护策略
    • 失败隔离:限制影响范围。主要架构技术是消息队列
    • 限流降级
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  • 关于高并发
    • 高并发场景
      • 架构策略
        • 垂直伸缩
        • 水平伸缩
        • 分布式技术方案
        • 互联网分布式架构演化
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      • 高性能场景
        • 衡量指标
          • 性能测试
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              • 关于高可用
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                  • 衡量指标
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                    消息队列 CMQ 版
                    消息队列 CMQ 版(TDMQ for CMQ,简称 TDMQ CMQ 版)是一款分布式高可用的消息队列服务,它能够提供可靠的,基于消息的异步通信机制,能够将分布式部署的不同应用(或同一应用的不同组件)中的信息传递,存储在可靠有效的 CMQ 队列中,防止消息丢失。TDMQ CMQ 版支持多进程同时读写,收发互不干扰,无需各应用或组件始终处于运行状态。
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