互联网高并发解决方案

⾼并发、⼤流量解决⽅案

⼀、⾼并发架构相关概念1、并发：是指并发的访问，也就是某个时间点，有多少个访问同时到来；

通常如果⼀个系统的⽇PV在千万以上，有可能是⼀个⾼并发的系统；2、具体关⼼什么？

QPS：每秒请求或查询的数量，在互联⽹领域，指每秒响应请求数；

吞吐量：单位时间内处理的请求量（通常由QPS与并发数决定）

响应时间：从请求发出到收到响应花费的时间，例如⼀个系统处理⼀个HTTP请求需要100ms，这个100ms就是系统的响应时间；PV：综合浏览量，即页⾯浏览量或者点击量，⼀个访客在24⼩时内访问的页⾯数量；

UV：独⽴访客 ，即⼀定时间范围内相同访客多次访问⽹站，只计算为⼀个独⽴的访客；

带宽：计算带宽⼤⼩需要关注两个指标，峰值流量和页⾯的平均⼤⼩；

⽇⽹站带宽=pv/统计时间（换算到秒）*平均页⾯⼤⼩（单位kB）*8

峰值⼀般是平均值的倍数；QPS不等于并发连接数，QPS是每秒HTTP请求数量，并发连接数是系统同时处理的请求数量；

峰值每秒请求数（QPS） = (总PV书*80%)/（6⼩时秒数*20%）

压⼒测试：测试能承受的最⼤并发，测试最⼤承受的QPS值

测试⼯具（ab）：⽬标是URL，可以创建多个访问线程对同⼀个URL进⾏访问（Nginx）；ab的使⽤：模拟并发请求100次（100个⼈），总共请求5000次（每个⼈请求5000次）

ab -c 100 -n 5000 待测试⽹站（内存和⽹络不超过最⾼限度的75%）

QPS达到50：⼀般的服务器就可以应付；

QPS达到100：假设关系型数据库的每次请求在0.01秒完成（理想），假设单页⾯只有⼀个SQL查询，那么100QPS意味着1秒中完成100次

请求，但此时我们不能保证数据库查询能完成100次；

⽅案：数据库缓存层、数据库的负载均衡；QPS达到800：假设我们使⽤ 百兆宽带，意味着⽹站出⼝的实际带宽是8M左右，假设每个页⾯是有10k，在这个并发的条件下，百兆带宽已

高并发解决方案总结

1. 使用缓存

在绝大多数情况下，服务器的压力都会集中在数据库，减少数据库的访问次数，就可以减轻服务器的压力。所以，在高并发场景下，缓存的作用是至关重要的。

redis缓存数据库，它可以很好的在一定程度上解决一瞬间的并发量，redis之所以能解决高并发的原因是它可以直接访问内存，提高了访问效率，解决了数据库服务器压力。

使用缓存框架的时候，我们需要关心的就是什么时候创建缓存和缓存失效策略。

缓存的创建可以通过很多的方式进行创建，具体也需要根据自己的业务进行选择。例如，供应商平台的应用信息，应用上线后就进行缓存。需要注意的是，当我们修改或删除应用信息的时候，我们要考虑到同步更新该条缓存。

2. 数据库优化

数据库优化是性能优化的最基础的一个环节，虽然提供了缓存技术，但是对数据库的优化还是一个需要认真的对待。数据库优化的方式很多，这里说下分表与分区。

➢ 分表

分表的适用场景

1. 一张表的查询速度已经慢到影响使用的时候。

2.当频繁插入或者联合查询时，速度变慢。 分表后数据都是存放在分表里，总表只是一个外壳，存取数据发生在一个一个的分表里面。分表的重点是存取数据时，如何提高数据库的并发能力。分表后，单表的并发能力提高了，磁盘I/O性能也提高了。

以安审日志服务的历史记录表为例：

表按年月拆分，格式为：表名+年+月，例如：TEST_202001、TEST_202002、、TEST_202003……然后可以根据日期来查询。

➢ 分区

分区的适用场景

1. 一张表的查询速度已经慢到影响使用的时候。

2. 表中的数据是分段的。

3. 对数据的操作往往只涉及一部分数据，而不是所有的数据。

分区是把一张表的数据分成N多个区块，这些区块可以在同一个磁盘上，也可以在不同的磁盘上。分区把存放数据的文件分成了许多小块，分区后的表还是一张表，数据处理还是由自己来完成。

3. 分离数据库中活跃的数据

高并发高负载数据库架构策略

在WEB网站的规模从小到大不断扩展的过程中，数据库的访问压力也不断的增加，数据库的架构也需要动态扩展，在数据库的扩展过程基本上包含如下几步，每一个扩展都可以比上一步骤的部署方式的性能得到数量级的提升。

1. WEB应用和数据库部署在同一台服务器上

一般的小规模的网站采用这种方式，用户量、数据量、并发访问量都比较小，否则单台服务器无法承受，并且在遇到性能瓶颈的时候升级硬件所需要的费用非常高 昂，在访问量增加的时候，应用程序和数据库都来抢占有限的系统资源，很快就又会遇到性能问题。

2. WEB应用和数据库部署在各自独立的服务器上

web应用和数据库分开部署，WEB应用服务器和数据库服务器各司其职，在系统访问量增加的时候可以分别升级应用服务器和数据库服务器，这种部署方式是一般小规模网站的典型部署方式。在将应用程序进行性能优化并且使用数据库对象缓存策略的情况下，可以承载较大的访问量，比如2000用户，200个并发，百万级别的数据量。

3. 数据库服务器采用集群方式部署（比如Oracle的一个数据库多个实例的情况）

数据库集群方式能承担的负载是比较大的，数据库物理介质为一个磁盘阵列，多个数据库实例以虚拟IP方式向外部应用服务器提供数据库连接服务。这种部署方式 基本上可以满足绝大多数的常见WEB应用，但是还是不能满足大用户量、高负载、数据库读写访问非常频繁的应用。

4. 数据库采用主从部署方式

在面向大众用户的博客、论谈、交友、CMS等系统中，有上百万的用户，有上千万的数据量，存在众多的数据库查询操作，也有较多的数据库写操作，并且在多数情况下都是读操作远大于写操作的。在这个时候，假如能将数据库的读写操作分离的话，对于系统来讲是一个很大的提高啦。数据库的主从部署方式就走到我们面前啦。

主从复制： 几乎所有的主流数据库都支持复制，这是进行数据库简单扩展的基本手段。下面以Mysql为例来说明，它支持主从复制，配置也并不复杂，只需要开启主服务器上的二进制日志以及在主服务器和从服务器上分别进行简单的配置和授权。Mysql的主从复制是一句主服务器的二进制日志文件进行的，主服务器日志中记录的操作会在从服务器上重放，从而实现复制，所以主服务器必须开启二进制日志，自动记录所有对于主数据库的更新操作，从服务器再定时到主服务器取得二进制日志 文件进行重放则完成了数据的复制。主从复制也用于自动备份。

第1篇

随着互联网的快速发展，网站、应用和服务面临着日益增长的访问量。用户集中访问不仅给服务器带来了巨大的压力，还可能导致系统崩溃、服务中断等问题。为了确保用户能够顺畅地访问服务，提高系统的稳定性和可靠性，本文将详细介绍一种用户集中访问的解决方案。

一、问题分析

1. 用户集中访问的原因

（1）节假日、促销活动等特殊时期，用户访问量激增。

（2）系统更新、热点事件等引发用户大量访问。

（3）竞争对手恶意攻击，导致用户集中访问。

2. 用户集中访问带来的问题

（1）服务器压力增大，可能导致系统崩溃。

（2）响应速度变慢，影响用户体验。

（3）数据库读写压力增大，可能导致数据丢失。

（4）带宽消耗过大，增加运营成本。

二、解决方案

1. 优化服务器架构

（1）采用分布式部署，将服务分散到多个服务器上，提高系统承载能力。

（2）引入负载均衡技术，将用户请求均匀分配到各个服务器，减轻单台服务器的压力。

（3）优化服务器性能，提高数据处理速度。

2. 数据库优化

（1）读写分离，将数据库读写操作分离到不同的服务器，提高数据访问效率。

（2）引入缓存机制，将热点数据缓存到内存中，减少数据库访问次数。

（3）优化数据库索引，提高查询速度。 3. 网络优化

（1）采用CDN技术，将内容分发到全球多个节点，提高访问速度。

（2）优化DNS解析，缩短域名解析时间。

（3）合理配置带宽，确保网络畅通。

4. 防御恶意攻击

（1）采用防火墙、入侵检测系统等安全设备，防止恶意攻击。

（2）引入DDoS防护技术，抵御分布式拒绝服务攻击。

（3）对用户行为进行分析，识别异常请求，进行拦截。

5. 用户行为优化

（1）根据用户访问习惯，优化页面布局，提高用户留存率。

（2）引入个性化推荐，提高用户满意度。

（3）开展用户调研，了解用户需求，持续优化产品。

三、实施步骤

1. 需求分析

（1）了解用户访问特点，确定优化方向。

（2）评估现有系统性能，确定优化目标。