資訊專欄INFORMATION COLUMN
8核16g服務(wù)器一般業(yè)務(wù)能夠承受50-100的并發(fā)是沒有問題的，但是容納的并發(fā)，跟很多因素有關(guān)系。
所謂的高并發(fā)是針對某些大用戶量同時(shí)訪問系統(tǒng)的場景抽象而出的一個(gè)模糊的概念，高并發(fā)只是所有那些場景的統(tǒng)稱，所以不存在高并發(fā)的通用解決方案，只存在某些特定場景的解決方案。經(jīng)過多年N多個(gè)高并發(fā)場景的不斷積累，目前針對特定的高并發(fā)場景均有相對成熟的解決方案，但僅僅是解決方案，對于具體業(yè)務(wù)還需要具體分析。
第一階段：緩存熱數(shù)據(jù)
有些熱點(diǎn)數(shù)據(jù)如果需要多次查詢，而且查多改少，那么一般是可以放到redis緩存中的，利用內(nèi)存訪問來替代磁盤訪問，可以明顯提升效率。同時(shí)，針對數(shù)據(jù)庫的回表問題，也可以在mysql中只查id，根據(jù)id在redis中查詢數(shù)據(jù)內(nèi)容。這種緩存只適用于大多數(shù)人查詢的內(nèi)容都相同的情況，緩存只需要存一份，更新緩存相對容易。
第二階段：擴(kuò)散寫
有些查詢根據(jù)每個(gè)人會(huì)得到不同結(jié)果，那么每個(gè)人來訪問系統(tǒng)都需要查詢一次數(shù)據(jù)庫，并發(fā)量上來后很可能會(huì)把數(shù)據(jù)庫壓到瓶頸，所以需要預(yù)先算出每個(gè)人的查詢結(jié)果并緩存，這就是倒排索引，也就是擴(kuò)散寫的思路。此時(shí)為了降低數(shù)據(jù)庫壓力提高查詢效率，需要為每個(gè)人冗余一份數(shù)據(jù)，更新會(huì)比較復(fù)雜，因?yàn)樾枰匦掠?jì)算每個(gè)人的數(shù)據(jù)。但是查詢會(huì)非常快，而且未來也可以針對查詢做各種擴(kuò)展。
第三階段：異步處理
有些業(yè)務(wù)場景是需要高并發(fā)插入更新的，此時(shí)數(shù)據(jù)庫也容易成為瓶頸。為了保證系統(tǒng)可以正常使用，只能延遲返回插入更新的結(jié)果，放入隊(duì)列，慢慢消費(fèi)，也算是削峰的一種。
第四階段：讀寫分離
上面三個(gè)階段都處于單機(jī)狀態(tài)，但是熱點(diǎn)數(shù)據(jù)的緩存有很多場景還是先查庫后緩存，也容易把數(shù)據(jù)庫壓崩，所以此時(shí)需要橫向擴(kuò)展，通過讀寫分離，擴(kuò)展讀的mysql服務(wù)器，但此時(shí)就會(huì)存在讀寫服務(wù)器的數(shù)據(jù)同步延時(shí)問題需要考慮和解決。
第五階段：分庫分表
第四階段的讀寫分離，但是一寫多讀，當(dāng)寫的單機(jī)成為瓶頸時(shí)，就只能橫向或者眾向分表了，我們一般說得分庫分表都是眾向分表，即選擇一個(gè)合理的分表策略，一般是根據(jù)高并發(fā)的查詢條件設(shè)置，因?yàn)橐乐箍绫聿樵儯瑫r(shí)還得考慮分布式事務(wù)的問題。一個(gè)事務(wù)里涉及到的表盡量在一個(gè)庫中。
第六階段：NoSQL
有些復(fù)雜查詢和聚合查詢，真的不適合使用mysql這種關(guān)系型數(shù)據(jù)庫來支撐，就需要使用es這類倒排索引的存儲(chǔ)引擎或者一些列式存儲(chǔ)的mapreduce的來解決，此時(shí)就需要考慮使用NoSQL來冗余數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，以解決這類特殊場景的業(yè)務(wù)查詢。
總結(jié)
在性能優(yōu)化過程中，加機(jī)器是最容易實(shí)現(xiàn)的。所以針對應(yīng)用層的CPU算力問題是最容易解決的，網(wǎng)絡(luò)層的帶寬只要預(yù)先算好，客戶也能欣然接受。而針對存儲(chǔ)層的各種優(yōu)化都是極為復(fù)雜的，單機(jī)的維護(hù)比多機(jī)簡單的多，單寫比多寫簡單的多，一個(gè)存儲(chǔ)的維護(hù)也要比多個(gè)存儲(chǔ)的維護(hù)簡單的多，每一個(gè)階段的優(yōu)化都意味著更高的維護(hù)成本，所以優(yōu)化是根據(jù)業(yè)務(wù)需求被動(dòng)提出的而不是過度設(shè)計(jì)出來的。說白了我們都想舒舒服服地坐在這喝茶看著系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行，不要自己給自己加碼提高維護(hù)成本。
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