應(yīng)對高并發(fā)的方法有哪些

本篇內(nèi)容介紹了“應(yīng)對高并發(fā)的方法有哪些”的有關(guān)知識，在實際案例的操作過程中，不少人都會遇到這樣的困境，接下來就讓小編帶領(lǐng)大家學(xué)習(xí)一下如何處理這些情況吧！希望大家仔細(xì)閱讀，能夠?qū)W有所成！

/01 高并發(fā)的定義/

首先，高并發(fā)的定義是什么?

高并發(fā)意味著大流量，需要運用技術(shù)手段抵抗流量的沖擊。這些手段的效果好比你可以操縱流量，讓流量可以乖乖地按照你的期望、更平穩(wěn)地被系統(tǒng)所處理，帶給用戶更好的體驗。對，就和大禹治水那樣。

我想，幾乎每個程序員心里都有過一個疑問，達到多少Q(mào)PS或者TPS才算是高并發(fā)?

其實，這個問題無法單純地通過一個統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)字來判斷。因為不同的業(yè)務(wù)所對應(yīng)的復(fù)雜度不同，不能一概而論。

我自己用的評判標(biāo)準(zhǔn)是，當(dāng)一個運行正常的系統(tǒng)在沒有刻意優(yōu)化性能的情況下，出現(xiàn)了性能問題，說明他開始進入到高并發(fā)的范圍了。

對，就是這么簡單粗暴，沒有具體的數(shù)字。

但是在高并發(fā)是常態(tài)的場景中，一般都會有一個監(jiān)控系統(tǒng)，會持續(xù)觀察至少以下這幾個指標(biāo)是否正常。

• TPS。每秒事務(wù)處理量，這里的事務(wù)是指一個客戶機向服務(wù)器發(fā)送請求然后服務(wù)器做出反應(yīng)的過程。(以客戶端為視角)

• QPS。每秒查詢率，可以通過并發(fā)量 / 平均響應(yīng)時間計算得出。(以服務(wù)端為視角，一個TPS可能會對應(yīng)多個QPS)

• 并發(fā)用戶數(shù)。系統(tǒng)可以同時承載的正常使用系統(tǒng)功能的用戶的數(shù)量。

• 響應(yīng)時間。很多時候也叫RT，是指系統(tǒng)對請求作出響應(yīng)的時間。

• 帶寬。如果是一個數(shù)據(jù)傳輸量比較大的業(yè)務(wù)，還需要考慮帶寬問題，比如視頻、音頻類應(yīng)用程序。

如果你連這些指標(biāo)的含義都不是很清楚，那就多讀幾遍，先搞清楚它們，否則你的高并發(fā)是閉著眼睛在做。

/02 應(yīng)對高并發(fā)的思路/

很多缺乏經(jīng)驗的小伙伴，遇到高并發(fā)問題，不管三七二十一，上來就懟緩存。

用緩存是沒錯的，但是緩存也不是靈丹妙藥，在哪里都適合。畢竟，緩存是「有狀態(tài)」的，在軟件開發(fā)中，處理「有狀態(tài)」的東西總是比「無狀態(tài)」的麻煩得多，因為存在數(shù)據(jù)一致性的問題需要考慮。

我建議你按照以下三個步驟來考慮這個問題。

01 梳理請求流轉(zhuǎn)鏈路

梳理好了請求流轉(zhuǎn)的鏈路，就好比你手里有了一張“作戰(zhàn)地圖”，你可以更加直觀、準(zhǔn)確地進行排兵布陣。

畢竟軟件開發(fā)本身就是一個工程的問題，我們不能憑感覺，拍腦袋去做事。解決高并發(fā)問題自然也不例外。

02 確定目標(biāo)

有一句話說得好，“沒有最好，只有更好”。如果不先確定目標(biāo)，這件事將會變成對性能無止境地追求。而過度的高性能，不但不會產(chǎn)生額外的收益，反而是對投入成本的浪費，畢竟資源是有代價的，而且是有限的。

我建議你將具體的數(shù)值目標(biāo)細(xì)化到每一個 API 上。比如我一般會先確定整個業(yè)務(wù)線的 TPS 要達到多少。例如，下單的 TPS 要達到100。

接下來，我會根據(jù)前面梳理好的鏈路圖，得到其中會涉及到哪些 Service ，哪些 API ，有哪些 API 還會被不同的 Service  多次調(diào)用的。

然后會根據(jù)鏈路中 API 被調(diào)用的先后順序(一般越上游的 API 定的數(shù)值要適當(dāng)放大)以及會被重復(fù)調(diào)用的次數(shù)，得到每個 API 的 QPS  目標(biāo)。比如，

• 獲取購物車列表，存在兩次調(diào)用，QPS = 200。

• 批量獲取商品庫存，存在三次調(diào)用，QPS = 300。

• 獲取會員信息，存在一次調(diào)用，QPS = 100。

• ……

照著這個思路，把所有業(yè)務(wù)線中會涉及到的 API 的 QPS 都確定好，然后將相同 API 的 QPS 數(shù)值相加，就能得到在整個系統(tǒng)層面每個 API 的理想  QPS 數(shù)值(相當(dāng)于是在各條業(yè)務(wù)線都達到預(yù)估峰值的情況下)。比如，

• 獲取購物車列表，出現(xiàn)在三個業(yè)務(wù)線，QPS = 200 + 500 + 100 = 800。

• 批量獲取商品庫存，出現(xiàn)在兩個業(yè)務(wù)線，QPS = 300 + 200 = 500。

• 獲取會員信息，出現(xiàn)在兩個業(yè)務(wù)線，QPS = 100 + 200 = 300。

• ……

當(dāng)然了，實際制定的目標(biāo)除了 QPS 以外，還有其它指標(biāo)，上面只是舉個例子。

另外，需要額外注意的是，要關(guān)注 TP90、TP99  的「響應(yīng)時間」。因為就算平均響應(yīng)時間達標(biāo)了，也不代表整個系統(tǒng)很穩(wěn)定。因為可能存在80%的請求響應(yīng)速度特別快，把平均值拉低了，但是同時還存在大量的耗時特別嚴(yán)重的請求。我慣用的經(jīng)驗是，如果TP99超過了平均值的一倍，就需要引起重視了，因為這意味著某個地方存在著明顯的性能瓶頸。

03 制定具體的優(yōu)化方案

其實具體的優(yōu)化方案有很多種，要根據(jù)實際的情況來選擇。不過具體怎么選擇，還是需要你有全局視野。因為整個系統(tǒng)是一體的，通過相互配合形成合力，可以大大降低優(yōu)化的難度。比如，選擇某個優(yōu)化方案后，上游的  API 能扛掉90%的流量不往下游請求，那么下游 API 的 QPS 目標(biāo)也可以適當(dāng)降低了。

以下就是我綜合復(fù)雜度和成本所排列的具體方案，從簡單到復(fù)雜。

1. 鴻蒙官方戰(zhàn)略合作共建——HarmonyOS技術(shù)社區(qū)

2. 先在代碼層面做優(yōu)化，比如代碼性能，多線程，請求合并，池化(連接池、線程池、對象池等等)。

3. 能升級硬件的就升級硬件。

4. 能用緩存解決的堅決不做系統(tǒng)拆分。并且，緩存盡可能做到上游。比如， cdn >頁面> api > service 。

5. 如果在數(shù)據(jù)處理上產(chǎn)生瓶頸，那么優(yōu)先考慮業(yè)務(wù)上是否接受異步，如果接受，那么用 MQ 來削峰填谷?；蛘呦蘖鹘导墶?/p>

6. 如果 MQ  也不頂用，是整體吞吐量上的瓶頸的話，只要不是寫數(shù)據(jù)的瓶頸，盡量通過程序拆分而不是數(shù)據(jù)庫拆分來解決問題。(此時需要引入服務(wù)治理，另外，會存在一致性問題，數(shù)據(jù)合并問題要解決)

7. 非得動到數(shù)據(jù)層面的話，優(yōu)先考慮數(shù)據(jù)庫讀寫分離，而不是直接拆分?jǐn)?shù)據(jù)。

8. 實在迫不得已需要拆分?jǐn)?shù)據(jù)，優(yōu)先考慮根據(jù)業(yè)務(wù)垂直拆分，而不是水平拆分。(水平拆分的數(shù)據(jù)合并代價會比垂直拆分更大)

9. 最后才是數(shù)據(jù)庫水平拆分，支持無限擴容，一勞永逸。

你看，雖然方案有很多，但是你也能觀察到一些規(guī)律：越在上游解決問題，成本越低。所以，以漏斗思維來做全局的考慮是最適合不過的。從客戶端請求到接入層，到邏輯層，到  DB 層，層層遞減，過濾掉請求，哪怕是出現(xiàn)異常也要 Fail Fast(要失敗也要盡早返回)。

/03 落地/

真正落地的時候，涉及到的具體技術(shù)細(xì)節(jié)就多了，負(fù)載均衡啊、緩存啊、消息隊列啊、分庫分表啊等等。我這里就不展開了，每一點展開都要寫好多。有興趣的小伙伴可以移步我之前寫的分布式系統(tǒng)系列文章——《8個月打磨，一份送給程序員的「分布式系統(tǒng)」合集》

其實，真正要把高并發(fā)當(dāng)作一個系統(tǒng)化的事情來看待，視野不能僅僅局限在「性能」這一個維度上，還至少需要考慮「可用性」和「擴展性」這兩個方面。

可用性就是系統(tǒng)可以正常服務(wù)的時間。一個雖然訪問速度沒那么快，但是全年不停機、無故障;另一個雖然訪問速度很快，但是隔三差五出現(xiàn)上事故、宕機，用戶肯定選擇前者。

擴展性表示系統(tǒng)的快速擴展能力，當(dāng)遇到突發(fā)的大流量沖擊時，能否在短時間內(nèi)完成擴容，以承接這部分流量。比如，雙11活動、明星熱搜等場景。畢竟，我們不可能準(zhǔn)確地預(yù)測未來的流量一定在什么范圍內(nèi)，也更加不可能隨時為它準(zhǔn)備著大量冗余的資源。

所以，這三個目標(biāo)是需要通盤考慮的，因為它們互相關(guān)聯(lián)、甚至相互影響。

比如，當(dāng)你考慮系統(tǒng)擴展能力的時候，你會將服務(wù)設(shè)計成無狀態(tài)的，這種設(shè)計其實不但提高了可擴展性，其實也間接提升了系統(tǒng)的性能和可用性，因為你可以隨時橫向擴展。

再比如，為了提高可用性，通常會對服務(wù)接口進行超時設(shè)置，以防大量線程阻塞在慢請求上造成系統(tǒng)雪崩。具體超時時間的設(shè)置成多少，參考的就是 API  的性能表現(xiàn)。

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