互联网架构 -- 高并发
高并发（High Concurrency）是互联网分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一，它通常是指，通过设计保证系统能够同时并行处理很多请求。
高并发的标准
- 响应时间：系统对请求做出响应的时间。例如系统处理一个HTTP请求需要200ms，这个200ms就是系统的响应时间。
- 吞吐量：单位时间内处理的请求数量。
- QPS：每秒响应请求数。在互联网领域，这个指标和吞吐量区分的没有这么明显。
- 并发用户数：同时承载正常使用系统功能的用户数量。例如一个即时通讯系统，同时在线量一定程度上代表了系统的并发用户数。
如何提升系统的并发能力
- 垂直扩展：提升单机处理能力。包括：增强单机硬件性能、提升单机架构性能
- 水平扩展：只要增加服务器数量，就能线性扩充系统性能。
增强单机硬件性能
- 增加CPU核数如32核
- 升级更好的网卡如万兆
- 升级更好的硬盘如SSD，扩充硬盘容量如2T
- 扩充系统内存如128G
提升单机架构性能
- 程序优化（优化业务逻辑循环嵌套等、程序中减少对DB的IO次数、使用Cache来减少IO次数）
- 数据库优化（访问数据库时为表增加索引、使用无锁数据结构来减少响应时间、数据库开缓存）
- 使用异步来增加单服务吞吐量
建议
在互联网业务发展非常迅猛的早期，如果预算不是问题，强烈建议使用“增强单机硬件性能”的方式提升系统并发能力，因为这个阶段，公司的战略往往是发展业务抢时间，而“ 增强单机硬件性能 ”往往是最快的方法。
水平扩展
不管是提升单机硬件性能，还是提升单机架构性能，都有一个致命的不足：单机性能总是有极限的。所以互联网分布式架构设计高并发终极解决方案还是水平扩展。下面讲解如果水平扩展。
常见的互联网分层架构
常见互联网分布式架构如上，分为：
1. 客户端层：典型调用方是浏览器browser或者手机应用APP
2. 反向代理层：系统入口，反向代理
3. 站点应用层：实现核心应用逻辑，返回html或者json
4. 服务层：如果实现了服务化，就有这一层；如果没有，有站点应用层就够了
5. 数据-缓存层：缓存加速访问存储
6.数据-数据库层：数据库固化数据存储
整个系统的水平扩展，根据上面的每一层具体来综合实现的。
【客户端层->反向代理层】的水平扩展
反向代理层的水平扩展，是通过“DNS轮询”实现的：dns-server对于一个域名配置了多个解析ip，每次DNS解析请求来访问dns-server，会轮询返回这些ip。
当nginx成为瓶颈的时候，只要增加服务器数量，新增nginx服务的部署，增加一个外网ip，就能扩展反向代理层的性能，做到理论上的无限高并发。
【反向代理层->站点层】的水平扩展
站点层的水平扩展，是通过“nginx”实现的。通过修改nginx.conf，可以设置多个web后端。
当web后端成为瓶颈的时候，只要增加服务器数量，新增web服务的部署，在nginx配置中配置上新的web后端，就能扩展站点层的性能，做到理论上的无限高并发。
【站点层->服务层】的水平扩展
服务层的水平扩展，是通过“服务连接池”实现的。
站点层通过RPC-client调用下游的服务层RPC-server时，RPC-client中的连接池会建立与下游服务多个连接，当服务成为瓶颈的时候，只要增加服务器数量，新增服务部署，在RPC-client处建立新的下游服务连接，就能扩展服务层性能，做到理论上的无限高并发。如果需要优雅的进行服务层自动扩容，这里可能需要配置中心里服务自动发现功能的支持。
【数据层】的水平扩展
在数据量很大的情况下，数据层（缓存，数据库）涉及数据的水平扩展，将原本存储在一台服务器上的数据（缓存，数据库）水平拆分到不同服务器上去，以达到扩充系统性能的目的。缓存层和数据库层的水平拆分是类似的。
互联网数据层常见的水平拆分方式有这么几种，以数据库为例：
按照范围水平拆分
每一个数据服务，存储一定范围的数据，上图为例：
- user0库，存储uid范围1-1kw
- user1库，存储uid范围1kw-2kw
优点
- 规则简单，service只需判断一下uid范围就能路由到对应的存储服务；
- 数据均衡性较好；
- 比较容易扩展，可以随时加一个uid[2kw,3kw]的数据服务；
缺点
- 请求的负载不一定均衡，一般来说，新注册的用户会比老用户更活跃，大range的服务请求压力会更大；
按照哈希水平拆分
每一个数据库，存储某个key值hash后的部分数据，上图为例：
- user0库，存储偶数uid数据
- user1库，存储奇数uid数据
优点
- 规则简单，service只需对uid进行hash能路由到对应的存储服务；
- 数据均衡性较好；
- 请求均匀性较好；
缺点
- 不容易扩展，扩展一个数据服务，hash方法改变时候，可能需要进行数据迁移；
注意
通过水平拆分来扩充系统性能，与主从同步读写分离来扩充数据库性能的方式有本质的不同。
通过水平拆分扩展数据库性能：
- 每个服务器上存储的数据量是总量的1/n，所以单机的性能也会有提升；
- n个服务器上的数据没有交集，那个服务器上数据的并集是数据的全集；
- 数据水平拆分到了n个服务器上，理论上读性能扩充了n倍，写性能也扩充了n倍（其实远不止n倍，因为单机的数据量变为了原来的1/n）；
通过主从同步读写分离扩展数据库性能：
- 每个服务器上存储的数据量是和总量相同；
- n个服务器上的数据都一样，都是全集；
- 理论上读性能扩充了n倍，写仍然是单点，写性能不变；
总结
高并发（High Concurrency）是互联网分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一，它通常是指，通过设计保证系统能够同时并行处理很多请求。
性能提高方法
- 提高系统并发能力的方式，方法论上主要有两种：垂直扩展（Scale Up）与水平扩展（Scale Out）。
- 垂直扩展可以通过提升单机硬件性能，或者提升单机架构性能，来提高并发性。
- 但单机性能总是有极限的，互联网分布式架构设计高并发终极解决方案还是后者：水平扩展。
分层水平扩展的方法
- 反向代理层可以通过“DNS轮询”的方式来进行水平扩展；
- 站点层可以通过nginx来进行水平扩展；
- 服务层可以通过服务连接池来进行水平扩展；
- 数据库可以按照数据范围，或者数据哈希的方式来进行水平扩展；
各层实施水平扩展后，能够通过增加服务器数量的方式来提升系统的性能，做到理论上的性能无限。