什么是高并发
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。高并发是概念上的逻辑，表达的含义就是同一时间点出现大量的请求。高并发相关常用的一些指标有响应时间（Response Time），吞吐量（Throughput），每秒查询率QPS（Query Per Second），并发用户数等。
- 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。
- 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。
系统吞度量要素
一个系统的吞度量（承压能力）与request对CPU的消耗、外部接口、IO等等紧密关联。单个reqeust 对CPU消耗越高，外部系统接口、IO影响速度越慢，系统吞吐能力越低，反之越高。系统吞吐量几个重要参数：QPS（TPS）、并发数、响应时间
- QPS（TPS）：每秒钟request/事务 数量
- 并发数： 系统同时处理的request/事务数
- 响应时间： 一般取平均响应时间
满足一下对应关系：
QPS（TPS）= 并发数/平均响应时间 或者 并发数 = QPS*平均响应时间
一个系统吞吐量通常由QPS（TPS）、并发数两个因素决定，每套系统这两个值都有一个相对极限值，在应用场景访问压力下，只要某一项达到系统最高值，系统的吞吐量就上不去了，如果压力继续增大，系统的吞吐量反而会下降，原因是系统超负荷工作，上下文切换、内存等等其它消耗导致系统性能下降。
决定系统响应时间要素
我们做项目要排计划，可以多人同时并发做多项任务，也可以一个人或者多个人串行工作，始终会有一条关键路径，这条路径就是项目的工期。
系统一次调用的响应时间跟项目计划一样，也有一条关键路径，这个关键路径是就是系统影响时间；
关键路径是有CPU运算、IO、外部系统响应等等组成。
系统吞吐量评估
我们在做系统设计的时候就需要考虑CPU运算、IO、外部系统响应因素造成的影响以及对系统性能的初步预估。
而通常境况下，我们面对需求，我们评估出来的出来QPS、并发数之外，还有另外一个维度：日PV。
通过观察系统的访问日志发现，在用户量很大的情况下，各个时间周期内的同一时间段的访问流量几乎一样。比如工作日的每天早上。只要能拿到日流量图和QPS我们就可以推算日流量。
图横坐标是并发用户数。绿线是CPU使用率；紫线是吞吐量，即QPS；蓝线是时延。
开始，系统只有一个用户，CPU工作肯定是不饱合的。一方面该服务器可能有多个cpu，但是只处理单个进程，另一方面，在处理一个进程中，有些阶段可能是IO阶段，这个时候会造成CPU等待，但是有没有其他请 求进程可以被处理）。随着并发用户数的增加，CPU利用率上升，QPS相应也增加（公式为QPS=并发用户数/平均响应时间。）随着并发用户数的增加，平均响应时间也在增加，而且平均响应时间的增加是一个指数增加曲线。而当并发数增加到很大时，每秒钟都会有很多请求需要处理，会造成进程（线程）频繁切换，反正真正用于处理请求的时间变少，每秒能够处 理的请求数反而变少，同时用户的请求等待时间也会变大，甚至超过用户的心理底线。
峰值QPS和机器计算公式
原理：每天80%的访问集中在20%的时间里，这20%时间叫做峰值时间
公式：( 总PV数 * 80% ) / ( 每天秒数 * 20% ) = 峰值时间每秒请求数(QPS)
机器：峰值时间每秒QPS / 单台机器的QPS = 需要的机器
问：每天300w PV 的在单台机器上，这台机器需要多少QPS？
答：( 3000000 * 0.8 ) / (86400 * 0.2 ) = 139 (QPS)
问：如果一台机器的QPS是58，需要几台机器来支持？
答：139 / 58 = 3
单台服务器QPS测试计算：
通过Jmeter测试单台服务器的压力测试，测试一次请求的响应时间，根据当前系统的CPU、网络、IO等监控信息。
通常情况下，一个Http的响应时间是200ms，假设当前服务器网络、IO均满足的情况下。
单核CPU的吞吐量为：1000ms / 200ms = 5/S
当前系统存在多核，假设为5核。则整个服务器的吞吐量为：5 * 5/s = 25/s
这个是理论值，因为随着cup的使用率增加，线程的上下文切换会耗损大量的时间
吞吐量 <= 25/s提升系统的并发能力
互联网分布式架构设计，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：提升单机处理能力。垂直扩展的方式又有两种
- 增强单机硬件性能，例如：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，例如：使用Cache来减少IO次数，使用异步来增加单服务吞吐量，使用无锁数据结构来减少响应时间;
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。
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。
水平扩展:
只要增加服务器数量，就能线性扩充系统性能。水平扩展对系统架构设计是有要求的，如何在架构各层进行可水平扩展的设计，以及互联网公司架构各层常见的水平扩展实践，是本文重点讨论的内容