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互联网高并发架构技术实践
作者:58沈剑

一、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。 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。

二、如何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:

  1. 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;
  2. 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。

三、常见的互联网分层架构

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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
  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

整个系统各层次的水平扩展,又分别是如何实施的呢?

四、分层水平扩展架构实践

反向代理层的水平扩展

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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。

站点层的水平扩展

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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。

服务层的水平扩展

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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。

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

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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

这个方案的好处是:

  • 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。

不足是:

  • 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

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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

这个方案的好处是:

  • 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。

不足是:

  • 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。

这里需要注意的是,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:

  1. 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;
  2. 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;
  3. 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:

  1. 每个服务器上存储的数据量是和总量相同;
  2. n个服务器上的数据都一样,都是全集;
  3. 理论上读性能扩充了n倍,写仍然是单点,写性能不变。

缓存层的水平拆分和数据库层的水平拆分类似,也是以范围拆分和哈希拆分的方式居多,就不再展开。

五、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

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)。前者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

互联网分层架构中,各层次水平扩展的实践又有所不同:

  1. 反向代理层可以通过“DNS轮询”的方式来进行水平扩展;
  2. 站点层可以通过nginx来进行水平扩展;
  3. 服务层可以通过服务连接池来进行水平扩展;
  4. 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。

末了,希望文章的思路是清晰的,希望大家对高并发的概念和实践有个系统的认识,结合上一篇《互联网高可用架构技术实践》的分享,慢慢的互联网分布式架构是不是逐步的不再神秘啦?

Chat实录:《沈剑:高并发架构实战原则》


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