(5)关于高并发(信息量太大,未完待续)(3)

高并发其实挺容易的,当你明白了一万并发的原理,然后扩展到百万、千万、亿万级很easy

要点有如下几项:

1、垂直分层:

DNS层、跨机房部署、LVS(Linux Virtual Server的简写,意即Linux虚拟服务器)+Nginx负载均衡,vanish+共享存储实现动静分离,Nginx后挂载N台服务器集群,服务器集群后挂载微服务化、微服务后挂载数据库分库分表+消息队列+任务调度,最后端挂载数据集群负责数据的统一归档+流计算+异步批处理

2、水平分区:

根据业务划分业务线,每个业务线中设计分区键,根据userNo设计用户隔离,根据IP地址设计地区隔离,根据用户级别设计级别隔离,根据操作日期设计时间隔离,根据关键key进行hash散列,然后考虑一下分区的扩容、缩容、灾备、监控

3、数据同步

跨机房跨集群的困难点在于数据同步,有三种做法:

3.1)不同步,任由各子集群在自己的业务范围内运行

3.2)汇总集群,建立一个统一的数据汇总集群(如Hadoop\Spark\Kylin等),将数据汇总到统一的大数据集群中,再进行统计、汇总、运算等。缺点是会有时间差,短须5分钟,长须一天以上

3.3)远程数据同步

通过开源框架实现多个数据库的同步,例如阿里的otter,底层为canal,模拟mysql的从库,实现日志解析并数据库入库,时间差较短,如果网络没有太大问题,可在秒级完成数据同步。数据同步冲突算法有两种:单向回环补救、时间交集补救。一般推荐使用单向回环补救,即:如果发现数据库A与数据库B的同步时间差大于某个数值,则根据pk查询最新记录同步到数据库中。而另一种算法时间交集补救,是根据“时间交集”的定义,获得双方数据库的“时间交叉的操作”清单,然后根据此清单执行单向回环补救。此方法缺点为:a)开源版本中仅有单向回环补救;b)只支持mysql->mysql同步或者mysql->oracle同步。

集齐以上三件,基本上百万级并发就轻松搞定了。然后需要注意一些细节:

1)集群与集群之间要实现从入口开始的严格隔离,即DNS层->LVS层->Nginx层完全隔离

2)数据库的链接数是重要资源,一个mysql数据库可以提供1000链接,也就是说,按照50链接/每机器来计算,最多链接20个实例,硬上一下超不过30台。因此数据库层的分库分表一定要彻彻底底的分开。子集群之间不能互相链接数据库。

3)一些关键业务可以在缓存中操作,建议采用redis缓存。而memcache死机后数据丢失,mongodb功能尚不完善。redis的安全机制一定要做好,千万不能丢数据。缓存到数据库的存储可以采用计数形式,每隔N次操作存一次数据库,可以线性降低数据库压力

4)数据库只使用简单的存取功能,所有业务功能在代码层实现,DBA推荐的分区、分存储、存储过程等功能一般在数据仓库中是有用的,而在实时计算系统中,千万不要采用。否则你会看到你们几百人的开发团队等待一个DBA给你们排期的情况。

5)前端可以做一些小的手段,例如抽奖活动,可以在页面js中直接告诉用户未中奖,而并不通知后台,此为“基础不中奖率”,可以直接过滤掉90%以上的流量。(此功能请与产品团队好好沟通,从性价比上讲,这种小手段不提倡,但是性价比极高。)

6)消息队列系统建议采用一些堆积能力较强的系统,如:rocketmq,rabbit等,建议rocketmq,消息堆积能力之强,单机堆积上亿条。

7)日志系统建议kafka,日志系统之后可以增加storm,hdfs,logstash等配套设施

8)网卡流量问题需要严重关注,经常出现的问题是:在某个活动之间,redis网卡流量打满,导致redis无法访问,整个业务暂停。需要网络部门对公司内部的服务器路由有准确估算,出现分值之后可以妥善定位问题并修复,日常工作中也要做好规划,提前做好准备。

9)老生常谈的:断路器、限流、自动降级。断路器是指在RPC的客户端中实现如下功能:如果发现该断路器访问服务端在10秒内访问超过50次且失败率高于50%,则中断该断路器的访问10秒钟,以保护下游系统。自动降级就是:如果发生问题,自动切换到备用程序上,如报错、如访问redis失败改访问DB等。限流就是在RPC的服务端中实现如下功能:对每个IP、每个token进行限制,通过令牌桶算法,每个时间段只允许指定数量的服务通过,否则就拒绝服务调用。一般断路器使用hystrix,自动降级可以自行实现,也可以用hystrix的配套设施实现,限流比较简单自行实现即可。

这么一套下来,大概得三四百人,时间得四五年吧,估算一下:

工资成本两个亿

服务器预算一个亿

网络流量费、电费、机架费、安全监测费、域名费用、第三方采购费用......

大致可以这么说:如果一家公司计划三年内投入五个亿,还计算搞一番事业出来的,这套框架就够了,包你从QPS500到QPS10000到QPS1亿稳定运行。

但本文主旨不是要告诉你如何搭建一个亿万计的高并发系统,我的意思是:现在高并发技术烂大街了,每当我看到一个人和我吹嘘高并发多么多么牛,我心中总是泛起一丝怜悯。

想想战争年代的发报员

想想几十年前的司机

想想十年前的站长

想想五年前的国产操作系统

想想三年前的移动端开发

想想一年前的docker

。。。。。。

高并发只是一种类似的技术:使用场景少,价格高昂,好比屠龙之技,龙就那么几条,还都差不多被砍死了。随着相关资料的泛滥,将来它会是一门“出入江湖必备的手艺”,如太祖长拳一般的泛滥,不值一文。

最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 214,172评论 6 493
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 91,346评论 3 389
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 159,788评论 0 349
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 57,299评论 1 288
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 66,409评论 6 386
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 50,467评论 1 292
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 39,476评论 3 412
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 38,262评论 0 269
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 44,699评论 1 307
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 36,994评论 2 328
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 39,167评论 1 343
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 34,827评论 4 337
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 40,499评论 3 322
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 31,149评论 0 21
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 32,387评论 1 267
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 47,028评论 2 365
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 44,055评论 2 352

推荐阅读更多精彩内容