本文轉(zhuǎn)載自微信公眾號「跨界架構(gòu)師」，作者Zachary。轉(zhuǎn)載本文請聯(lián)系跨界架構(gòu)師公眾號。

大家好，我是Z哥。

最近正好在編寫一套新的面試題，其中有一道是與高并發(fā)相關(guān)的。出題的目的是想了解一下候選人面對大流量場景下的優(yōu)化思路。在出這道題的過程中，我自己也梳理了一下自己對這個問題的思路。

然后之所以想在這里分享出來，是因?yàn)檫@是我這些年經(jīng)過實(shí)戰(zhàn)所得出的躺著“血汗”的經(jīng)驗(yàn)，所以我覺得這可能對很多讀者都有所幫助。

不過丑話說在前面，我的思路并不是完美的，畢竟條條大路通羅馬，解決「高并發(fā)」的思路也有很多種。所以歡迎大家在評論區(qū)分享你的看法。

/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(yùn)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(yàn)。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(dá)到多少Q(mào)PS或者TPS才算是高并發(fā)?

其實(shí)，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?yàn)椴煌臉I(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(yùn)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(jìn)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(jī)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(jì)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(yàn)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?yàn)榇嬖跀?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(jìn)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(fèi)，畢竟資源是有代價(jià)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(dá)到多少。例如，下單的 TPS 要達(dá)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(dá)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(shí)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?yàn)榫退闫骄憫?yīng)時間達(dá)標(biāo)了，也不代表整個系統(tǒng)很穩(wěn)定。因?yàn)榭赡艽嬖?0%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(yàn)是，如果TP99超過了平均值的一倍，就需要引起重視了，因?yàn)檫@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(shí)具體的優(yōu)化方案有很多種，要根據(jù)實(shí)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?yàn)檎麄€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. 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)。
2. 能升級硬件的就升級硬件。
3. 能用緩存解決的堅(jiān)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 。
4. 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?。
5. 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)
6. 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)。
7. 實(shí)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(jià)會比垂直拆分更大)
8. 最后才是數(shù)據(jù)庫水平拆分，支持無限擴(kuò)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(duì)列啊、分庫分表啊等等。我這里就不展開了，每一點(diǎn)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(shí)，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(kuò)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(jī)、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(jī)，用戶肯定選擇前者。

擴(kuò)展性表示系統(tǒng)的快速擴(kuò)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(kuò)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?yàn)樗鼈兓ハ嚓P(guān)聯(lián)、甚至相互影響。

比如，當(dāng)你考慮系統(tǒng)擴(kuò)展能力的時候，你會將服務(wù)設(shè)計(jì)成無狀態(tài)的，這種設(shè)計(jì)其實(shí)不但提高了可擴(kuò)展性，其實(shí)也間接提升了系統(tǒng)的性能和可用性，因?yàn)槟憧梢噪S時橫向擴(kuò)展。

再比如，為了提高可用性，通常會對服務(wù)接口進(jìn)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)。

好了，總結(jié)一下。

這篇呢Z哥和你分享了我對高并發(fā)問題的處理思路。

按照以下三個步驟進(jìn)行。

梳理請求流轉(zhuǎn)鏈路

確定目標(biāo)

制定具體的優(yōu)化方案

其中的第2和3點(diǎn)在文中給了很多實(shí)操細(xì)節(jié)，這里就不一一羅列了。

希望對你有所幫助。

業(yè)務(wù)都是從0到1做起來的，在業(yè)務(wù)量逐漸變成原來的10倍、100倍的過程中，你是否用到了高并發(fā)的處理思路去演進(jìn)你的系統(tǒng)，從架構(gòu)設(shè)計(jì)、編碼實(shí)現(xiàn)、甚至產(chǎn)品方案等維度去預(yù)防和解決高并發(fā)的問題?