高并發(fā)系統(tǒng)設(shè)計的核心目標是要保證系統(tǒng)在處理大量并發(fā)請求時，能夠保持高性能、高可用性以及良好的可擴展性。這三個方面相互關(guān)聯(lián)，共同支撐著系統(tǒng)能夠應(yīng)對不斷增加的流量和需求。具體來說：

1. 性能：系統(tǒng)需要在高并發(fā)場景下保持低延遲的響應(yīng)時間，確保用戶體驗。比如，面對每秒一萬次請求的情況下，系統(tǒng)需要保證響應(yīng)時間在毫秒級，而非秒級，否則用戶體驗會大打折扣。
2. 可用性：高并發(fā)系統(tǒng)需要能夠保持長時間的穩(wěn)定運行。即使面對突發(fā)的大量流量，系統(tǒng)也應(yīng)當能夠保證服務(wù)不中斷。例如，一些大型電商平臺在“雙十一”期間，雖然流量激增，但仍需確保全天候無故障運行。
3. 可擴展性：高并發(fā)系統(tǒng)必須能夠應(yīng)對峰值流量的挑戰(zhàn)，這需要系統(tǒng)具備良好的擴展能力。通常，面對流量的波動，特別是突發(fā)流量時，系統(tǒng)應(yīng)該能夠在短時間內(nèi)擴容，并且不影響正常運行。

在進入如何提升系統(tǒng)性能之前，我們可以從一些常見的技術(shù)手段著手，例如：

• 負載均衡：通過分發(fā)請求到多個服務(wù)器，避免單點瓶頸，提高系統(tǒng)的并發(fā)處理能力。
• 緩存：減少對數(shù)據(jù)庫和其他后端服務(wù)的依賴，通過緩存熱點數(shù)據(jù)，減輕系統(tǒng)壓力。
• 異步處理：對于耗時操作，通過異步任務(wù)來處理，不阻塞主流程。
• 數(shù)據(jù)庫優(yōu)化：通過讀寫分離、分庫分表等策略優(yōu)化數(shù)據(jù)庫訪問效率。

這些方法是提高性能的基礎(chǔ)，接下來可以深入探討如何根據(jù)具體情況進一步優(yōu)化。

性能優(yōu)化原則

在進行性能優(yōu)化時，確實需要遵循一些基本原則，尤其是面對高并發(fā)系統(tǒng)設(shè)計的復(fù)雜性。下面總結(jié)了幾個優(yōu)化的關(guān)鍵點，幫助我們有效地提升系統(tǒng)性能：

1. 問題導向

盲目優(yōu)化是效率低下的。優(yōu)化應(yīng)當基于實際的性能瓶頸，而不是做無目的的優(yōu)化。例如，如果系統(tǒng)中某個組件沒有遇到性能問題，就不需要對其進行優(yōu)化。相反，我們應(yīng)當關(guān)注最影響性能的部分，優(yōu)先解決這些問題。這通?？梢酝ㄟ^ 性能監(jiān)控 和 分析工具 來幫助識別瓶頸。

2. “八二原則”

性能優(yōu)化要遵循“八二原則”——20%的優(yōu)化措施解決80%的問題。在實際工作中，我們經(jīng)常會發(fā)現(xiàn)，只有少數(shù)幾個性能瓶頸點在占據(jù)了大部分系統(tǒng)資源。因此，找到這些瓶頸并對其進行優(yōu)化，可以帶來最明顯的性能提升。

3. 數(shù)據(jù)支撐

性能優(yōu)化不僅要有明確的目標，還要通過數(shù)據(jù)來驗證效果。你可以利用 性能測試工具（如 JMeter、LoadRunner、或者自己的自定義監(jiān)控工具）來進行基準測試，評估響應(yīng)時間、吞吐量、并發(fā)請求數(shù)等關(guān)鍵指標。優(yōu)化之后，及時記錄和比較優(yōu)化前后的數(shù)據(jù)變化，從而確保優(yōu)化是有效的。

4. 持續(xù)優(yōu)化

性能優(yōu)化是一個不斷迭代的過程。隨著系統(tǒng)的業(yè)務(wù)邏輯變得越來越復(fù)雜，新的瓶頸可能會不斷出現(xiàn)。因此，持續(xù)的性能測試和優(yōu)化是非常重要的。在設(shè)計高并發(fā)系統(tǒng)時，我們不可能一次性解決所有問題，而是要持續(xù)監(jiān)控、分析并逐步優(yōu)化。

性能的度量指標

性能優(yōu)化中，性能度量標準至關(guān)重要，因為它幫助我們明確系統(tǒng)的實際性能狀態(tài)，并能用來衡量優(yōu)化措施的效果。只有通過合理的度量指標，我們才能清晰地知道性能瓶頸在哪里，哪些優(yōu)化是有效的。單次響應(yīng)時間是基礎(chǔ)指標，但它并不足夠全面，因此需要通過一些統(tǒng)計方法來進一步分析數(shù)據(jù)。

常見的性能度量特征值

1. 平均值
   平均響應(yīng)時間是最常見的性能度量指標，它通過將所有請求的響應(yīng)時間加總并除以總請求數(shù)來計算。雖然平均值在一定程度上能反映系統(tǒng)性能，但它對極端值（如偶爾的慢請求）非常不敏感。正如你提到的，在大多數(shù)請求響應(yīng)時間為1ms的情況下，單個100ms的慢請求也不會對平均值產(chǎn)生很大影響，因此可能導致性能問題被低估。
   優(yōu)點：簡單易懂，易于計算。
   缺點：對偶發(fā)的慢請求不敏感，可能掩蓋性能問題。
2. 最大值
   最大響應(yīng)時間記錄了所有請求中最慢的一次響應(yīng)。它可以告訴我們最糟糕的性能情況，但它對偶發(fā)的異常情況（如一次長時間的網(wǎng)絡(luò)延遲）非常敏感，可能會嚴重扭曲性能的實際水平。
   優(yōu)點：可以展示最差的性能情況。
   缺點：非常敏感，可能不代表大部分請求的實際性能。
3. 分位值
   分位值是性能度量中更為精確的標準，常見的有 90分位、95分位 和 99分位。以90分位為例，它表示在所有請求中，90%的請求響應(yīng)時間小于等于某個值，剩余10%的請求響應(yīng)時間則更長。分位值通過消除極端的慢請求影響，能夠更準確地反映大多數(shù)請求的性能情況。

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在我來看，分位值是最適合作為時間段內(nèi)，響應(yīng)時間統(tǒng)計值來使用的，在實際工作中也應(yīng)用最多。除此之外，平均值也可以作為一個參考值來使用。我在上面提到，脫離了并發(fā)來談性能是沒有意義的，我們通常使用吞吐量或者響應(yīng)時間來度量并發(fā)和流量，使用吞吐量的情況會更多一些。但是你要知道，這兩個指標是呈倒數(shù)關(guān)系的。這很好理解，響應(yīng)時間 1s 時，吞吐量是每秒 1 次，響應(yīng)時間縮短到 10ms，那么吞吐量就上升到每秒 100 次。所以，一般我們度量性能時都會同時兼顧吞吐量和響應(yīng)時間，比如我們設(shè)立性能優(yōu)化的目標時通常會這樣表述：在每秒 1 萬次的請求量下，響應(yīng)時間 99 分位值在 10ms 以下。

高并發(fā)下的性能優(yōu)化

假如說，你現(xiàn)在有一個系統(tǒng)，這個系統(tǒng)中處理核心只有一個，執(zhí)行的任務(wù)的響應(yīng)時間都在 10ms，它的吞吐量是在每秒 100 次。那么我們?nèi)绾蝸韮?yōu)化性能從而提高系統(tǒng)的并發(fā)能力呢？主要有兩種思路：一種是提高系統(tǒng)的處理核心數(shù)，另一種是減少單次任務(wù)的響應(yīng)時間。

1. 提高系統(tǒng)的處理核心數(shù)

提高系統(tǒng)的處理核心數(shù)就是增加系統(tǒng)的并行處理能力，這個思路是優(yōu)化性能最簡單的途徑。

通過增加并行進程提高吞吐量

以我們之前的例子為基礎(chǔ)，假設(shè)你將系統(tǒng)的處理核心數(shù)增加為兩個，并且增加一個進程，使得這兩個進程分別在不同的核心上運行。這樣，從理論上講，你的系統(tǒng)吞吐量可以增加一倍。

在這種情況下，吞吐量和響應(yīng)時間不再呈倒數(shù)關(guān)系，而是遵循以下公式：

吞吐量 = 并發(fā)進程數(shù) / 響應(yīng)時間

這意味著，增加并發(fā)進程數(shù)有助于提高系統(tǒng)的吞吐量，然而，響應(yīng)時間并不一定按比例縮短。

阿姆達爾定律 (Amdahl’s Law)

計算機領(lǐng)域的 阿姆達爾定律（Amdahl’s Law）由吉恩·阿姆達爾在 1967 年提出，用于描述并發(fā)進程數(shù)與響應(yīng)時間之間的關(guān)系。它主要說明了并行計算的加速比，也就是并行化之后效率提升的情況。

阿姆達爾定律的公式為：

其中：

• W_s 表示任務(wù)中的串行計算量
• W_p 表示任務(wù)中的并行計算量
• s 表示并行進程數(shù)

從這個公式，我們可以推導出另一個公式：

其中：

• s 表示并行進程數(shù)
• p 表示任務(wù)中并行部分的占比

結(jié)論

1. 當 p = 1 時，也就是任務(wù)完全可以并行化時，加速比與并行進程數(shù) s 成正比，系統(tǒng)的性能可以隨之線性提升。
2. 當 p = 0 時，任務(wù)完全是串行的，無法并行化，加速比為 1，系統(tǒng)性能無法提升。
3. 當 s 趨近于無窮大時，加速比趨近于 1 / (1 - p)，這意味著即使增加無限多個處理核心，提升的效果也會受到 p（并行部分的占比）的限制。

特別注意

• 當 p = 1 時，任務(wù)完全并行化時，理論上加速比是無限的，這也是并行化帶來的最大效益。
• 當 p 遠小于 1，即任務(wù)中大部分是串行計算時，即便增加大量并行進程，性能提升也會受到極大限制。

簡化結(jié)論

盡管阿姆達爾定律的公式推導有些復(fù)雜，實際工作中我們通常只需要記住以下結(jié)論：

• 完全并行的任務(wù)能夠無限加速（p = 1）。
• 任務(wù)的串行部分（p < 1）會限制系統(tǒng)的并行化效果。

我們似乎找到了解決問題的銀彈，是不是無限制地增加處理核心數(shù)就能無限制地提升性能，從而提升系統(tǒng)處理高并發(fā)的能力呢？很遺憾，隨著并發(fā)進程數(shù)的增加，并行的任務(wù)對于系統(tǒng)資源的爭搶也會愈發(fā)嚴重。在某一個臨界點上繼續(xù)增加并發(fā)進程數(shù)，反而會造成系統(tǒng)性能的下降，這就是性能測試中的拐點模型。

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從圖中可以看出，當并發(fā)用戶數(shù)處于輕壓力區(qū)時，響應(yīng)時間保持平穩(wěn)，吞吐量與并發(fā)用戶數(shù)呈線性關(guān)系。而當并發(fā)用戶數(shù)進入重壓力區(qū)時，系統(tǒng)資源接近極限，吞吐量開始下降，響應(yīng)時間略有上升。進一步增加壓力時，系統(tǒng)進入拐點區(qū)，超負荷狀態(tài)下吞吐量下降，響應(yīng)時間急劇上升。因此，評估系統(tǒng)性能時，我們通常通過壓力測試來找到系統(tǒng)的“拐點”，以了解系統(tǒng)的承載能力，并定位瓶頸，進行持續(xù)優(yōu)化。

接下來，我們來看看優(yōu)化性能的另一種方式：減少單次任務(wù)的響應(yīng)時間。

2. 減少單次任務(wù)響應(yīng)時間

想要減少任務(wù)的響應(yīng)時間，首先需要判斷系統(tǒng)是 CPU 密集型還是 IO 密集型的，因為不同類型的系統(tǒng)優(yōu)化方法不同。

CPU 密集型系統(tǒng)

CPU 密集型系統(tǒng)主要處理大量的 CPU 運算。在這種情況下，選用更高效的算法或減少運算次數(shù)是提升性能的重要手段。例如，如果系統(tǒng)的主要任務(wù)是計算 Hash 值，選擇更高性能的 Hash 算法能夠顯著提升系統(tǒng)性能。

發(fā)現(xiàn)這類問題的主要方法是使用 Profile 工具，如 Linux 的 perf 或 eBPF，來找出消耗 CPU 時間最多的方法或模塊。

IO 密集型系統(tǒng)

IO 密集型系統(tǒng)的大部分操作都在等待 IO 完成，這里的 IO 指的是磁盤 IO 和網(wǎng)絡(luò) IO。大多數(shù)系統(tǒng)，如數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)、緩存系統(tǒng)、Web 系統(tǒng)，都是 IO 密集型系統(tǒng)。其性能瓶頸可能出現(xiàn)在系統(tǒng)內(nèi)部，也可能在依賴的其他系統(tǒng)。

發(fā)現(xiàn) IO 性能瓶頸的手段主要有兩類：

1. 使用工具，Linux 提供了豐富的工具集，如網(wǎng)絡(luò)協(xié)議棧、網(wǎng)卡、磁盤、文件系統(tǒng)、內(nèi)存等工具，能幫助排查問題。
2. 通過監(jiān)控來發(fā)現(xiàn)性能問題，監(jiān)控可以對任務(wù)的每個步驟做分時統(tǒng)計，從而找出哪些步驟消耗了更多時間。

優(yōu)化方案

優(yōu)化方案因問題不同而異。例如，如果是數(shù)據(jù)庫訪問慢，可能需要檢查是否有鎖表、全表掃描、索引是否合適、JOIN 操作是否優(yōu)化、是否需要加緩存等；如果是網(wǎng)絡(luò)問題，則需要檢查網(wǎng)絡(luò)參數(shù)、抓包分析是否有大量超時重傳、網(wǎng)卡是否有丟包等。