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【大数据设备】从服务端视角看高并发难题

大数据观察 2018-10-27

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文 / 数据君


所谓服务器大流量高并发指的是:在同时或极短时间内,有大量的请求到达服务端,每个请求都需要服务端耗费资源进行处理,并做出相应的反馈。

【大数据设备】从服务端视角看高并发难题

从服务端视角看高并发

服务端处理请求需要耗费服务端的资源,比如能同时开启的进程数、能同时运行的线程数、网络连接数、cpu、I/O、内存等等,由于服务端资源是有限的,那么服务端能同时处理的请求也是有限的。高并发问题的本质就是:资源的有限性


高并发带来的问题

服务端的处理和响应会越来越慢,甚至会丢弃部分请求不予处理,更严重的会导致服务端崩溃。


高并发处理的基本思路

1)从客户端看

尽量减少请求数量,比如:依靠客户端自身的缓存或处理能力

尽量减少对服务端资源的不必要耗费,比如:重复使用某些资源,如连接池客户端处理的基本原则就是:能不访问服务端就不要访问


2)从服务端看

增加资源供给,比如:更大的网络带宽,使用更高配置的服务器,使用高性能的Web服务器,使用高性能的数据库

请求分流,比如:使用集群,分布式的系统架构

应用优化,比如:使用更高效的编程语言,优化处理业务逻辑的算法,优化访问数据库的SQL

基本原则:分而治之,并提高单个请求的处理速度

高并发处理的基本手段


1)客户端发出请求层面,常见的手段有:


尽量利用浏览器的缓存功能,减少访问服务端,比如:js、css、图片等

可以考虑使用压缩传输的功能,减少网络流量,也会提高传输速度

考虑使用异步请求,分批获取数据


2)前端接收客户端请求层面,常见的手段有:

动静分离,部分静态资源可以直接从Nginx返回

按请求的不同,分发到不同的后端进行处理,比如:负载均衡、业务拆分访问等

前面再加上一层来做多个Nginx的负载均衡,比如:LVS、F5等

还可以在更前面使用CDN服务

还可以对动态内容进行缓存,尽量减少访问后端服务


3)Web服务器层面,常见的手段有:

使用最新的JVM,并进行配置优化

对Web服务器进行配置优化,比如:调整内存数量、线程数量等

提供多个能提供相同服务的Web服务器,以实现负载均衡

仔细规划Web服务器上部署的应用规模

对Web服务器进行集群


4)Web应用层面,常见的手段有:

动态内容静态化

Java开发优化

优化处理业务逻辑的算法

合理高效的利用缓存

优化访问数据库的Sql,可以考虑利用存储过程等数据库的能力

合理使用多线程,加快业务处理

部分业务可以考虑内存数据库,或者是进行纯内存处理

尽量避免远程调用、大量I/O等耗时的操作

合理规划事务等较为耗资源的操作

合理使用异步处理

对部分业务考虑采用预处理或者预计算的方式,减少实时计算量

内部系统间的业务尽量直接调用、直接处理,减少WebService、工作流等



主题 |服务器

插图 | 网络来源




作 者 介 绍

数据君:)

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