高并发高负载系统架构专题培训课件
高并发高负载系统架构PPT课件
解决之道——环境篇
1、操作系统 2、Web服务器 3、Mysql 4、PHP 5、代理服务器（缓存服务器）
解决之道——环境篇——操作系统
操作系统的选择，关注点在于 • 是否适应于搭建SiteEngine所需要的环境程序？ • 系统本身占用的资源比； • 系统安全性； • 系统是否易于操作？
策略：我们选择FreeBSD，而且是最小化安装以后的FreeBSD。
高并发高负载系统架构
二OO九年 十一月
目录
1、为什么要进行高并发和高负载的研究 2、高并发和高负载的约束条件 3、解决之道——硬件篇 4、解决之道——部署篇 5、解决之道——环境篇 6、解决之道——SiteEngine篇 7、解决之道——测试篇 8、结尾
为什么要进行高并发和高负载的研究
1、产品发展的需要 2、公司发展的需要 3、当前形式决定的
根据服务器上的硬件和软件条件进行MySQl优化。MySQL优化的核心在于系统资源的分配，这不等于无限制 的给MySQL分配更多的资源。在MySQL配置文件中我们介绍几个最值得关注的参数： 改变索引缓冲区长度(key_buffer) 改变表长(read_buffer_size) 设定打开表的数目的最大值(table_cache) 对缓长查询设定一个时间限制(long_query_time)
知识管理 – 引言
SUCCESS
THANK YOU
2019/7/22
解决之道——环境篇——Web服务器
Web服务器很大一部分资源占用来自于处理Web请求，通常情况下这也就是Apache产生的压力，Apache是世界 使用排名第一的Web服务器软件。它可以运行在几乎所有广泛使用的计算机平台上。 在高并发连接的情况下，Nginx是Apache服务器不错的替代品。Nginx (“engine x”) 是俄罗斯人编写的一款高 性能的 HTTP 和反向代理服务器。在国内，已经有新浪、搜狐通行证、网易新闻、网易博客、金山逍遥网、金山 爱词霸、校内网、YUPOO相册、豆瓣、迅雷看看等多家网站、频道使用 Nginx 服务器。 Nginx的优势： 高并发连接：官方测试能够支撑5万并发连接，在实际生产环境中跑到2～3万并发连接数。 内存消耗少：在3万并发连接下，开启的10个Nginx 进程才消耗150M内存（15M*10=150M）。 内置的健康检查功能：如果 Nginx Proxy 后端的某台 Web 服务器宕机了，不会影响前端访问。
高并发高负载涉及知识点
内容 带宽(解决思路：增加带宽，DNS域名解析分发多台服务器)、web服务器连接数(负载均衡，前置代理服务器 nginx,apache等)、数据库查询性能(数据库优化、读写分离、分表分区分库集群等) Apache Bench（AB）、Webbench、http_load 阿里云态势感知、安骑士、OneAPM • CPU usage:显示 I/O wait,System, User 的平均 CPU 使用率时间曲线图 • Load average:显示平均加载率时间曲线图 • Physical memory:分别显示Used, Swap两部分物理内存使用时间曲线图 • Disk I/O utilization:某磁盘设备平均磁盘 I/O 利用率时间曲线图 • Network I/O:平均网络速率时间曲线图 • 进程:显示服务器中所有进程数列表信息 • 下浮框:截止至当前时间 2 分钟内服务器实时数据,包括: CPU 使用率，物理内存使用率，网络速率，磁盘 内存使用率、CPU使用率、IOPS、平均每秒执行SQL语句个数TPS、慢SQL 数据库结构优化、查询字段加索引、SQL语句优化、尽量不使用多表联查、加冗余字段 分表分区分库集群、读写分离、主从备份 数据库同步：持久化层使用分库分散压力；单库读写分离一主多从主写从读分散压力；加入memcache或redis的 cache层减轻数据库读压力；不同业务存在不同服务器上分散压力；从库的硬件配置更高保证高效读取数据。 Mysql从库的sync_binlog记录日志设为1最安全但性能比0差至少5倍，或禁用binlog功能； inndb_flush_log_at_trx_commit提交到磁盘设为2最合理，也是0时最快但不安全 尽量减少数据库操作，多使用内存或缓存进行数据处理 脏数据：当一个事务对数据进行了修改但还没有提交到数据库，这时另一个事务也访问了这个数据，这时读取的 错误数据就是脏数据。 不可重复读：在一个事务中多次读同一个数据，第一次对数据进行了修改但还没有提交到数据库，第二次再读取 的数据就是错误的，这个数据就是不可重复读。 同步异步，同步时增加乐观锁(设置数据库版本：等待锁-获取锁-处理程序-释放锁)和悲观锁(数据库锁机制，如 select...for update) 命名空间、单例模式、工厂模式、注册模式、适配器模式、策略模式、观察者模式、原型模式 HTTP的GET/POST/Headers/Cookie/Session校验和过滤、用户角色和权限验证、CSRF校验、HTTP页面缓存、跨域 中间件（jsonp、iframe、CORS、nginx代理、nodejs中间件、WebSocket）等 防SQL注入、IP限制、token限制、对等加密、接口时效性验证、HTTPS（SSL证书）私钥验证等方式 尽量将数据存储在缓存中，最大程度减少数据库查询操作。统计功能尽量缓存，或利用空闲时间做定时统计 LVS+Keeplived或nginx+upstream(ip_hash、权重：随机/哈希/轮询/加权轮询，设定等方式)或DNS轮询 按PV/QPS计算使用服务器数量，网站带宽=PV/统计时间（换算到S）*平均页面大小（单位KB）* 8，并发连接数 =PV/统计时间*页面衍生连接次数*http响应时间*因数/web服务器数量，服务器数量=每天总PV/单台服务器每天 架构中使用服务器集群解决单台服务器的瓶颈问题 尽量使用html静态页面，减少动态程序处理操作
(完整版)极光推送-高并发大容量消息推送后台系统架构演进
推送后台 4.0
• 多数据中心支持，用户数据同步最终一致性 • 定制化用户维度数据存储（标签/别名，活跃） • SDK 和外围模块增加限流机制，fail-fast • 核心数据存储服务化 • 并行化，协程 • 自研&&定制化开源组件 • 灰度上线
多数据中心
• 所有数据通过 MQ 同步，最终 一致性
1.0 架构难以支撑百万级在线推送
• 在线用户达到百万级时，IO 瓶颈大量出现 • 数据读写占用 mysql 主从大量的 IO • 基础类开发占用大量时间
• CPU/网卡包量和流量/交换机流量等瓶颈
推送后台 2.0
• 接入与业务服务器集群化 • 接入层与逻辑层分离 • 增加独立在线状态节点 • 引入 ICE 框架，tcp --- RPC • mysql 分库分表多实例 • LocalCache
ICE
• IceGrid • IceStorm • Glacier2
• 极光推送是什么？ • 十万级在线到百万级在线 • 千万级用户在线 • 亿级用户在线 • 总结
2.0 架构难以支撑千万级在线推送
• 在线状态中心遇到单点性能瓶颈，一个节点难以存储所有在线状态数据 • 内网数据流量暴增 • 物理机上线周期长 • 业务逻辑实现 all in • 接入不均衡，不支持动态调度策略
为何选择 RabbitMQ
• 请求异步化、模块间解耦 • AMQP • HA, produce/Confirm, Consume/Ack， Flow Control • 消息持久化， limited by disk + memory • Kafka 消费延迟
为何选择 Couchbase
• 多语言支持，兼容 memcached 协议 • auto-scaling, HA, Failover, auto-sharding • Json，Memory-first • Sync/async, sub-document
基于Java的高并发接口性能优化与负载测试
基于Java的高并发接口性能优化与负载测试在当今互联网时代，高并发接口性能优化与负载测试成为了软件开发中至关重要的一环。
特别是对于基于Java语言开发的系统来说，如何有效地提升接口性能、优化系统架构，并通过负载测试保证系统稳定性和可靠性，是每个Java开发人员都需要面对和解决的挑战。
本文将深入探讨基于Java的高并发接口性能优化与负载测试的相关内容，帮助读者更好地理解和应用这些技术。
1. 高并发接口性能优化在面对高并发场景时，接口性能优化是至关重要的。
以下是一些提升Java接口性能的常用方法：1.1 使用线程池合理使用线程池可以有效地管理线程资源，避免频繁创建和销毁线程带来的性能开销。
通过线程池可以控制并发线程数量，提高系统的稳定性和性能。
1.2 缓存优化合理使用缓存可以减少对数据库等资源的频繁访问，提升系统响应速度。
在Java中，可以使用诸如Redis、Ehcache等缓存框架来实现数据缓存，加速数据读取和处理过程。
1.3 异步处理将一些耗时操作改为异步处理可以提升系统的吞吐量和响应速度。
Java中可以使用Future、CompletableFuture等方式实现异步处理，避免阻塞主线程。
1.4 数据库优化合理设计数据库表结构、建立索引、优化SQL查询语句等方法可以提升数据库操作的效率，从而提升接口性能。
2. 负载测试负载测试是评估系统在不同负载下的性能表现和稳定性的重要手段。
通过模拟多用户并发访问系统，可以找出系统的瓶颈和性能瓶颈，并进行相应的优化。
2.1 压力测试压力测试是负载测试中常用的一种方式，通过逐渐增加并发用户数或请求量来测试系统在不同压力下的表现。
可以使用JMeter、LoadRunner等工具进行压力测试，评估系统在高负载情况下的性能表现。
2.2 并发测试并发测试是测试系统在多个用户同时操作下的表现情况，重点关注系统在高并发情况下的稳定性和可靠性。
通过并发测试可以找出系统可能存在的线程安全、死锁等问题，并进行相应优化。
高并发解决方案
高并发解决方案高并发解决方案1. 引言在当今互联网时代，随着用户数量的不断增长以及业务复杂度的提高，高并发访问成为了许多企业面临的一项重要挑战。
高并发问题的处理不仅涉及到服务器的性能优化，还需要考虑系统架构、数据库设计、缓存策略等方面的因素。
本文将介绍几种常见的高并发解决方案，帮助开发人员更好地应对高并发场景。
2. 优化数据库设计2.1 数据库分库分表在高并发场景下，单一数据库往往难以满足用户的查询、写入需求。
通过将数据按照某种规则进行分片存储，可以将负载分散到多个数据库节点上，提高系统的并发处理能力。
2.2 数据库读写分离将数据库的读写操作分开，读操作走读库，写操作走写库，可以有效降低数据库负载，提高系统的读写性能。
2.3 合理设计索引通过对常用查询字段添加索引，可以大大提高查询的性能。
但是过多或不合理的索引也会导致性能下降和存储空间浪费，需要根据实际情况进行权衡和优化。
3. 使用缓存3.1 页面缓存对于一些静态的页面或数据，可以将其缓存起来，减少数据库的查询次数和服务器的负载。
常见的页面缓存技术包括CDN、反向代理等。
3.2 数据缓存对于一些频繁查询且数据不经常变动的内容，可以将其缓存在内存中，例如使用Redis、Memcached等内存数据库。
这样可以大大提高系统的读取性能。
3.3 对象缓存对于一些经常被查询的对象，可以将其缓存在应用服务器的内存中，以提高查询效率。
常见的对象缓存可以使用Redis、Ehcache等缓存框架实现。
4. 使用消息队列将耗时的业务操作转化为异步操作，并使用消息队列来进行任务的分发和处理，可以避免请求堆积和服务器资源的浪费。
当有大量请求到达时，系统可以通过消息队列来平滑处理，保证系统的稳定性和响应速度。
5. 采用分布式架构5.1 分布式集群使用分布式集群架构可以将系统的负载分散到多个机器上，提高系统的并发处理能力。
常见的分布式集群架构有主从复制、分片、分布式缓存等。
高并发解决方案
高并发解决方案高并发是指在短时间内，系统接收到大量并发请求的情况。
在互联网应用越来越普及和用户规模不断扩大的现代社会，高并发成为了许多网络服务面临的重要问题。
为解决这一问题，各级企业和技术人员们提出了许多有效的解决方案。
接下来，本文将介绍几种常见的高并发解决方案。
一、负载均衡负载均衡是一种常见且重要的高并发解决方案。
在负载均衡中，系统将流量分配到多个服务器上，以实现对并发请求的分摊。
常用的负载均衡算法有轮询、加权轮询、最少连接等。
这些算法可以根据服务器的性能和负载来动态调整请求的分配。
负载均衡不仅可以提高系统的并发处理能力，还可以增强系统的稳定性和可靠性。
二、分布式缓存分布式缓存也是一种常见的高并发解决方案。
在分布式缓存中，系统将数据缓存在多台服务器上，以减轻数据库的负载压力。
通过将经常访问的数据缓存起来，可以大大提高系统的响应速度和处理能力。
常用的分布式缓存系统有Redis、Memcached等。
通过合理地利用分布式缓存，可以有效地提升系统的并发处理能力。
三、数据库优化数据库是许多系统中的瓶颈所在。
为了提高系统的并发处理能力，可以通过对数据库进行优化来达到目的。
常见的数据库优化方式包括索引优化、分库分表、读写分离等。
通过合理地设计数据库结构和查询语句，可以有效地减少数据库的负载压力，提高系统的并发处理能力。
四、异步处理异步处理也是一种常用的高并发解决方案。
在系统中，有些请求可能需要进行耗时的计算或者调用外部接口，如果同步处理这些请求，会导致系统的响应速度变慢，影响系统的并发能力。
而异步处理可以将这些耗时的任务放入消息队列中，后台线程异步处理，从而提高系统的并发处理能力。
五、分布式架构分布式架构是一种将系统拆分为多个独立的模块，分布在不同服务器上的解决方案。
通过将系统拆分为多个独立的子系统，可以实现对并发请求的并行处理，提高系统的并发能力。
分布式架构可以根据业务特点和负载情况进行灵活的扩展和部署，使系统更加稳定和可靠。
《Java高并发编程课件》
使用Lock接口
掌握Lock接口及其实现类的使用，了解高级锁的特性和使用场景。
并发容器
ConcurrentH ashM a p
了解并发容器 ConcurrentHashMap的特点 和用法。
ConcurrentLinkedQ u eue
学习使用并发容器 ConcurrentLinkedQueue实 现高效的生产者-消费者模 型。
线程调度与优先级
了解Java中的线程调度机制和优先级控制，理解线程优先级与实际执行顺序的 关系。
死锁与避免策略
学习死锁的概念和原因，掌握避免死锁的策略，如资源分级、避免循环等。
线程间通信方法
了解Java中常用的线程间通信方法，如wait/notify机制、Condition等，实现线 程之间的协作和同步。
Java M em ory M odel的理解与 应用
深入理解Java内存模型的原理，掌握并发编程中的内存可见性、原子性、有序 性等关键概念。
基于A Q S的同步工具
1
CountD ownLatch
2
掌握CountDownLatch的使用，实现并
发任务的分阶段执行和等待。
3
Sem aphore
使用Semaphore实现并发线程数的控 制，保护共享资源的访问。
AtomicLong
掌握使用AtomicLong实现原子 操作和线程安全的长整型计数 器。
AtomicBoolean
学习使用AtomicBoolean实现原 子操作和线程安全的布尔标志。
使用ThreadLocal类
掌握使用ThreadLocal类实现线程本地变量，避免线程间数据共享导致的竞争和不一致性。
其他并发容器
高并发系统的性能优化技巧
高并发系统的性能优化技巧随着互联网的发展，高并发系统已经成为很多企业的必备条件。
所谓高并发系统，指的是系统能够应对高并发时的活动量或数据交互量的能力。
在高并发场景下，服务器压力大、响应变慢，容易引起用户的不满，从而导致流失。
因此，如何优化高并发系统的性能就成为了一个非常重要的话题。
一、系统的架构设计1. 分布式系统架构：采用分布式系统架构可以增加系统的可扩展性和可靠性，可以分摊压力。
2. 缓存技术：采用缓存技术可以减少数据库的访问，提高系统的性能。
常见的缓存技术有Redis、Memcache等。
二、程序的编写和优化1. 代码的精简和优化：通过精简代码、减少循环次数、使用高效的算法等方式，可以提高程序的运行效率。
2. 多线程：通过使用多线程技术，可以将压力分摊到多个线程中，提高系统的并发处理能力。
三、数据存储方案和技术1. 数据库的优化：数据库的性能是整个系统性能的关键，因此需要采取一些措施进行优化，如索引的建立、使用连接池优化连接等。
2. NoSQL数据库：对于大数据量的高并发系统，采用NoSQL数据库可以提高数据库的性能。
四、负载均衡和高可用技术1. 负载均衡：采用负载均衡技术可以将请求分发到多个服务器上，提高系统的处理能力。
2. 高可用技术：使用高可用技术可以保证系统的可靠性。
常见的高可用技术有主从复制、集群等。
五、监控和调优1. 监控系统：通过监控系统实时监控服务器的负载情况、数据库的性能等，可以及时发现问题并进行处理。
2. 性能调优：通过对系统进行性能调优，可以最大化地发挥服务器的性能，提高系统的响应速度。
总之，对于高并发系统，优化性能是一个不断追求卓越的过程。
通过良好的架构设计、优化程序、数据存储和负载均衡技术以及监控调优等方面的综合应用，可以最终实现系统的高效稳定运行，达到用户满意和企业收益的目的。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
解决之道——部署篇——方案二
适用范围：
以动态交互内容为主体的网站或应用系统；
负载压力较大，且预算比较充足的网站或应用系统；
Web服务器组： Web服务无主从关系，属平行冗余设计； 通过前端负载均衡设备或Nginx反向代理实现负载均衡； 划分专用文件服务器/视频服务器有效分离轻/重总线； 每台Web服务器可通过DEC可实现连接所有数据库，同时划分主从。 数据库服务器组： 相对均衡的承载数据库读写压力； 通过数据库物理文件的映射实现多数据库的数据同步。 共享磁盘/磁盘阵列 将用于数据物理文件的统一读写 用于大型附件的存储仓库 通过自身物理磁盘的均衡和冗余，确保整体系统的IO效率和数据安全； 方案特性： 通过前端负载均衡，合理分配Web压力； 通过文件/视频服务器与常规Web服务器的分离，合理分配轻重数据流； 通过数据库服务器组，合理分配数据库IO压力； 每台Web服务器通常只连接一台数据库服务器，通过DEC的心跳检测，可在极短时间内自动切换至冗余数据库服务器； 磁盘阵列的引入，大幅提升系统IO效率的同时，极大增强了数据安全性。
解决之道——部署篇——方案一
适用范围：
静态内容为主体的网站和应用系统；
对系统安全要求较高的网站和应用系统。
Main Server：主服务器 承载程序的主体运行压力，处理网站或应用系统中的动态请求； 将静态页面推送至多个发布服务器； 将附件文件推送至文件服务器； 安全要求较高，以静态为主的网站，可将服务器置于内网屏蔽外网的访问。 DB Server：数据库服务器 承载数据库读写压力； 只与主服务器进行数据量交换，屏蔽外网访问。 File/Video Server：文件/视频服务器 承载系统中占用系统资源和带宽资源较大的数据流； 作为大附件的存储和读写仓库； 作为视频服务器将具备视频自动处理能力。 发布服务器组： 只负责静态页面的发布，承载绝大多数的Web请求； 通过Nginx进行负载均衡部署。
根据服务器上的硬件和软件条件进行MySQl优化。MySQL优化的核心在于系统资源的分配，这不等于无限制 的给MySQL分配更多的资源。在MySQL配置文件中我们介绍几个最值得关注的参数： 改变索引缓冲区长度(key_buffer) 改变表长(read_buffer_size) 设定打开表的数目的最大值(table_cache) 对缓长查询设定一个时间限制(long_query_time)
高并发高负载系统架构
目录
1、为什么要进行高并发和高负载的研究 2、高并发和高负载的约束条件 3、解决之道——硬件篇 4、解决之道——部署篇 5、解决之道——环境篇 6、解决之道——SiteEngine篇 7、解决之道——测试篇 8、结尾
为什么要进行高并发和高负载的研究
1、产品发展的需要 2、公司发展的需要 3、当前形式决定的
策略：相对于老牌的Apache，我们选择Lighttpd和Nginx这些具有更小的资源占用率和 更高的负载能力的web服务器。
解决之道——环境篇——Mysql
MySQL本身具备了很强的负载能力，MySQL优化是一项很复杂的工作，因为这最终需要对系统优化的很好理解。 大家都知道数据库工作就是大量的、短时的查询和读写，除了程序开发时需要注意建立索引、提高查询效率等软件 开发技巧之外，从硬件设施的角度影响MySQL执行效率最主要来自于磁盘搜索、磁盘IO水平、CPU周期、内存带 宽。
高并发和高负载的约束条件
1、硬件 2、部署 3、操作系统 4、Web 服务器 5、PHP 6、MySQL 7、测试
解决之道——硬件篇
处理能力的提升：部署多颗CPU，选择多核心、具备更高运算频率、更大高速缓存的CPU； 处理能力的提升最直接的反应在于Web请求的处理效率和PHP程序的执行效率。 内存带宽与容量：更大的内存带宽和容量； 内存带宽与容量的提升最直接的反应在于应对数据库大量的数据交换。 磁盘搜索与I/O能力：选择更高的转速、更大的硬盘缓存、组件磁盘阵列（RAID）； 磁盘搜索与I/O能力的提升最直接反应在于数据库大量的查询和读写以及文件的读写。 网络带宽的提升可考虑的因素包括： 更大带宽、多线路接入、独享带宽； 服务器在大负载的情况下，对网络带宽的占用是十分可观的。
策略：硬件设施是应对大负载的基础，硬件设施的投入可根据实际压力和预算量力而行。
解决之道——部署篇
ห้องสมุดไป่ตู้
1、服务器分离
2、数据库集群和库表散列
3、镜像
4、负载均衡 分类： 1)、DNS轮循
2）代理服务器负载均衡 3）地址转换网关负载均衡
4）NAT负载均衡 5）反向代理负载均衡 6）混合型负载均衡
策略：根据硬件投入和业务需求，选择合理的部署方案。
解决之道——环境篇
1、操作系统 2、Web服务器 3、Mysql 4、PHP 5、代理服务器（缓存服务器）
解决之道——环境篇——操作系统
操作系统的选择，关注点在于 • 是否适应于搭建SiteEngine所需要的环境程序？ • 系统本身占用的资源比； • 系统安全性； • 系统是否易于操作？
策略：我们选择FreeBSD，而且是最小化安装以后的FreeBSD。
解决之道——环境篇——Web服务器
Web服务器很大一部分资源占用来自于处理Web请求，通常情况下这也就是Apache产生的压力，Apache是世界 使用排名第一的Web服务器软件。它可以运行在几乎所有广泛使用的计算机平台上。 在高并发连接的情况下，Nginx是Apache服务器不错的替代品。Nginx (“engine x”) 是俄罗斯人编写的一款高 性能的 HTTP 和反向代理服务器。在国内，已经有新浪、搜狐通行证、网易新闻、网易博客、金山逍遥网、金山 爱词霸、校内网、YUPOO相册、豆瓣、迅雷看看等多家网站、频道使用 Nginx 服务器。 Nginx的优势： 高并发连接：官方测试能够支撑5万并发连接，在实际生产环境中跑到2～3万并发连接数。 内存消耗少：在3万并发连接下，开启的10个Nginx 进程才消耗150M内存（15M*10=150M）。 内置的健康检查功能：如果 Nginx Proxy 后端的某台 Web 服务器宕机了，不会影响前端访问。