高并发架构是大型架构最核心的内容，比如：阿里的双11秒杀就是典型的高并发架构场景，如何应对？如何解决？本篇详解9大方案@mikchen
负载均衡
负载均衡是一种将流量分配到多个服务器上的技术，确保每台服务器的负载均匀分布，从而提高系统的吞吐量和可用性。
整体架构，如下图所示：
负载均衡的主要目的是，将流量合理分配到多个服务器上，比如上图的：node-1、node-2、node-3…等节点。
比如：你可以使用轮询法，是最简单的负载均衡算法之一。
它将请求依次分配给服务器集群中的每一台服务器，比如上图的：node-1、node-2、node-3…等节点。
每个服务器依次接收请求，直到分配给最后一台服务器，然后循环到第一台服务器。
当然，你可以使用加权轮询法，让每台服务器根据其性能、和负载能力设置一个权重。
请求按照权重分配给服务器，权重越高的服务器分配的请求越多。
总之，通过负载均衡，可以更好的提升性能、以及可扩展性，并且，还可以避免单点过载。
数据库分库分表
分库分表是将大表拆分为多个小表、或将数据拆分到多个数据库中，减少单个数据库的负载。
如下图所示：
通过分库分表，可以极大的减少单点数据库的压力，提高查询效率。
还是，举一个例子，比如：数据根据某个特定的字段（如：用户ID、订单ID等）的范围、或哈希值进行分割。
如果有一个用户表，用户ID在1到1000万之间，可以将1到250万的数据放在第一个数据库实例，250万到500万的数据放在第二个实例，依此类推。
通过分库分表，主要解决数据量大、并发访问高的问题。
通过将同一表的数据分布到多个数据库实例中，从而，提升系统的水平扩展能力。
当然，好处有很多，同样也有很多挑战。
比如：跨多个数据库实例的事务操作变得复杂，可能需要分布式事务管理…..等等。
消息队列（Message Queue）
消息队列在系统中引入异步消息处理机制，可以削峰填谷，缓解瞬时高并发压力。
如下图所示：
在系统的高峰期，生产者可能会产生大量的请求、或任务。
这些请求会首先进入消息队列，而不是直接由消费者处理，消息队列起到一个缓冲作用，防止系统瞬时承受过多的并发压力。
并且，在系统的低峰期，消费者可以逐步从消息队列中提取任务进行处理，充分利用系统资源，平滑系统的负载曲线，避免资源浪费。
异步处理（Asynchronous ）
异步处理通过将一些非实时任务放入队列异步执行，减少实时系统的响应时间。
如下图所示：
订单系统在处理完订单后，直接将积分任务异步推送到MQ，然后立即响应用户，而无需等待积分操作完成。
在异步模式下，任务可以同时或独立执行，不需要等待之前的任务完成。
还是举一个例子：假设你有一个电子商务网站，用户下单时需要执行一系列操作。
如库存检查、支付处理、订单生成和发货…..等通知，如果这些操作都是同步执行的。
在高峰期，比如促销活动期间，系统可能会因为高并发请求而崩溃。
总之，在高并发场景下，异步处理能够同时处理大量请求，提高系统的吞吐量、和响应速度。
缓存（Caching）
分布式缓存，通过将频繁访问的数据，存储在快速访问的介质中，减少数据库、和后端服务的压力。
缓存通常存储在内存中，因为内存的读写速度、远高于磁盘、和网络存储，适合快速数据访问。
比如，常见的场景：
- 数据库查询结果缓存：减少对数据库的重复查询，提高查询性能；
- Web页面缓存：将生成好的页面、或部分内容缓存，减少服务器渲染时间；
- Session缓存：将用户会话信息存储在缓存中，快速读取和验证；
- API响应缓存：在前端、或网关层缓存API的响应，减少对下游服务的调用次数。
这些典型的场景，都可以极大的体系性能，你可以选择主流的：Redis、Memcached…等。
服务拆分（Service）
将大型单体应用拆分为多个小型服务（微服务架构），各服务可以独立扩展和部署。
比如，SpringCloud就是典型的微服务架构方案。
如下图所示：
1.按业务功能拆分
将系统按照业务功能模块进行拆分，每个微服务负责一个或多个相关的业务功能。
例如：电商系统可以拆分为订单服务、用户服务、商品服务、支付服务、店铺服务、交易服务…….等。
2.按边界上下文拆分
根据领域驱动设计（DDD），将系统拆分成多个具有明确边界上下文的微服务，以确保各服务之间的低耦合性、和高内聚性。
3.数据库分离
每个微服务拥有自己的独立数据库，以防止不同服务之间直接共享数据，避免服务之间的紧耦合。
每个微服务专注于特定的业务功能，系统组件之间的耦合度降低，便于独立开发、部署、和扩展。
微服务架构通过将系统拆分为多个独立的小服务，使系统可以更好地应对高并发场景。
限流和熔断
限流用于控制系统的流量，使系统不至于被过载流量压垮，保护系统在高并发下的稳定性，防止系统崩溃。
熔断器用于在下游服务不稳定时，快速返回错误以保护系统。
常见工具：Hystrix、Sentinel….等。
内容分发网络（CDN）
CDN将静态资源分发到全球多个节点，用户可以从最近的节点获取资源，从而加快资源访问速度。
比如：CDN会将网站的静态内容（如：图片、CSS、JavaScript文件、视频…..等），缓存到多个边缘服务器上，这些服务器分布在全球各地。
当用户请求这些静态资源时，CDN会将用户的请求路由到离用户最近的边缘服务器，从而减少数据传输的物理距离，降低网络延迟，加快页面加载速度。
还是举一个例子，比如：在一个流量高峰期间，数千个用户同时访问某个视频资源。
CDN会将这些请求分发到多个缓存服务器上，而不是让源服务器承受所有流量，从而避免服务器崩溃或响应时间过长。
读写分离（Read-Write Separation）
在高并发场景下，数据库是一个常见的瓶颈，通过数据库分片、和读写分离可以提高数据库的性能。
数据库分片，将数据水平分割到多个数据库实例中，每个实例只处理部分数据，减轻单个数据库的压力。
读写分离：将读操作分配到从数据库中，而写操作只由主数据库处理，避免读写竞争导致的性能问题。
- 常见实现：主从复制、MySQL Proxy
- 优点：提升数据库的读操作性能，减轻主库的负载。
总之，通过将数据库的读操作和写操作分离到不同的数据库实例上，提升读操作的性能。
总结
在高并发架构中，各种方案往往需要结合业务场景使用，设计时要充分考虑系统的业务场景和需求，选择最适合的架构方案。
作者简介
陈睿|mikechen，10年+大厂架构经验，就职于阿里巴巴、淘宝、百度等一线互联网大厂。
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