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如何搭建亿级并发的系统架构?

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热心网友

想设计亿万级高并发架构,你要先知道高并发是什么?

面对流量高峰,不同的企业是如何通过技术手段解决高并发难题的呢?

0、引言

软件系统有三个追求:高性能、高并发、高可用,俗称三高。三者既有区别也有联系,门门道道很多,全面讨论需要三天三夜,本篇讨论高并发。

高并发(High Concurrency)。并发是操作系统领域的一个概念,指的是一段时间内多任务流交替执行的现象,后来这个概念被泛化,高并发用来指大流量、高请求的业务情景,比如春运抢票,电商双十一,秒杀大促等场景。

很多程序员每天忙着搬砖,平时接触不到高并发,哪天受不了跑去面试,还常常会被面试官犀利的高并发问题直接KO,其实吧,高并发系统也不高深,我保证任何一个智商在线的看过这篇文章后,都能战胜恐惧,重拾生活的信心。

本文先介绍高并发系统的度量指标,然后讲述高并发系统的设计思路,再梳理高并发的关键技术,最后结合作者的经验做一些延伸探讨。

1、高并发的度量指标

既然是高并发系统,那并发一定要高,不然就名不副实。并发的指标一般有QPS、TPS、IOPS,这几个指标都是可归为系统吞吐率,QPS越高系统能hold住的请求数越多,但光关注这几个指标不够,我们还需要关注RT,即响应时间,也就是从发出request到收到response的时延,这个指标跟吞吐往往是此消彼长的,我们追求的是一定时延下的高吞吐。

比如有100万次请求,99万次请求都在10毫秒内响应,其他次数10秒才响应,平均时延不高,但时延高的用户受不了,所以,就有了TP90/TP99指标,这个指标不是求平均,而是把时延从小到大排序,取排名90%/99%的时延,这个指标越大,对慢请求越敏感。

除此之外,有时候,我们也会关注可用性指标,这可归到稳定性。

一般而言,用户感知友好的高并发系统,时延应该控制在250毫秒以内。

什么样的系统才能称为高并发?这个不好回答,因为它取决于系统或者业务的类型。不过我可以告诉你一些众所周知的指标,这样能帮助你下次在跟人扯淡的时候稍微靠点儿谱,不至于贻笑大方。

通常,数据库单机每秒也就能抗住几千这个量级,而做逻辑处理的服务单台每秒抗几万、甚至几十万都有可能,而消息队列等中间件单机每秒处理个几万没问题,所以我们经常听到每秒处理数百万、数千万的消息中间件集群,而像阿某的API网关,每日百亿请求也有可能。

2、高并发的设计思路

高并发的设计思路有两个方向:

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