Hi！我是小小，明天是本周的第六篇，本月的最初一篇，你还好吗？我是小小，咱们本周的内容是大话高并发架构
前言
高并发常常会产生在有大量用户量，用户高汇集的业务场景，例如秒杀流动，定时支付红包。
为了让业务能够在高并发的时候可能相当好的运行，并给用户一个良好的交互体验，所以，思考各种高并发的场景，设计高并发架构。
服务器架构
业务从初期到成熟，从繁多到集群，最初到分布式，须要有服务器的负载平衡，数据的主从复制，nosql 的各种集群，动态文件上传 cdn 等等。
须要用到的服务器架构如下
服务器
负载平衡，如阿里云的 slb 或者是 nginx
资源监控
分布式
数据库
主从拆散，集群
DBA 表优化，索引优化
分布式
nosql
redis：主从拆散，集群
mongodb：主从拆散，集群
memcache：主从拆散，集群
cdn
html
css
js
image
并发测试
对于高并发业务，须要进行高并发的业务测试，通过大量的数据分析评估整个架构撑持的并发量。
测试并发应用的工具如下
阿里云性能测试
jmetter
visual studio 性能负载测试
Microsoft Web Application Stress Tool
实现计划
通用计划
日用户流量大，然而比拟扩散，偶然会有用户聚合的状况
场景
用户签到，用户核心，用户订单
服务器架构
阐明
这些场景，根本都是用户进入 app 后会操作，这些用户不会高汇集，同时这些表又是大的数据表，业务很多，所以须要缩小 DB 的查问，优先查问缓存，如果缓存不存在，再命中 DB。
所以须要应用缓存，为了升高缓存，所以应用分布式的缓存，对 DB 实现 hash 分组，把用户散布到不同的缓存中，不会影响查问效率。
计划
用户签到
- 计算用户散布的 key，redis hash 中查找用户今日签到的音讯
- 能查问到，返回查问的信息
- 如果没有查问到，DB 查问今日是否抢到过，如果抢到过，信息同步 redis
- 如果 db 也没有查问到，进行签到逻辑，db 增加今日签到记录。这是一个事物
- 缓存签到信息到 redis，返回签到信息
用户订单
- 这里只缓存第一页订单信息
- 用户拜访订单列表，如果是第一页读缓存，如果不是读 DB
- 计算出用户散布的 key，redis hash 中查找用户订单信息
- 如果能查问到用户订单信息，返回订单信息
- 如果不存在用户信息，就间接 db 查问第一页 订单数据，而后缓存 redis，返回订单信息
用户核心
- 计算用户 key，redis hash 中查找出用户订单信息
- 能查找到，返回用户信息
- 如果未找到，缓存 redis，返回用户信息
以上的仅仅是一个绝对于比较简单的并发架构
音讯队列
用于缓存秒杀，流动，用户在一瞬间涌入产生的高并发的申请
场景：
定时支付红包。
架构
阐明
场景中的定时支付是一个高并发的业务，秒杀流动会在一瞬间涌入。
这种业务会间接命中 DB，会导致数据的解体。
设计这种业务的时候，须要应用音讯队列，能够把参加的用户信息增加到音讯队列中，而后迟缓的耗费。
计划
- 定时支付红包：
应用 redis 的 list
当用户参加流动，用户信息 push 到队列中
书写多个线程去 pop 数据，进行发放红包的业务。
一级缓存
一级缓存就是应用站点服务器去缓存数据，只缓存局部申请量大的数据，并且数据量还须要管制，一级缓存须要设置秒为单位的过期工夫，具体业务场景看业务场景而定，目标是有高并发的时候能够让数据获取命中到一级缓存，缩小 nosql 的压力。
架构图
场景
APP 首屏的数据接口
动态化数据
对于更新不频繁，并且数据容许短时间内的提早，能够通过数据动态化成 json，xml，html 等数据文件上传 cdn，而后拉取数据的时候优先拉取 cdn，而后再缓存，最初数据库，用于加重 db 的压力。
分层，宰割，分布式
大型网站须要很好的撑持高并发，这须要很长的规划设计，次要须要如下
- 分层：
零碎在横向维度切分成几个局部，每个部门负责一部分绝对简略并且繁多的职责，而后通过下层，对上层的残缺依赖造成一个残缺的零碎。
例如把一个电商分为，应用层，服务层，数据层。
应用层：网站首页，用户核心
服务层：订单服务，用户治理服务
数据层：关系型数据库，nosql 数据库。 - 宰割
在纵向对业务进行切分
例如，用户核心能够宰割成为账户信息模块，订单模块，充值模块，提现模块，优惠券模块 - 分布式
分布式应用和服务，把利用进行分布式部署。
当业务达到肯定用户量的时候，须要对服务器进行负载平衡，数据库，缓存主从集群
分布式动态资源，动态资源上传 cdn
分布式计算，应用 hadoop 进行大数据分布式计算
集群
对于用户拜访集中的服务器，搭建集群，通过负载平衡独特对外提供服务，当有更多的用户拜访的时候，只须要加机器即可。
ngixn 反向代理
slb
数据库的主从拆散
异步
在高并发业务场景中，如果波及到数据库操作，次要压力是在数据库服务器上，当连贯数量达到最大值的时候，有其余连贯数据库的申请操作的时候，就须要有闲暇的连贯。
场景
主动弹窗签到
双十一抢红包
双十一订单入库
设计
应用音讯队列，把入库的内容放入到音讯队列中，业务接口间接返回提醒，高峰期提早到账。
而后再写独立程序从音讯队列中，读取进行入库操作，入库胜利当前刷新缓存，如果入库失败，记录日志，不便查问反馈和从新长久化。
补充
其余场景，例如短信发送
面向服务
soa 面向服务架构设计
微服务更加细腻度的服务化。
例子
用户行为跟踪记录统计
阐明
通过上报利用模块，操作事件，事件对象，等数据，记录用户操作行为。
例如用户在某个商品模块点击了某一件商品，或者看了某一件商品。
架构
node.js web 利用负载平衡
redis 主从集群
mysql 主从复制
nodejs + express + ejs + redis + mysql
冗余自动化
当高并发业务呈现单击的时候，须要疾速的有备用的代替，所以须要自动化执行这些操作
冗余
数据库备份
备份服务器
自动化
自动化监控
自动化报警
自动化降级
对于作者
我是小小，一枚生于二线，活在一线城市的程序猿，我是小小，咱们下期再见。