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  • 太原php培训班:大话程序猿眼里的高并发架构(1)

    发布:太原PHP培训      来源:伯乐在线      时间:2016-09-20

  • 前言

    高并发经常会发生在有大活跃用户量,用户高聚集的业务场景中,如:秒杀活动,定时领取红包等。

    为了让业务可以流畅的运行并且给用户一个好的交互体验,我们需要根据业务场景预估达到的并发量等因素,来设计适合自己业务场景的高并发处理方案。

    在电商相关产品开发的这些年,我有幸的遇到了并发下的各种坑,这一路摸爬滚打过来有着不少的血泪史,这里进行的总结,作为自己的归档记录,同时分享给大家。

    服务器架构

    业务从发展的初期到逐渐成熟,服务器架构也是从相对单一到集群,再到分布式服务。

    一个可以支持高并发的服务少不了好的服务器架构,需要有均衡负载,数据库需要主从集群,nosql缓存需要主从集群,静态文件需要上传cdn,这些都是能让业务程序流畅运行的强大后盾。

    服务器这块多是需要运维人员来配合搭建,具体我就不多说了,点到为止。

    大致需要用到的服务器架构如下:

    服务器

    均衡负载(如:nginx,阿里云SLB)

    资源监控

    分布式

    数据库

    主从分离,集群

    DBA 表优化,索引优化,等

    分布式

    nosql

    redis

    主从分离,集群

    mongodb

    主从分离,集群

    memcache

    主从分离,集群

    cdn

    html

    css

    js

    image

    并发测试

    高并发相关的业务,需要进行并发的测试,通过大量的数据分析评估出整个架构可以支撑的并发量。

    测试高并发可以使用第三方服务器或者自己测试服务器,利用测试工具进行并发请求测试,分析测试数据得到可以支撑并发数量的评估,这个可以作为一个预警参考,俗话说知己自彼百战不殆。

    第三方服务:

    阿里云性能测试

    并发测试工具:

    Apache JMeter

    Visual Studio性能负载测试

    Microsoft Web Application Stress Tool

    实战方案

    通用方案

    日用户流量大,但是比较分散,偶尔会有用户高聚的情况;

    场景: 用户签到,用户中心,用户订单,等

    服务器架构图:

    太原php培训班

    说明:

    场景中的这些业务基本是用户进入APP后会操作到的,除了活动日(618,双11,等),这些业务的用户量都不会高聚集,同时这些业务相关的表都是大数据表,业务多是查询操作,所以我们需要减少用户直接命中DB的查询;优先查询缓存,如果缓存不存在,再进行DB查询,将查询结果缓存起来。

    更新用户相关缓存需要分布式存储,比如使用用户ID进行hash分组,把用户分布到不同的缓存中,这样一个缓存集合的总量不会很大,不会影响查询效率。

    方案如:

    用户签到获取积分

    计算出用户分布的key,redis hash中查找用户今日签到信息

    如果查询到签到信息,返回签到信息

    如果没有查询到,DB查询今日是否签到过,如果有签到过,就把签到信息同步redis缓存。

    如果DB中也没有查询到今日的签到记录,就进行签到逻辑,操作DB添加今日签到记录,添加签到积分(这整个DB操作是一个事务)

    缓存签到信息到redis,返回签到信息

    注意这里会有并发情况下的逻辑问题,如:一天签到多次,发放多次积分给用户。

    我的博文[大话程序猿眼里的高并发]有相关的处理方案。

    用户订单

    这里我们只缓存用户第一页的订单信息,一页40条数据,用户一般也只会看第一页的订单数据

    用户访问订单列表,如果是第一页读缓存,如果不是读DB

    计算出用户分布的key,redis hash中查找用户订单信息

    如果查询到用户订单信息,返回订单信息

    如果不存在就进行DB查询第一页的订单数据,然后缓存redis,返回订单信息

    用户中心

    计算出用户分布的key,redis hash中查找用户订单信息

    如果查询到用户信息,返回用户信息

    如果不存在进行用户DB查询,然后缓存redis,返回用户信息

    其他业务

    上面例子多是针对用户存储缓存,如果是公用的缓存数据需要注意一些问题,如下

    注意公用的缓存数据需要考虑并发下的可能会导致大量命中DB查询,可以使用管理后台更新缓存,或者DB查询的锁住操作。

    我的博文[大话Redis进阶]对更新缓存问题和推荐方案的分享。

    以上例子是一个相对简单的高并发架构,并发量不是很高的情况可以很好的支撑,但是随着业务的壮大,用户并发量增加,我们的架构也会进行不断的优化和演变,比如对业务进行服务化,每个服务有自己的并发架构,自己的均衡服务器,分布式数据库,nosql主从集群,如:用户服务、订单服务;

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