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本文主要介绍了什么是高并发
?如何提升系统的并发能力 ?常见的互联网分层架构、分层水平扩展架构 等相关内容。
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1、什么是高并发
1）高并发（High Concurrency）是互联网分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一，它通常
是指，通过设计保证系统能够同时并行处理很多请求。
2）高并发相关常用的一些指标有响应时间（Response Time），吞吐量（Throughput），每秒查
询率 QPS（Query Per Second），并发用户数等。
3）响应时间：系统对请求做出响应的时间。例如系统处理一个 HTTP 请求需要 200ms，这个 200ms
就是系统的响应时间。
4）吞吐量：单位时间内处理的请求数量。
5）QPS：每秒响应请求数。在互联网领域，这个指标和吞吐量区分的没有这么明显。
6）并发用户数：同时承载正常使用系统功能的用户数量。例如一个即时通讯系统，同时在线量 一定程度上代表了系统的并发用户数。
2、如何提升系统的并发能力
互联网分布式架构设计，提高系统并发能力的方式，方法论上主要有两种：垂直扩展 （Scale Up）与水平扩展（Scale
Out）。
垂直扩展：提升单机处理能力。垂直扩展的方式又有两种：
1）增强单机硬件性能，例如：增加 CPU 核数如 32 核，升级更好的网卡如万兆，升级更 好的硬盘如
SSD，扩充硬盘容量如 2T，扩充系统内存如 128G；
2）提升单机架构性能，例如：使用 Cache 来减少 IO 次数，使用异步来增加单服务吞吐 量，使用无锁数据结构来减少响应时间；
在互联网业务发展非常迅猛的早期，如果预算不是问题，强烈建议使用“增强单机硬件 性能”的方式提升系统并发能力，因为这个阶段，公司的战略往往是发展业务抢时间，而“增
强单机硬件性能”往往是最快的方法。 不管是提升单机硬件性能，还是提升单机架构性能，都有一个致命的不足：单机性能总
是有极限的。所以互联网分布式架构设计高并发终极解决方案还是水平扩展。
水平扩展：只要增加服务器数量，就能线性扩充系统性能。水平扩展对系统架构设计是有要 求的，如何在架构各层进行可水平扩展的设计，以及互联网公司架构各层常见的水平扩展实
践，是本文重点讨论的内容。
3、常见的互联网分层架构
常见互联网分布式架构如上，分为：
（1）客户端层：典型调用方是浏览器 browser 或者手机应用 APP
（2）反向代理层：系统入口，反向代理
（3）站点应用层：实现核心应用逻辑，返回 html 或者 json
（4）服务层：如果实现了服务化，就有这一层
（5）数据-缓存层：缓存加速访问存储
（6）数据-数据库层：数据库固化数据存储 整个系统各层次的水平扩展，又分别是如何实施的呢？
4、分层水平扩展架构
4.1 反向代理层的水平扩展
反向代理层的水平扩展，是通过“DNS 轮询”实现的：dns-server 对于一个域名配置 了多个解析
ip，每次 DNS 解析请求来访问 dns-server，会轮询返回这些 ip。 当 nginx 成为瓶颈的时候，只要增加服务器数量，新增
nginx 服务的部署，增加一个外 网 ip，就能扩展反向代理层的性能，做到理论上的无限高并发。
4.2 站点层的水平扩展
站点层的水平扩展，是通过“nginx”实现的。通过修改 nginx.conf，可以设置多个 web
后端。 当 web 后端成为瓶颈的时候，只要增加服务器数量，新增 web 服务的部署，在 nginx
配置中配置上新的 web 后端，就能扩展站点层的性能，做到理论上的无限高并发。
4.3 服务层的水平扩展
服务层的水平扩展，是通过“服务连接池”实现的。 站点层通过 RPC-client 调用下游的服务层
RPC-server 时，RPC-client 中的连接池会建 立与下游服务多个连接，当服务成为瓶颈的时候，只要增加服务器数量，新增服务部署，在
RPC-client 处建立新的下游服务连接，就能扩展服务层性能，做到理论上的无限高并发。如 果需要优雅的进行服务层自动扩容，这里可能需要配置中心里服务自动发现功能的支持。
4.4 数据层的水平扩展
在数据量很大的情况下，数据层（缓存，数据库）涉及数据的水平扩展，将原本存储在 一台服务器上的数据（缓存，数据库）水平拆分到不同服务器上去，以达到扩充系统性能的
目的。 互联网数据层常见的水平拆分方式有这么几种，以数据库为例：
4.4.1 按照范围水平拆分
每一个数据服务，存储一定范围的数据，
上图为例：
user0 库，存储 uid 范围 1-1kw
user1 库，存储 uid 范围 1kw-2kw
这个方案的好处是：
（1）规则简单，service 只需判断一下 uid 范围就能路由到对应的存储服务；
（2）数据均衡性较好；
（3）比较容易扩展，可以随时加一个 uid[2kw,3kw]的数据服务；
不足是：
（1）请求的负载不一定均衡，一般来说，新注册的用户会比老用户更活跃，大 range 的服务请求压力会更大；
4.4.2 按照哈希水平拆分
每一个数据库，存储某个 key 值 hash 后的部分数据，
上图为例：
user0 库，存储偶数 uid 数据
user1 库，存储奇数 uid 数据
这个方案的好处是：
（1）规则简单，service 只需对 uid 进行hash 能路由到对应的存储服务；
（2）数据均衡性较好；
（3）请求均匀性较好；
不足是：
（1）不容易扩展，扩展一个数据服务，hash 方法改变时候，可能需要进行数据迁移；
这里需要注意的是，通过水平拆分来扩充系统性能，与主从同步读写分离来扩充数据库性能 的方式有本质的不同。
通过水平拆分扩展数据库性能：
（1）每个服务器上存储的数据量是总量的 1/n，所以单机的性能也会有提升；
（2）n 个服务器上的数据没有交集，那个服务器上数据的并集是数据的全集；
（3）数据水平拆分到了 n 个服务器上，理论上读性能扩充了 n 倍，写性能也扩充了 n 倍（其 实远不止
n 倍，因为单机的数据量变为了原来的 1/n）；
通过主从同步读写分离扩展数据库性能：
（1）每个服务器上存储的数据量是和总量相同；
（2）n 个服务器上的数据都一样，都是全集；
（3）理论上读性能扩充了 n 倍，写仍然是单点，写性能不变； 缓存层的水平拆分和数据库层的水平拆分类似，也是以范围拆分和哈希拆分的方式居多，就不再展开。
5、总结
高并发（High Concurrency）是互联网分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一，它 通常是指，通过设计保证系统能够同时并行处理很多请求。
提高系统并发能力的方式，方法论上主要有两种：垂直扩展（Scale Up）与水平扩展 （Scale Out）。前者垂直扩展可以通过提升单机硬件性能，或者提升单机架构性能，来提
高并发性，但单机性能总是有极限的，互联网分布式架构设计高并发终极解决方案还是后者： 水平扩展。 互联网分层架构中，各层次水平扩展的实践又有所不同：
（1）反向代理层可以通过“DNS 轮询”的方式来进行水平扩展；
（2）站点层可以通过 nginx 来进行水平扩展；
（3）服务层可以通过服务连接池来进行水平扩展；
（4）数据库可以按照数据范围，或者数据哈希的方式来进行水平扩展； 各层实施水平扩展后，能够通过增加服务器数量的方式来提升系统的性能，做到理论上的性
能无限。
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