高并发下的网站架构

何崚:曾先后就职于中科院下属的两家基因研究所，从事基因组测序中的算法设计和高性能运算。

2006年加入阿里巴巴B2B，此后一直就职于阿里巴巴中国站，最近在关注性能优化和服务化相关领域。

业余除了JAVA开发外，还对游戏开发和三维动画制作兴趣浓厚。

精彩文字内容（请各位下载PPT，结合PPT看文字）

何崚：

我做一个自我介绍，我叫何崚，来自中国网站技术部网站架构组，主要负责中文站架构设计，性能优化的话是我日常工作中非常重要的部分，所以我今天跟大家探讨一下这个问题。

很多同学对网站性能状况不是很了解，我讲一下基本现状，我们中国站的网站正常流量情况，现在主要的服务器，单台并发，高峰期的时候不会超过10，吞吐量在高峰期也就是10：00-11：00点钟，每一台服务器单台CPU使用率，一般只占1颗核，平均60%左右，服务器平均响应时间在高峰期一般也不会超过150毫秒，图片每天总流量带宽，就是各个网站总和不会超过1.8G。

但是在特定情况下，比如说运营推广的时候，会遇到一个高并发的情况，所谓高并发，就是很多用户在同一个时间点访问我们网站，这个时候看什么问题，首先第一个，如果这么多用户同时访问网站，那么我们的网络带宽可能在一个瞬间内耗尽，服务器Load迅速飙高，一般情况下不会超过2，推广时期经常出现几十甚至上百的现象，这样基本上就停止响应了。

高并发症德士古，比如说是旺旺弹出，过去运营在旺旺引入一个大的图片，有一兆，旺旺在瞬间弹出来以后，那1兆大图片导致带宽耗尽，那我们现在增加审核机制，运营推广增加的图片流量不能超过现有流量的30%。我们找一些合作媒体推广，比如迅雷、暴风影音浮出广告，导致旺铺集群Crash，另外是秒杀，像https://www.wendangku.net/doc/9a12777182.html,开业88小时不间断秒杀活动。

（第三张PPT）

这个是非常典型的高并发的情况，这是我们自己对自己的一个DEOS的攻击，我们看这三张图，反映了一个高并发对网站性能的影响，左上角是并发数对吞吐量的影响，大家看到在并发数比较小的情况下面，吞吐量是缓慢上升，但是到了其中一个点，大概120左右，这个点就是一个拐点，过了这个点以后，吞吐量迅速下降，非常快，所以我们性能优化一个很重大责任就是把拐点尽量往后推。

右边这张图是并发数对服务器平均请求响应时间的影响，这张图和左边这张

图有一些不一样，在并发数小的时候，随着并发数的增长，请求平均响应时间不会有太大变化，基本上直线，但是到了拐点以后，120左右，会迅速上升，也就是服务器会越来越慢。

下面这张图是并发数对用户平均请求等待时间影响，用户平均请求等待时间基本上可以分为三部分，第一部分是网络传输时间，第二部分是服务器他的平均响应时间，第三部分是数据浏览器渲染时间的总和，这张图跟上面的平均响应时间是相似的。

右上角的图响应级是在毫秒级的，这是静态页面，因为我们现在高性能的外部服务器他们基本上对静态页面可以做到内核级别的这么一个文件复制，不需要把这个数据读到应用层，所以可能直接就是把文件读到内核缓冲区，然后直接发送到网卡数据缓冲区，不需要经过应用层，所以现在高性能外部服务器响应时间是非常恐怖的。

（第4张PPT）接下来我就讲一下我们非常典型的一个高并发事例，也就是https://www.wendangku.net/doc/9a12777182.html,，我们中文站打造全球最大的一个B2B平台开业推出88小时不间断秒杀活动，这是非常典型的高并发例子，当时我们运营人员购买了中央台黄金广告时间，在各大主流媒体，包括地铁站广告牌，像各大网站网络广告，他都做了很多广告投放，当时耗资在2亿左右，所以说这个活动搞的很大，当时我们每小时整点推送八款，每款总量都是168件，每人限定3件，那每个人不能多买一件，也不能少买一件，必须限定三件，商品比如说拖拉机、牛这样的东西，所以说也是挺有诱惑力的。

当时我们秒杀的拖拉机单价也有好几万，比较高质量的拖拉机，但是秒杀价就是1.68元，我们看一下挑战，首先就是一个瞬间的高并发，因为根据我们运营估计，当时运营参考了淘宝秒房子的活动，淘宝秒房子是在没有做任何广告的情况下，它的并发数达到一万，然后第一次淘宝做秒房子的时候，在秒杀开始那一瞬间，淘宝整个带宽全部被耗尽，整个秒杀活动也就结束了。

我们运营认为做那么多的广告，我们商品也很有诱惑力，他认为我们至少这个商品的并发数可以达到淘宝的1/10，在一千左右，我们有八款商品，秒杀在线人数应该会达到八千，也就是说八千个并发，给我们带来的风险带宽很有可能耗尽，第二块的话，我们从来没有做过这么大的并发，我们中国日常平均最高的并发也就是一百左右，我们很担心在那一瞬间到底是秒杀还是被秒杀，这肯定是一个问题。

第三块风险的话可能会来自于秒杀器，现在主要有两种秒杀器，第一种秒杀器在秒杀前几秒钟，会不断刷新秒杀页面，直到秒杀按钮可以点了，那迅速点下去，就完成秒杀这个动作。第二种秒杀器更狠，直接跳过秒杀页面，直接进入下单页面，填下单页面。秒杀器其实是我们高并发最大的来源，我们比较担心机器，不太担心人。

接下来就会面临一个服务器和网络的问题，运营告诉我们这个秒杀的时候，离秒杀开始只有五天时间，所有广告都已经投放出去了，五天过后肯定会进行秒

杀活动的，所以我们开发这个东西也就是五天时间，我们服务器不可能走采购流程了，只能拆东墙、补西墙来搞服务器，来组建我们的秒杀活动。

（第5张PPT）我们的服务器准备，服务器准备（距秒杀开始仅五天时间来不及采购）

style服务器（Lighttpd集群）：5台

图片服务器（Nginx集群）：5台

静态服务器（Apache集群）：10台

交易服务器（JBoss动态集群）：10台

带宽准备

图片出口带宽上限：2.5G （出口带宽支持10G，但图片服务器集群的处理能力：图片服务集群最大并发处理能力X 网站平均图片大小= 2.5G）

CDN准备：Chinacache沟通；借用Taobao CDN

（第6张PPT）

可以用于秒杀的图片网络带宽1.0G左右，我们算出来每商品页面图片大小不能超过125K。网站并发的话，网站并发：

单件商品并发：1000 【来自运营的预估】

总并发: 8（件商品）X 1000（人/商品）=8000

（第7张PPT）

我们看一下1688秒杀系统的组成，有三个页面组成，分别是秒杀商品列表、秒杀商品介绍以及下单页面。

（第8张PPT）当时我们用五天时间实现https://www.wendangku.net/doc/9a12777182.html,秒杀，我们从流量和并发这块去设计的，第一个是静态化页面，采用JS自动更新技术将动态页面转化为静态页面。第二块我们要去并发控制，最大的并发可能达到八千，但是我们想一些办法，把并发降下来，我们还要想一些防秒杀器的策略，我们设计一些闸门，因为秒杀商品总共有这么多件，这一千人里面，只有最前面的人能够抢到商品，我们可以设计阀门，把前面一部分人放进秒杀器，后面的人告诉他秒杀已经结束了。第三块就是简化流程，砍掉不重要的分支流程，比如说下单页面很复杂，里面会有一些数据库，把以前填过的地址全部都查出来，以下单成功作为秒杀成功标志，支付流程只要在一天内完成即可。我们在https://www.wendangku.net/doc/9a12777182.html,的88小时秒杀过程当中，其实我们这边DBA最轻松的。第四块是前端优化，我们采用YSLOW原则提升页面响应速度，不知道大家有没有用过雅虎有一个YSLOW浏览器插件，对页面做一些分析，去提出优化建议，比如说图片有继续压缩余地，根据这些原则去优化页面，达到最快的页面响应速度。

刚才我们说了静态化，通过js的自动更新，实现把动态页面转成静态页面，具体怎么实现，这里讲一下。

（第9张PPT）

我们把秒杀商品的List页面和Detail页面转化为静态Html页面，首先由网站运营把秒杀商品的详细信息录入到后台系统，然后BOPS系统有一个定时任务，会在秒杀开始前的几秒钟，把这两个页面刷下来生成静态页面，然后推送到

https://www.wendangku.net/doc/9a12777182.html,前台，推送到秒杀服务器。

（第10张PPT）

秒杀商品的介绍页面，在秒杀开始的时候，会显示的按钮是灰的，显示秒杀还没有开始，在秒杀开始的时候，按钮会变亮，秒杀结束以后，告诉你商品已经秒杀结束了，它是怎么实现的，能够在静态页面里面实现的，很关键的这个页面有js文件，然后这个js文件里面放着一个我们商品的一个数据，这个数据就是当前可以被秒杀的商品，是怎么生成的，我们在交易系统里面做一个缓存，会在里面把每件商品的计数器，就是有多少商品的计数器，放在缓存的计数器里面，我们有一个脚本会定时，可能是每秒钟一次去读一下计数器，看一下当前还可以被秒杀的商品有哪些，然后把那个商品ID找出来，然后生成js文件。Inotify同步Linux Inotify机制检查到JS文件变更，调用Async同步到https://www.wendangku.net/doc/9a12777182.html,。

（第11张PPT）

我们可以通过阀门形式，把不可能拍到商品的人挡在系统之外，我们设计三道阀门，刚刚说的秒杀页面，就是秒杀的list页面和详情页面，放在静态集群，然后我们的下单页面是在中文站的交易系统，我们这边设计了三个阀门，第一道阀门，就是用户进入我们的秒杀页面时，也就是说可以点按钮页面的时候，最多不能超过一千个人能够访问这个页面，因为我们商品总量是168件，只有56个人能够拍到商品，我们认为一千个以后的人基本上不可能拍到秒杀商品，所以我们在这边做一个计数器，当这个计数器访问秒杀商品的这么一个页面超过一千的时候，我们就把这个秒杀页面下线了，就会跳到秒杀结束页面。

然后限制进入下单页面不超过一百人，也就是说能够点秒杀按钮的人数不超过一百，这样就限制进入我们的交易系统这么一个人数在瞬间不会超过一百人进入交易系统，最大限度保护我们的中国站交易系统。第三块是限制进入支付宝系统不超过56，也就是说提交我们的下单页面，然后进入支付宝系统，我们限制不超过56个人，因为我们中国站的秒杀系统，也把支付宝拖垮了，所以我们在这边也做一个限制。我们秒杀结束标志是他提交定单，然后进入支付宝。

（第12张PPT）

接下来讲一下秒杀器预防，首先他预先知道秒杀Detail页面的URL是什么，我们对秒杀Detail页面，这个URL是随机的，连我们自己都不知道，会在秒杀前的2秒钟放出来，脚本随机数生成的。然后秒杀Detail页面一千人访问，不断抓秒杀Detail页面的秒杀器基本上可以拦住了，第二种秒杀器，就是进入我们的下单页面，他根本不仅如秒杀Detail页面，这个我们怎么做呢，第一点订单ID 是随机的，这样他就不能够进入商品下单页面了，第二个不能直接跳过秒杀Detail页面进入，第三个是每一件秒杀商品，他都会预先生成一个随机的Token 作为URL参数，通过JS会传到前台，然后点下单的时候，会把这个Token带过来，跟交易系统Token做一个对比。第四点，如果这个用户已经秒杀过，就直接跳到秒杀结束页面，他进入下单页面一次，另外对下单页面做一百次访问上限控制，基本上这么一个严格的策略，第二种直接进入下单页面被挡住。

（第13张PPT）

我们对Web server调优，对Apache的调优，这个是我从今天线上系统里面发现的，KeepAlive相关参数调优，其他参数调优

HostnameLookups 设为off，对allowfromdomain等后的域名不进行正向和反向的dns解析

关闭cookies-log日志

打开Linux sendfile()

关闭无用的module

mod_Gzip

(秒杀页面，非图片html文本所占流量比重可忽略不计，zip意义不大),

mod_Beacon,

mod_hummock（等待反应过来，秒杀已经over了）

（第14张PPT）

（第15张PPT）

接下来讲一下秒杀静态页面的商品优化，分别是秒杀商品列表和秒杀商品介绍，我们把图片合并，8张图片合并成1张图片，通过CSS偏移去展示，大家知道为什么要这样做？减少请求数，这样能够减少Net解析时间，我们中文站的发送cookies的量很大，我们之前没有很好的规划，所以通过图片合并减少发送cookies的量。

第二块是对HTML内容压缩，把该去掉的空格去掉，另外是把图片压缩，这里也一个经验公式，就是图片Bytes<长×宽/2250。第四是HTML Header Cache-Control设置，第五点是CSS，JS 精简

CSS,JS 精简到极致，部分直接写在页面中，减少Http请求次数。

（第16张PPT）

下单页面优化，我们对数据库操作全部砍掉，原下单页面要访问8次数据库，全部看掉。秒杀流程精简

砍掉填写或选择收货地址，放在秒杀成功后填写

砍掉调用是否开通支付宝接口，秒杀首页文案提示必须开通。第三是采用内存缓存，秒杀Offer数据，支付宝相关信息、缓存。

（第17张PPT）

这里面我们看一下交易系统的性能优化，交易系统的调优目标，下单页面优化前并发是20，TPS是100，下单页面优化后并发是40，TPS是400。

第二个是关闭keep Alive，分析交易系统accesslog，用户在短时间内连续点击概率很低。第三是JVM优化

优化CMS 垃圾回收器的参数。第四是消灭Top10 Bottlenecks

Velocity参数调优

采用DBCP1.4 替换C3P0

Offer 产品参数的XML解析。

Keep Alive 对于网站应用其实用处不大，因为我们现在的页面是动静分离的，没有用户会在很尤其是F5后台数非常多的大集群，但是对于秒杀器是有用的，

因为它在瞬间发起大量请求

MaxKeepAliveRequests指令限制了当启用KeepAlive时，每个连接允许的请求数量。用apache ab作压力测试的时候不应该带-k。

（第18张PPT）

这里是讲到二跳页面的优化。首先是https://www.wendangku.net/doc/9a12777182.html,为其他页面。这里有三点，第一，前端优化：Yslow规则调优

减少http请求，合并JS,CSS,图片，充分利用浏览器缓存。第二是图片压缩。第三是规避发送cookies。另外一个部分是交易系统优化，分两点，第一普通订单管理列表和1688秒批订单管理列表分离，第二禁止用模糊查询功能。

（第19张PPT）

应急预案。域名分离，独立域名，不影响中国站原有业务

Style集群：https://www.wendangku.net/doc/9a12777182.html,

图片服务器集群：https://www.wendangku.net/doc/9a12777182.html,

静态页面集群：https://www.wendangku.net/doc/9a12777182.html,

出问题直接把1688相关域名卡掉，所有请求跳到万能出错页面

机动服务器10台，备用

拆东墙补西墙战略

5天时间来不及采购服务器，因此SA待命，随时准备将非核心应用集群的冗余服务器下线，加入到秒杀集群

壁虎断尾策略

所有办法均失效的情况下，例如流量耗尽

非核心应用集群统统停止服务，如资讯，论坛，博客等社区系统

保住首页，Offer Detail,旺铺页面等核心应用的可用性

万能出错页面：秒杀活动已经结束

任何出错都302跳转到此页面

位于另外集群

万幸：最终所有的预案都没有用上。

（第20张PPT）

总结一下秒杀活动结果，88小时秒杀，坚守阵地，大获成功。秒杀还是被秒杀，终于有了答案。三道阀门设计非常有效，拦住了秒杀器。

服务器高并发解决方案

服务器高并发解决方案 篇一：JAVA WEB高并发解决方案 java处理高并发高负载类网站中数据库的设计方法（java教程,java处理大量数据，java高负载数据）一：高并发高负载类网站关注点之数据库没错,首先是数据库,这是大多数应用所面临的首个SPOF。尤其是的应用，数据库的响应是首先要解决的。 一般来说MySQL是最常用的，可能最初是一个mysql 主机，当数据增加到100万以上，那么，MySQL的效能急剧下降。常用的优化措施是M-S（主-从）方式进行同步复制，将查询和操作和分别在不同的服务器上进行操作。我推荐的是M-M-Slaves方式，2个主Mysql，多个Slaves，需要注意的是，虽然有2个Master，但是同时只有1个是Active，我们可以在一定时候切换。之所以用2个M，是保证M不会又成为系统的SPOF。 Slaves可以进一步负载均衡，可以结合LVS,从而将select操作适当的平衡到不同的slaves上。 以上架构可以抗衡到一定量的负载，但是随着用户进一步增加，你的用户表数据超过1千万，这时那个M变成了SPOF。你不能任意扩充Slaves，否则复制同步的开销将直线上升，怎么办？我的方法是表分区，从业务层面上进行分区。最简单的，以用户数据为例。根据一定的切分方式，比如id，

切分到不同的数据库集群去。 全局数据库用于meta数据的查询。缺点是每次查询，会增加一次，比如你要查一个用户nightsailer,你首先要到全局数据库群找到nightsailer对应的cluster id，然后再到指定的cluster找到nightsailer的实际数据。 每个cluster可以用m-m方式，或者m-m-slaves方式。这是一个可以扩展的结构，随着负载的增加，你可以简单的增加新的mysql cluster进去。 需要注意的是： 1、禁用全部auto_increment的字段 2、id需要采用通用的算法集中分配 3、要具有比较好的方法来监控mysql主机的负载和服务的运行状态。如果你有30台以上的mysql数据库在跑就明白我的意思了。 4、不要使用持久性链接（不要用pconnect）,相反，使用sqlrelay这种第三方的数据库链接池，或者干脆自己做，因为php4中mysql的链接池经常出问题。 二：高并发高负载网站的系统架构之HTML静态化 其实大家都知道，效率最高、消耗最小的就是纯静态化 /shtml/XX07/的html页面，所以我们尽可能使我们的网站上的页面采用静态页面来实现，这个最简单的方法其实

高并发网站系统架构解决方案

高并发网站系统架构解决方案 一个小型的网站，比如个人网站，可以使用最简单的html静态页面就实现了，配合一些图片达到美化效果，所有的页面均存放在一个目录下，这样的网站对系统架构、性能的要求都很简单，随着互联网业务的不断丰富，网站相关的技术经过这些年的发展，已经细分到很细的方方面面，尤其对于大型网站来说，所采用的技术更是涉及面非常广，从硬件到软件、编程语言、数据库、WebServer、防火墙等各个领域都有了很高的要求，已经不是原来简单的html静态网站所能比拟的。 大型网站，比如门户网站。在面对大量用户访问、高并发请求方面，基本的解决方案集中在这样几个环节：使用高性能的服务器、高性能的数据库、高效率的编程语言、还有高性能的Web容器。但是除了这几个方面，还没法根本解决大型网站面临的高负载和高并发问题。 上面提供的几个解决思路在一定程度上也意味着更大的投入，并且这样的解决思路具备瓶颈，没有很好的扩展性，下面我从低成本、高性能和高扩张性的角度来说说我的一些经验。 1、HTML静态化 其实大家都知道，效率最高、消耗最小的就是纯静态化的html页面，所以我们尽可能使我们的网站上的页面采用静态页面来实现，这个最简单的方法其实也是最有效的方法。但是对于大量内容并且频繁更新的网站，我们无法全部手动去挨个实现，于是出现了我们常见的信息发布系统CMS，像我们常访问的各个门户站点的新闻频道，甚至他们的其他频道，都是通过信息发布系统来管理和实现的，信息发布系统可以实现最简单的信息录入自动生成静态页面，还能具备频道管理、权限管理、自动抓取等功能，对于一个大型网站来说，拥有一套高效、可管理的CMS是必不可少的。 除了门户和信息发布类型的网站，对于交互性要求很高的社区类型网站来说，尽可能的静态化也是提高性能的必要手段，将社区内的帖子、文章进行实时的静态化，有更新的时候再重新静态化也是大量使用的策略，像Mop的大杂烩就是使用了这样的策略，网易社区等也是如此。 同时，html静态化也是某些缓存策略使用的手段，对于系统中频繁使用数据库查询但是内容更新很小的应用，可以考虑使用html静态化来实现，比如论坛中论坛的公用设置信息，这些信息目前的主流论坛都可以进行后台管理并且存储再数据库中，这些信息其实大量被前台程序调用，但是更新频率很小，可以考虑将这部分内容进行后台更新的时候进行静态化，这样避免了大量的数据库访问请求。 2、图片服务器分离

黑马程序员：高并发解决方案

黑马程序员：高并发解决方案 一、什么是高并发 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。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。 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。 吞吐量：单位时间内处理的请求数量。 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。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。 二、什么是秒杀 秒杀场景一般会在电商网站举行一些活动或者节假日在12306网站上抢票时遇到。对于电商网站中一些稀缺或者特价商品，电商网站一般会在约定时间点对其进行限量销售，因为这些商品的特殊性，会吸引大量用户前来抢购，并且会在约定的时间点同时在秒杀页面进行抢购。

此种场景就是非常有特点的高并发场景，如果不对流量进行合理管控，肆意放任大流量冲击系统，那么将导致一系列的问题出现，比如一些可用的连接资源被耗尽、分布式缓存的容量被撑爆、数据库吞吐量降低，最终必然会导致系统产生雪崩效应。 一般来说，大型互联网站通常采用的做法是通过扩容、动静分离、缓存、服务降级及限流五种常规手段来保护系统的稳定运行。 三、扩容 由于单台服务器的处理能力有限，因此当一台服务器的处理能力接近或已超出其容量上限时，采用集群技术对服务器进行扩容，可以很好地提升系统整体的并行处理能力，在集群环境中，节点的数量越多，系统的并行能力和容错性就越强。在无状态服务下，扩容可能是迄今为止效果最明显的增加并发量的技巧之一。从扩容方式角度讲，分为垂直扩容（scale up）和水平扩容（scale out）。垂直扩容就是增加单机处理能力，怼硬件，但硬件能力毕竟还是有限；水平扩容说白了就是增加机器数量，怼机器，但随着机器数量的增加，单应用并发能力并不一定与其呈现线性关系，此时就可能需要进行应用服务化拆分了。 从数据角度讲，扩容可以分为无状态扩容和有状态扩容。无状态扩容一般就是指我们的应用服务器扩容；有状态扩容一般是指数据存储扩容，要么将一份数据拆分成不同的多份，即sharding，要么就整体复制n份，即副本。sharding遇

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大型网站高并发架构与自动化运维实战 运维工程师解决的问题？ 1、1000台服务器规模，JAVA和PHP混合环境，如何构建一套高效的从测试环境代码测试到正式环境的代码发布、回滚以及软件更新、配置变更的可实施的解决方案及规范流程制度？ 2、电商秒杀：前10秒100万并发抢购，请设计个方案解决之？ 3、6个机房，近1000台服务器如何设计一套所有账号统一管理的解决方案？ 4、不考虑硬件资源及带宽，请设计一套可行的网站架构，解决大流量DDOS攻击问题，请分层逐一详细说明？ 5、500台服务器规模，如何实现跨机房容灾，即一个机房宕机，其他机房可以最快接管提供服务 什么是运维工程师？ 一个互联网产品的上线流程 1、首先公司管理层给出指导思想，PM定位市场需求（或copy成熟应用）进行调研、分析、最终给出详细设计。 2、架构师根据产品设计的需求，如pv大小预估、服务器规模、应用架构等因素完成网络规划,架构设计等（基本上对网络变动不大，除非大项目） 3、开发工程师将设计code实现出来、测试工程师对应用进行测试。 4、好，到运维工程师出马了，首先明确一点不是说前三步就与运维工作无关了，恰恰相反，前三步与运维关系很大：应用的前期架构设计、软/硬件资源评估申请采购、应用设计性能隐患及评估、IDC、服务性能\安全调优、服务器系统级优化（与特定应用有关）等都需运维全程参与，并主导整个应用上线项目；运维工程师负责产品服务器上架准备工作，服务器系统安装、网络、IP、通用工具集安装。运维工程师还需要对上线的应用系统架构是否合理、是否具备可扩展性、及安全隐患等因素负责，并负责最后将产品（程序）、网络、系统三者进行拼接并最优化的组合在一起，最终完成产品上线提供用户使用，并周而复使：需求->开发（升级）->测试->上线（性能、安全问题等之前预估外的问题随之慢慢就全出来了）在这里提一点：网站开发模式与传统软件开发完全不一样，网站一天开发上线1~5个升级版本是家常便饭，用户体验为王嘛，如果某个线上问题像M$ 需要1年解决，用户早跑光了；应用上线后，运维工作才刚开始，具体工作可能包括：升级版本上线工作、服务监控、应用状态统计、日常服务状态巡检、突发故障处理、服务日常变更调整、集群管理、服务性能评估优化、数据库管理优化、随着应用PV增减进行应用架构的伸缩、安全、运维开发。

分布式服务架构方案

高并发分布式服务架构方案 下图是一个非常全面的架构蓝图，针对不同的应用系统需要的模块各有不同。此架构方案主要包括以下几个方面的设计：数据存储和读取，基础服务，应用层（APP/业务/Proxy），日志监控等，下面对这些主要的问题提供具体的各项针对性技术方案。 数据的存储和读取 分布式系统应该根据应用对数据不同的一致性、可用性等要求和数据的不同特性，采用不同的数据存储和读取方案，主要有以下几种可选方案： 1)内存型数据库。内存型的数据库，以高并发高性能为目标，在事务性方面没那么严格， 适合进行海量数据的存储和读取。例如开源nosql数据库mongodb、redis等。 2)关系型数据库。关系型数据库在满足并发性能的同时，也需要满足事务性，可通过 读写分离，分库分表来应对高并发大数据量的情况。例如Oracle，Mysql等。 3)分布式数据库。对于数据的高并发的访问，传统的关系型数据库提供读写分离的方案， 但是带来的确实数据的一致性问题提供的数据切分的方案；对于越来越多的海量数据，传统的数据库采用的是分库分表，实现起来比较复杂，后期要不断的进行迁移维护；对

于高可用和伸缩方面，传统数据采用的是主备、主从、多主的方案，但是本身扩展性比较差，增加节点和宕机需要进行数据的迁移。对于以上提出的这些问题，分布式数据库HBase有一套完善的解决方案，适用于高并发海量数据存取的要求。 基础服务 基础服务主要是指数据层之上的数据路由，Cache，搜索等服务。 1)路由Router。对于数据库切分方案中的分库分表问题，需要解决在请求对应的数据时 定位需要访问的位置，可根据一致性Hash，维护路由表至内存数据库等方案解决。 2)Cache。对于高并发的系统来讲，使用Cache可以减轻对后端系统的压力，所有Cache 可承担大部分热数据的读操作。当前用的比较多的是redis和memcache，redis比memcache有丰富的数据操作的API，redis对数据进行了持久化，而memcache没有这个功能，因此memcache更加适合在关系型数据库之上的数据的缓存。 3)搜索。搜索可以支持应用系统的按照关键词的检索，搜索提示，搜索排序等功能。开源 开源的企业级搜索引擎主要有lucene, sphinx，选择搜索引擎主要考虑以下三个方面： a)搜索引擎是否支持分布式的索引和搜索，来应对海量的数据，支持读写分离，提高 可用性 b)索引的实时性 c)搜索引擎的性能 Solr是基于Lucene开发的高性能的全文搜索服务器，满足以上三个方面的考虑，而且目前在企业中应用非常广泛。 应用层 应用层主要包括面向用户的应用，网站、APP等，还包括相关的业务处理的运算等。 1)负载均衡-反向代理。一个大型的平台包括很多个业务域，不同的业务域有不同的集群， 可以用DNS做域名解析的分发或轮询，DNS方式实现简单。但是因存在cache而缺乏灵活性；一般基于商用的硬件F5、NetScaler或者开源的软负载lvs在做分发，当然会采用做冗余(比如lvs+keepalived)的考虑，采取主备方式。Nginx是基于事件驱动的、异步非阻塞的架构、支持多进程的高并发的负载均衡器/反向代理软件，可用作反向代理的工具。

高并发高访问量网站的运维技术

高并发高访问量网站的运维技术 1. 前言 对于小型的网站，可以使用最简单的html静态页面就实现了，配合一些图片达到美化效果，所有的页面均存放在一个目录下，这样的网站对系统架构、性能的要求都很简单，随着互联网业务的不断丰富，尤其对于大型网络来说，所采用的技术更是涉及面非常广，从硬件到软件、编程语言、数据库、web服务器、防火墙等各个领域都有了很高的要求，已经不是原来简单的html静态网站所能比拟的。 大型网站，比如大型门户网站。在面对大量用户访问、高并发请求方面，基本的解决方案集中在这样几个环节：使用高性能的服务器、高性能的数据库、高效率的编程语言，还有高性能的Web容器。以上几个解决思路在一定程度上也意味着更大的投入，并且这样的解决思路具备瓶颈，没有很好的扩展性，本文将论述从低成本、高性能和高扩张性的角度来考虑对高并发高负载网站的运行与维护技术。 2. HTML静态化技术 在站点流量很大的时候，为了提高系统性能，减短系统响应时间，最简单的方法其实也是最有效的方法就是把站点做成静态的，因为大家都知道效率最高、消耗最小的就是纯静态化的html 页面，所以我们应该尽可能使我们的网站上的页面采用静态页面来实现。然而静态页面在性能上虽然具有不少优势，但是，相对动态页面，其灵活性不够，扩展性不好，以后维护起来也比较麻烦。特别对于大量内容并且更新频繁的网站，我们无法全部手动去挨个实现页面静态化，那么我们一般可以采用设计信息发布系统CMS，先做好静态页面的模板，在通过信息发布系统从数据源读取数据，生成html代码块替换模板中的标签，然后生成静态文件。像我们常访问的各个门户站点的新闻频道，甚至他们的其他频道，都是通过信息发布系统来管理和实现的，信息发布系统可以实现最简单的信息录入自动生成静态页面，还能具备频道管理、权限管理、自动抓取等功能，对于一个大型网站来说，拥有一套高效、可管理的CMS是必不可少的。 同时，html静态化也是某些缓存策略使用的手段，对于系统中频繁使用数据库查询但是内容更新很小的应用，可以考虑使用html静态化来实现，比如论坛中论坛的公用设置信息，这些信息目前的主流论坛都可以进行后台管理并且存储再数据库中，这些信息其实大量被前台程序调用，但是更新频率很小，可以考虑将这部分内容进行后台更新的时候进行静态化，这样避免

高并发网站架构解决方案

一个小型的网站，比如个人网站，可以使用最简单的html静态页面就实现了，配合一些图片达到美化效果，所有的页面均存放在一个目录下，这样的网站对系统架构、性能的要求都很简单，随着互联网业务的不断丰富，网站相关的技术经过这些年的发展，已经细分到很细的方方面面，尤其对于大型网站来说，所采用的技术更是涉及面非常广，从硬件到软件、编程语言、数据库、WebServer、防火墙等各个领域都有了很高的要求，已经不是原来简单的html静态网站所能比拟的。 大型网站，比如门户网站。在面对大量用户访问、高并发请求方面，基本的解决方案集中在这样几个环节：使用高性能的服务器、高性能的数据库、高效率的编程语言、还有高性能的Web容器。但是除了这几个方面，还没法根本解决大型网站面临的高负载和高并发问题。 上面提供的几个解决思路在一定程度上也意味着更大的投入，并且这样的解决思路具备瓶颈，没有很好的扩展性，下面我从低成本、高性能和高扩张性的角度来说说我的一些经验。 1、HTML静态化 其实大家都知道，效率最高、消耗最小的就是纯静态化的html页面，所以我们尽可能使我们的网站上的页面采用静态页面来实现，这个最简单的方法其实也是最有效的方法。但是对于大量内容并且频繁更新的网站，我们无法全部手动去挨个实现，于是出现了我们常见的信息发布系统CMS，像我们常访问的各个门户站点的新闻频道，甚至他们的其他频道，都是通过信息发布系统来管理和实现的，信息发布系统可以实现最简单的信息录入自动生成静态页面，还能具备频道管理、权限管理、自动抓取等功能，对于一个大型网站来说，拥有一套高效、可管理的CMS是必不可少的。 除了门户和信息发布类型的网站，对于交互性要求很高的社区类型网站来说，尽可能的静态化也是提高性能的必要手段，将社区内的帖子、文章进行实时的静态化，有更新的时候再重新静态化也是大量使用的策略，像Mop的大杂烩就是使用了这样的策略，网易社区等也是如此。 同时，html静态化也是某些缓存策略使用的手段，对于系统中频繁使用数据库查询但是内容更新很小的应用，可以考虑使用html静态化来实现，比如论坛中论坛的公用设置信息，这些信息目前的主流论坛都可以进行后台管理并且存储再数据库中，这些信息其实大量被前台程序调用，但是更新频率很小，可以考虑将这部分内容进行后台更新的时候进行静态化，这样避免了大量的数据库访问请求。

互联网开放平台的高可用架构

互联网开放平台的高可用架构

京麦是京东商家的多端开放式工作平台，是京东十万商家唯一的店铺运营管理平台，为京东商家提供在移动和桌面端的操作业务，京麦本身是一个开放的端体系架构，由京东官方和ISV 为商家提供多样的应用服务。 京麦开发平台是京东系统与外部系统通讯的重要平台，技术架构从早期的单一Nginx+Tomcat 部署，到现在的单一职责，独立部署，去中心化，以及自主研发了JSF/HTTP 等多种协议下的API 网关、TCP 消息推送、APNs 推送、降级、限流等技术。 京麦开放平台每天承载海量的API 调用、消息推送，经历了4 年京东618 的流量洗礼。本文将为您揭开京麦开放平台高性能API 网关、高可靠的消息服务的技术内幕。 高性能API 网关 京东内部的数据分布在各个独立的业务系统中，包括订单中心、商品中心、商家中心等，各个独立系统间通过JSF（Jingdong Service Framework）进行数据交换。而API 网关基于OAuth2 协议提供，ISV 调用是通过HTTP 的JSON 协议。

1. 网关防御校验：这里包含降级和限流，以及多级缓存等，进行数据正确性校验； 2. 网关接入分发：网关分发会根据网关注册中心的数据进行协议解析，之后动态构建调用实例，完成服务泛化调用。 API 网关是为了满足618 高并发请求下的应用场景，网关在服务调度、身份授权、报文转换、负载与缓存、监控与日志等关键点上进行了针对性的架构优化。 API 元数据统一配置 API 的调用依赖对元数据获取，比如API 的字段信息、流控信息、APP 密钥、IP 白名单等、权限配置等。在618 场景下，元数据获取性能是API 网关的关键点。基于DB 元数据读取是不可取的，即使对DB 做分库分表处理也不行，因为DB 就不是用来抗量的。 其次，要考虑到元数据的更新问题，定时的轮训更新会产生极大延迟性，而且空轮训也是对系统资源的极大浪费，采用MQ 广播通知不失为一种解决办法，但MQ 仅仅解决数据同步的问题，数据缓存在集群里服务如何保证数据一致性和数据容灾，又极大的增加了系统复杂度。

互联网高并发架构设计

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 o均衡负载(如：nginx，阿里云SLB) o资源监控 o分布式 ?数据库 o主从分离，集群 o DBA 表优化，索引优化，等 o分布式 ?nosql o redis ?主从分离，集群 o mongodb ?主从分离，集群 o memcache ?主从分离，集群 ?cdn o html o css o js o image

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： 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。

高性能体系结构

高性能计算的概念 高性能计算（HPC）是一个计算机集群系统，它通过各种互联技术将多个计算机系统连接在一起，利用所有被连接系统的综合计算机能力来处理大型计算 问题。 基本原理 高性能计算方法的基本原理就是将问题分为若干部分，而相连的每台计算 机（称为节点）均可同时参与问题的解决，从而显著缩短了解决整个问题所需 的计算时间。 高性能计算机历史回顾 最早的电子计算机就是为了能够进行大量繁琐的科学计算而产生的。从1960年开始，计算机技术逐渐成熟，在各种商业领域慢慢地开始采用电子领域，而且应用范围越来越广泛，逐渐出现了针对各种不同商业用途的计算机，被称 为“通用计算机”，具有性能和功能上的优势的一类计算机被称为“高性能计算机”，在当时主要用于科学计算。 20世纪70年代出现的向量计算机可以看作是第一代的高性能计算机。 20世纪80年代初期，随着VLSI技术和微处理技术的发展，向量机一统天下的格局逐渐被打破。通过多个廉价的微处理器构建的并行化超级计算机首先 从成本上具有了无可比拟的优势。 20世纪90年代初期，大规模并行处理（MPP）系统成为了高性能计算机的发展主流。MPP主要通由多个微处理器通过高速互联网络构成，每个处理器之 间通过消息传递方式进行通讯和协调。 20世纪90年代中后期，CC-NUMA结构问世，即分布式共享内存。每个处理器节点都可以访问到所有其他节点的内存，但访问远程内存需要的延迟相对较大。CC-NUMA本身没有在提高性能上进行较大的创新，而对于科学计算任务，CC-NUMA是否优于MPP仍存在争议。 在发展CC-NUMA的同时，集群系统（cluster）也迅速发展起来，类似MPP 结构，集群系统是由多个微处理器构成的计算机节点，通过高速网络互联而成，节点一般是可以单独运行的商品化计算机。由于规模经济成本低的原因，集群 系统更具有性能/价格比优势

计算机体系结构复习资料(汇总版)

第一章计算机系统结构的基础知识 1、计算机体系结构：计算机体系结构是程序员所看到的计算机属性，即概念性结构与功能特性。 2、透明性：对本来是存在的事物或属性，但从某种角度看又好像不存在的概念称为透明性。在一个计算机系统中，低层机器的属性对高层机器的程序员往往是透明的，如传统机器级的概念性结构和功能特性，对高级语言程序员来说是透明的。 3、计算机系统结构、计算机组成、计算机实现之间的关系： 计算机系统结构指的是计算机系统的软、硬件的界面，即机器语言程序员所看到的传统机器级所具有的属性。 计算机组成：指的是计算机系统结构的逻辑实现，包含物理机器级中的数据流和控制流的组成以及逻辑设计等。它着眼于物理机器级内各事件的排序方式与控制方式、各部件的功能以及各部件之间的关系。 计算机的实现：指的是计算机组成的物理实现，包括处理机、主存等部件的物理结构，器件的集成度和速度，模块、插件、底板的划分与连接，信号传输，电源、冷却及整机装配技术等。它着眼于器件技术和微组装技术，其中器件技术在实现技术中起主导作用。 4、计算机系统的分类：1）Flynn（单/多指令流单/多数据流四种） 2）冯氏分类法：最大并行速度。 5、程序的局部性：时间局部性（程序即将用到的信息很可能就是目前正在使用的信息） 空间局部性（程序即将用到的信息很可能与目前正在使用的信息在空间上相邻或者邻近）。 6、计算机系统设计原理：由上往下设计、由下往上设计、从中间开始设计。 从中间设计的优点：“中间”指层次结构中的软硬件的交界面，目前一般是在传统机器语言机器级与操作系统机器级之间。好处：采用这种方法时，首先要进行软硬件功能分配，确定好这个界面。然后从这个界面开始，软件设计者往上设计操作系统、汇编、编译系统等，硬件设计者往下设计传统机器级、微程序机器级等。软件和硬件并行设计可以缩短设计周期，设计过程中可以交流协调，是一种交互式的、很好的设计方法。 7、存储程序计算机（冯·诺依曼结构）：采用存储程序原理，将程序和数据存放在同一存储器中。指令在存储器中按其执行顺序存储，由指令计数器指明每条指令所在的单元地址。存储程序原理的基本点是指令驱动。 主要特点： ·计算机以运算器为中心。输入/输出设备与存储器之间的数据传送都经过运算器；存储器、输入/输出设备的操作以及它们之间的联系都由控制器集中控制。 ·在存储器中，指令和数据同等对待。指令和数据一样可以进行运算，即由指令组成饿程序是可以修改的。 ·存储器是按地址访问、按顺序线性编址的一维结构，每个单元的位数是固定的。 ·指令的执行是顺序的，即一般是按照指令在存储器中存放的顺序执行。程序的分支由转移指令实现。由程序计数器PC指明当前正在执行的指令在存储器中的地址。 ·指令由操作码和地址码组成。操作码指明本指令的操作类型，地址码指明操作数地址和存放运算结果的地址。操作数的类型由操作码决定，操作数本身不能判定是何种数据类型。·指令和数据均以二进制编码表示，采用二进制运算。 8、计算机五大部件：控制器、运算器、存储器、输入输出设备。 9、一条指令由那两部分组成：操作码、地址码。

可适应高并发的城市级智慧平台系统架构设计策略应用

可适应高并发的城市级智慧平台系统架构设计策略应用 发表时间：2018-10-15T17:17:20.863Z 来源：《防护工程》2018年第13期作者：袁华辉[导读] 城市级智慧服务（管理）平台对于提升城市智能化水平、提高政府城市管理效率，方便市民具有较大意义 袁华辉 武汉市城投停车场投资建设管理有限公司湖北武汉 430015 摘要:城市级智慧服务（管理）平台对于提升城市智能化水平、提高政府城市管理效率，方便市民具有较大意义。好的城市智慧平台必须具有较强的安全性、稳定性以及应对高并发的能力。本文从实用的角度介绍城市级平台在架构设计中的技巧和策略，侧重提供了适应高并发的系统架构设计解决方案。 关键词:高并发、智慧系统、架构设计 一、QPS是城市智慧系统架构设计的重要因素 搭建城市级的智慧应用系统，必须考虑大量用户同时使用客户端访问系统平台的极端情况。除了考虑系统的安全性、稳定性等因素外，系统架构的设计依据必须基于QPS（每秒请求数），以提高系统应对突然的高并发性可能性。不同的QPS对系统架构设计等技术要求原则如下： 50QPS以下——小网站 服务器性能稳定即可。 50～100QPS——DB极限型 须加强数据访问设计、代码优化，读写必须分离。 300～800QPS——带宽极限型 采取上缓存，多机负载均衡措施等。 500～1000QPS——内网带宽极限＋Memcache极限型采取数据分离、服务器集群、NOSQL措施。 1000～2000QPS——锁模式极限型 锁的问题会成为最大的瓶颈。要求系统中不能存在中央节点，所有的数据都必须分布存储、分布处理。 2000QPS以上——C10K极限 必须业务分离、分散QPS。 二、系统架构设计 （一）根据QPS选定架构模式 对于城市级应用系统而已必将免得大量的访问量、按照一般二线城市600万人口来计算，使用率每日可能达到1200万次。平均每日请求为每分钟8000次请求。安装业务进行估算：比如城市级智慧停车应用，高峰集中在上午7点30到9点半。下午的5点到7点这几个时间段。高峰期内平均每分钟请求约为10w次。QPS=1667，属于锁模式极限型，须采用分布式架构。 （二）应用服务器集群改善并发处理能力 单一的服务器由于系统、硬件等约束出来处理能力是非常有限的，所以我们需要我们应用能够横向扩展，向外扩展，也就就是Scale Out。 这是一个常规的分布式架构。通过负载代理到不同的服务器中，同时将文件、数据进行了分开部署。实测时，我们发现文件服务器和数据服务器压力还是非常大，需要进一步优化。 （三）使用缓存改善性能 随着对数据请求增多、用户量增多，数据库压力会慢慢凸显出来，访问延迟也就浮显出来。通常就简单的做法是采用缓存技术。其中在日常数据运用上，大部分的业务访问都集中小部分的数据上。可以将经常访问的数据缓存在内存中，这样可以减少数据库的访问压力。 \ 目前，我们的措施很大程度上提高了数据的响应时间。有了这些基本保障，下面就要着重解决锁的问题。锁主要有2类来源，一个文件读取和写入，一个数据库的读取和写入。解决锁的问题，也就是解决文件和数据问题。 （四）数据库读写分离 即使有缓存的支持，但若缓存过期、或者没有读取到缓存数据以及所有写操作还是需要访问数据库。为减轻数据库压力，故可将读、写操作分开，设计主数据库和从数据库。主数据库进行写的操作，从数据库响应所有的查询操作。主数据库每次完成了新的操作后，将数据同步到从数据库中（同步方法很多，在这里就不详细叙述了）。

大型高性能.NET系统架构

大型高性能https://www.wendangku.net/doc/9a12777182.html,系统架构设计大型动态应用系统平台主要是针对于大流量、高并发网站建立的底层系统架构。大型网站的运行需要一个可靠、安全、可扩展、易维护的应用系统平台做为支撑，以保证网站应用的平稳运行。 大型动态应用系统又可分为几个子系统： Web前端系统 负载均衡系统 数据库集群系统 缓存系统 分布式存储系统 分布式服务器管理系统 代码分发系统 Web前端系统

为了达到不同应用的服务器共享、避免单点故障、集中管理、统一配置等目的，不以应用划分服务器，而是将所有服务器做统一使用，每台服务器都可以对多个应用提供服务，当某些应用访问量升高时，通过增加服务器节点达到整个服务器集群的性能提高，同时使他应用也会受益。 该Web前端系统基于IIS/https://www.wendangku.net/doc/9a12777182.html,等的虚拟主机平台，提供PHP程序运行环境。服务器对开发人员是透明的，不需要开发人员介入服务器管理。 负载均衡系统 负载均衡系统分为硬件和软件两种。硬件负载均衡效率高，但是价格贵，比如F5等。软件负载均衡系统价格较低或者免费，效率较硬件负载均衡系统低，不过对于流量一般或稍大些网站来讲也足够使用，比如lvs,nginx。大多数网站都是硬件、软件负载均衡系统并用。

数据库集群系统 由于Web前端采用了负载均衡集群结构提高了服务的有效性和扩展性，因此数据库必须也是高可靠的才能保证整个服务体系的高可靠性，如何构建一个高可靠的、可以提供大规模并发处理的数据库体系? 我们可以采用如上图所示的方案： 1)使用SQL数据库，考虑到Web应用的数据库读多写少的特点，我们主要对读数据库做了优化，提供专用的读数据库和写数据库，在应用程序中实现读操作和写操作分别访问不同的数据库。 2)使用同步机制实现快速将主库(写库)的数据库复制到从库(读库)。一个主库对应多个从库，主库数据实时同步到从库。 3)写数据库有多台，每台都可以提供多个应用共同使用，这样可以解决写库的性能瓶颈问题和单点故障问题。 4)读数据库有多台，通过负载均衡设备实现负载均衡，从而达到读数据库的高性能、高可靠和高可扩展性。 5)数据库服务器和应用服务器分离。 6)从数据库使用BigIP做负载均衡。

高并发处理

转载请保留出处：俊麟Michael‘s blog (https://www.wendangku.net/doc/9a12777182.html,/blog/?p=71) Trackback Url : https://www.wendangku.net/doc/9a12777182.html,/blog/wp-trackback.php?p=71 鄙人先后在CERNET做过拨号接入，在Yahoo&3721搞过搜索前端，在猫扑处理过https://www.wendangku.net/doc/9a12777182.html,的架构升级，在https://www.wendangku.net/doc/9a12777182.html,视频网站从事开发工作，还在多年的工作中接触和开发过不少大中型网站的模块，因此在大型网站应对高负载和并发的解决方案上有一些积累和经验，希望和大家一起探讨。 一个小型的网站，比如个人网站，可以使用最简单的html静态页面就实现了，配合一些图片达到美化效果，所有的页面均存放在一个目录下，这样的网站对系统架构、性能的要求都很简单，随着互联网业务的不断丰富，网站相关的技术经过这些年的发展，已经细分到很细的方方面面，尤其对于大型网站来说，所采用的技术更是涉及面非常广，从硬件到软件、编程语言、数据库、WebServer、防火墙等各个领域都有了很高的要求，已经不是原来简单的html静态网站所能比拟的。 大型网站，比如门户网站。在面对大量用户访问、高并发请求方面，基本的解决方案集中在这样几个环节：使用高性能的服务器、高性能的数据库、高效率的编程语言、还有高性能的Web容器。但是除了这几个方面，还没法根本解决大型网站面临的高负载和高并发问题。 上面提供的几个解决思路在一定程度上也意味着更大的投入，并且这样的解决思路具备瓶颈，没有很好的扩展性，下面我从低成本、高性能和高扩张性的角度来说说我的一些经验。 1、HTML静态化 其实大家都知道，效率最高、消耗最小的就是纯静态化的html页面，所以我们尽可能使我们的网站上的页面采用静态页面来实现，这个最简单的方法其实也是最有效的方法。但是对于大量内容并且频繁更新的网站，我们无法全部手动去挨个实现，于是出现了我们常见的信息发布系统CMS，像我们常访问的各个门户站点的新闻频道，甚至他们的其他频道，都是通过信息发布系统来管理和实现的，信息发布系统可以实现最简单的信息录入自动生成静态页面，还能具备频道管理、权限管理、自动抓取等功能，对于一个大型网站来说，拥有一套高效、可管理的CMS是必不可少的。 除了门户和信息发布类型的网站，对于交互性要求很高的社区类型网站来说，尽可能的静态化也是提高性能的必要手段，将社区内的帖子、文章进行实时的静态化，有更新的时候再重新静态化也是大量使用的策略，像Mop的大杂烩就是使用了这样的策略，网易社区等也是如此。目前很多博客也都实现了静态化，我使用的这个Blog程序WordPress还没有静态化，所以如果面对高负载访问，https://www.wendangku.net/doc/9a12777182.html,一定不能承受 同时，html静态化也是某些缓存策略使用的手段，对于系统中频繁使用数据库查询但是内容更新很小的应用，可以考虑使用html静态化来实现，比如论坛中论坛的公用设置信息，这些信息目前的主流论坛

WEB应用中的高并发问题

WEB应用中的高并发问题 大型网站，比如门户网站。在面对大量用户访问、高并发请求方面，基本的解决方案集中在这样几个环节：使用高性能的服务器、高性能的数据库、高效率的编程语言、还有高性能的Web容器。但是除了这几个方面，还没法根本解决大型网站面临的高负载和高并发问题。这些解决思路在一定程度上也意味着更大的投入，并且这样的解决思路具备瓶颈，没有很好的扩展性，以下从平时的项目经验以及引用一些博客的思路来尝试解决高并发的情况。 0、首先需要关注数据库 没错,首先是数据库,这是大多数应用所面临的首个SPOF（单点故障）。尤其是Web2.0的应用，数据库的响应是首先要解决的。 可能最初是一台主机，当数据增加到100万以上，那么，数据库的效能急剧下降。常用的优化措施是M-S（主-从）方式进行同步复制，将查询和操作和分别在不同的服务器上进行操作。我推荐的是M-M-Slaves方式，2个主Master，多个Slaves，需要注意的是，虽然有2个Master，但是同时只有1个是Active，我们可以在一定时候切换。之所以用2个M，是保证M不会又成为系统的SPOF。 Slaves可以进一步负载均衡，可以结合LVS,从而将select操作适当的平衡到不同的slaves 上。 以上架构可以抗衡到一定量的负载，但是随着用户进一步增加，你的用户表数据超过1千万，这时那个M变成了SPOF。你不能任意扩充Slaves，否则复制同步的开销将直线上升，怎么办？我的方法是表分区，从业务层面上进行分区。最简单的，以用户数据为例。根据一定的切分方式，比如id，切分到不同的数据库集群去。

全局数据库用于meta数据的查询。缺点是每次查询，会增加一次，比如你要查一个用户nightsailer,你首先要到全局数据库群找到nightsailer对应的cluster id，然后再到指定的cluster找到nightsailer的实际数据。 每个cluster可以用m-m方式，或者m-m-slaves方式。这是一个可以扩展的结构，随着负载的增加，你可以简单的增加新的mysql cluster进去。 1、HTML静态化 其实大家都知道，效率最高、消耗最小的就是纯静态化的html页面，所以我们尽可能使我们的网站上的页面采用静态页面来实现，这个最简单的方法其实也是最有效的方法。但是对于大量内容并且频繁更新的网站，我们无法全部手动去挨个实现，于是出现了我们常见的信息发布系统CMS，像我们常访问的各个门户站点的新闻频道，甚至他们的其他频道，都是通过信息发布系统来管理和实现的，信息发布系统可以实现最简单的信息录入自动生成静态页面，还能具备频道管理、权限管理、自动抓取等功能，对于一个大型网站来说，拥有一套高效、可管理的CMS是必不可少的。 除了门户和信息发布类型的网站，对于交互性要求很高的社区类型网站来说，尽可能的静态化也是提高性能的必要手段，将社区内的帖子、文章进行实时的静态化，有更新的时候再重新静态化也是大量使用的策略，像Mop的大杂烩就是使用了这样的策略，网易社区等也是如此。 同时，html静态化也是某些缓存策略使用的手段，对于系统中频繁使用数据库查询但是内容更新很小的应用，可以考虑使用html静态化来实现，比如论坛中论坛的公用设置信息，

计算机系统结构的发展前景

计算机系统结构的发展前景 课程：计算机系统结构 学号：1006440716 班级：计算机10-02班 姓名：

近十几年来，计算机技术得到迅猛发展和普及，使得从事各种技术工作的人员对计算机的了解普遍加深。但由于技术层次的多面性和应用的差异性，特别是发展的迅猛和不均匀所带来的迷惑性，使人们不易看清某个方面的具体发展现状。计算机体系结构是设计计算机应用系统的一个重要参考因素，是一个近来较受关注的话题。根据目前计算机体系结构的发展状况来看，未来一段时间，计算机体系结构将向以下几个方向发展： 一、VLIW体系 VLIW指的是一种指令集设计思想与技术，它利用编译器把若干个简单的、无相互依赖的操作压缩到同一个很长的指令字中。当超长指令字被从Cache或主存取进处理器时，可以容易地分割出各个操作，并一次性分别分派到多个独立的执行单元中并行执行。 二、单芯片多处理器体系 单芯片多处理器是随着VLSI工艺水平的提高自然会想到的一个方向。在0.25mm工艺下，单片可以集成20个21064（32kCache）；在2010年将实现的0.07mm 工艺下，单片可以集成60个21064水平的微处理器。不远的将来，现今的SMP 系统可以完全集成在一个芯片内，其性能提高显然是诱人的。 三、多线程体系 多线程技术结合了指令级现场交换和顺序调度技术，是数据流模型和冯·诺伊曼控制流模型的有机结合。简单地说，线程是一组静态排序的指令序列，其中，当第一条指令开始执行，后续指令即开始执行而不中断。线程作为执行调度的基本单位，多个线程可以并发（并行）执行，以达到互相隐藏延迟操作和提高并行度的效果。 网格技术有可能成为实现Petaflops的另一条途径。网格是近年来计算机体系结构发展的一个重要方向，其基本思想是通过Internet进行资源共享和协同工作。目前连接到Internet的计算机已经达到1亿台以上，通过互联网可能达到的聚合计算潜力是不可估量的。国际上已经有Globus等组织为网格环境制定标准和参考实现。但是用网格技术实现PetafloPs仍需要关键技术上的突破：一方面互联网连接的速度和带宽仍有待提高，近年来，网络通信技术以超摩尔定律的速度高速增长，已经为此提供了可能，达到实用阶段只是时间问题。另一方面是有效的网格体系模型和计算模型还没有建立。网格的资源是分散和动态的，计算也是一种分散的、动态的过程。传统的并行共享内存或消息传递程序模式不能直接有效地利用,如何科学计算高效使用网格的计算能力是当前一个主要的研究方向。 建在东京技术研究所的TSUBAME采用的就是混合体系，除了使用10368个AMD双核Opteron外，360块加速卡为系统贡献了24％的性能，仅增加了1％的功耗。而IBM 将在2008年完成的名为RoadRunner的1600万亿次HPC中，总共采用了16 000个Opteron和Cell两种不同架构的处理器。可以说，多核微处理器和面向领域的混合体系结构已成为HPC发展的趋势。

java高并发的解决方案

java 高并发的解决方案 对于我们开发的网站，如果网站的访问量非常大的话， 那么我们就需要考虑相关的并发访问问题了。而并发问题 是绝大部分的程序员头疼的问题 ! 下面是小编分享的，欢迎 大家阅读 ! 常用的，可能最初是一个 mysql 主机，当数据增加到 100 万以上，那么，MySQ 啲效能急剧下降。常用的优化措施是 M-S （主-从）方式进行同步复制，将查询和操作和分别在不 同的服务器上进行操作。我推荐的是 M-M-Slaves 方式， 2 个主 Mysql ，多个 Slaves ，需要注意的是，虽然有 Master ，但是同时只有 1 个是 Active ，我们可以在一定时 候切 换。之所以用2个M 是保证M 不会又成为系统的 SPOF 。 Slaves 可以进一步负载均衡，可以结合 LVS,从而将 以上架构可以抗衡到一定量的负载，但是随着用户进 步增加，你的用户表数据超过 1千万，这时那个 M 变成 了 SPOF 你不能任意扩充 Slaves ，否则复制同步的开销将 直线上升，怎么办 ?我的方法是表分区，从业务层面上进行 分区。最简单的，以用户数据为例。根据一定的切分方式， 比如 id ，切分到不同的数据库集群去。 java 高并发的解决方案】 般来说MySQl 是最 2个 select 操作适当的平衡到不同的 slaves 上。

全局数据库用于 meta 数据的查询。缺点是每次查询， 会增加一次，比如你要查一个用户 nightsailer, 你首先要 后再到指定的 cluster 找到 nightsailer 的实际数据 个 cluster 可以用 m-m 方式，或者 m-m-slaves 方式。 个可以扩展的结构，随着负载的增加，你可以简单的增 加新的 mysql cluster 进去。 网站HTML 静态化解决方案 当一个Servlet 资源请求到达WE 餌艮务 器之后我们会 填充指定的JSP 页面来响应请求： HTTP 请求---Web 服务器---Servlet-- 业务逻辑处理-- 访问数据 -- 填充 JSP-- 响应请求 HTML 静态化之后: HTTP 请求---Web 服务器---Servlet--HTML-- 响应请求 缓存、负载均衡、存储、队列 存集群，一般来说部署 10 台左右就差不多 （10g 内存池 ） 。 需要注意一点，千万不能用使用 swaP,最好关闭 linux 的swap 。 2. 负载均衡 / 加速。可能上面说缓存的时候，有人第 想的是页面静态化，所谓的静态 html ，我认为这是常识， 不属于要点了。页面的静态化随之带来的是静态服务的负 载均衡和加速。我认为 Lighttped+Squid 是最好的方式了。 到全局数据库群找到 nightsailer 对应的 cluster id ，然 这是 1. 缓存是另一个大问题，我一般用 memcachec 来 做缓