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  • 微服务与高并发架构 梳理
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    2021-12-13 14:19:20

    微服务

    开发、运维、部署,颠覆了过去
    上云

    SOA

    面向服务的架构:SOA,Person(属性,无行为,行为写在service中)
    面向领域的架构:DDD,Person(属性,行为)
    面向过程

    微服务是soa更细粒度的拆分,拆的角度:技术、业务
    单点:maven聚合项目
    分布式

    总网关、子网关:大门
    流量网关

    rpc:远程服务调用

    soa dubbo cloud是啥
    单体演化

    各个组件,几大门派
    Eureka 微服务注册与发现
    Actuator 微服务监控
    RestTemplate 服务器远程调用
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    OpenFeign 声明式服务调用
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    Zuul 微服务网关
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    中间件

    分布式文件存储中间件 FastDFS HDFS
    分布式消息中间件 RocketMQ、kafka、RabbitMQ、ActiveMQ
    分布式搜索中间件 ElasticSearch
    分布式缓存中间件 redis
    高并发高性能接入层中间件 lvs、keepalived、nginx、haproxy

    高并发架构

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  • 主要用于学习,分析,借鉴 微信红包高并发架构设计方案,进行技术储备,升级内在技术能力,提升架构设计功力,以后能高效进行架构设计。

    1.应用场景

    主要用于学习,分析,借鉴 微信红包高并发架构设计 方案,进行技术储备,升级内在技术能力,提升架构设计功力,以后能高效进行架构设计。

    2.学习/操作

    1.文档阅读

    百亿级微信红包的高并发资金交易系统设计方案_语言 & 开发_方乐明_InfoQ精选文章

    微信红包后台系统设计 - 云+社区 - 腾讯云

    微信红包高并发架构设计 | Leilei's Blog | 磊磊的博客

    21 | 高性能负载均衡:算法-极客时间

    2.整理输出

    TBD

    后续补充

    ...

    3.问题/补充

    1. 网友评论

    肖一林
    看完了方乐明的对微信红包架构描述的技术文章,来回答一下问题:

    有三个基本动作:发红包,抢红包,拆红包。

    发红包就是在数据库插一条红包库存数据,

    抢红包就是查询红包库存数据,

    拆红包就是插入一条秒杀流水并更新库存数据。

    有三个难点:

    一是海量的并发,二是资金安全,三是良好的用户体验。

    资金安全决定了交易只能直接建立在数据库上,不能建立在缓存上。

    良好的用户体验就是要求不能出现不公平的现象,保证先抢先得,先抢的不能失败。

    解决方案是:
    1.分而治之,分成很多个并行的服务和数据库。相同的红包id总是分到相同的服务和数据库。所以负载均衡算法应该是hash算法
    2.相同红包id的所有请求放在一个先进先出队列。然后分配一个独立的线程/进程处理。杜绝抢锁。
    3.分离过期数据,减少单表数据量

    作者回复: 嗯,要根据具体业务来分析

    2. 网友-孙振超

    负载均衡算法一共十来种之多,但经过抽取共性归纳之后就变成了4类,不仅容易记忆,即使以后再新增加其他的算法,也不外乎是进行了丰富,种类并没有什么变化,归纳为4类之后遇到类似的问题也可以用这样的方式去予以解决,从中也可以看到高手不只是机械性的记忆,而是带着思考去看待问题。

    具体到微信红包的算法选择上,由于并发量特别高,需要有一个简单高效的算法,因而性能优先类算法可以不做考虑。

    对于微信这种级别的机房,其容器化技术必然是炉火纯青,每一台vm的配置是可以完全相同的,因而也就无需采用负载均衡类算法和权重轮询算法,剩下来的就是hash类算法和简单轮询算法。

    对于红包业务,最主要的操作是发红包和抢红包:不管是发个人红包还是发群红包整体业务相差不大,可以采用简单轮询算法,到任何一台服务器均可。但抢个人红包和抢群红包是不同的,抢群红包是有先后顺序,当有多个人抢同一个群红包时最好是由同一个服务器进行处理,这台服务器在收到抢红包的请求后将请求放到一个队列中,而后按照先进先出的方式进行消费,可以保证先到的人能抢到红包,后到的人后抢到红包。因而对于抢红包业务最好按照红包id进行hash负载。

    如果是只选择一个负载算法的话,就是hash负载,发红包按照userid进行hash负载,抢红包按照红包id进行hash负载

    作者回复: 分析点基本到位了,详细可以参考微信公开的技术文档

    3. 网友-Tom

    看到评论说按红包id hash,上亿人抢同一个新年红包,应该只有一个红包id 吧?

    作者回复: 你以为是一个红包,实际上是几千上万个红包😂

    4. 网友-赵正 Allen

    发红包业务应该以红包的生命周期为思考的出发点。

    主要经历:发,抢,查询,回收(没抢完,返回给发红包的用户)。

    如果按这些细颗粒来看,抢,查询红包的并发要求最高,发红包次之,回收最低。

    首先,发红包使用加权轮询,简单适用,成功后返回红包ID给客户端。

    其次,抢红包,查询红包都带着ID给服务端,根据ID计算HASH,再利用一致性hash算法,找到最近的一个结点提供服务。

    最后,回收应该由服务端定时触发,可以同样按抢红包处理。

    作者回复: 分析到位,详细参考微信公开的技术文章,搜 微信红包高并发

    4.参考

    百亿级微信红包的高并发资金交易系统设计方案_语言 & 开发_方乐明_InfoQ精选文章

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    后续补充

    ...

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  • 为什么需要高并发架构 一个简单的系统,从最开始的时候如果只有10w以内的用户,那么QPS最多也不会超过1000/s。我们开发一个单机的java工程,数据由mysql进行落地是完全可以支持的。 但是如果随着用户体量的增大,就...

    为什么需要高并发架构

    一个简单的系统,从最开始的时候如果只有10w以内的用户,那么QPS最多也不会超过1000/s。我们开发一个单机的java工程,数据由mysql进行落地是完全可以支持的。
    但是如果随着用户体量的增大,就需要开始将系统慢慢的做优化,来支撑高并发,高性能,并且依旧需要高可用。那么我们该如何一步步优化,设计一个高并发的架构呢。

    如何设计高并发架构

    1、拆分

    当系统的业务复杂到一定程度,共同维护开发的人员超过3-5个的时候,就必须要拆分系统。按照业务模块将不同的功能拆分成一个个的小系统,交给不同的人员分别维护。一方面可以减少业务功能之间的耦合,一方面每次更新上线的时候不用全部人员全量测试全量上线。

    2、缓存

    想要让QPS上升一个等级,必须要有缓存,因为数据库的性能再好,终究是要基于磁盘,性能有着天然性的限制,如果用上了redis这种基于内存的数据存储,那QPS轻轻松松上几万。这是缓存的天然优势,一般系统都是查询请求比较多的,那么用上缓存就是很有必要的。需要注意的就是数据一致性,高可用性

    3、MQ消息队列

    如果修改数据的请求达到一定体量的时候,就需要用mq来进行异步削峰,避免高峰期的时候数据库扛不住。因为如果不用消息队列的话会出现一个矛盾,高峰期的时候数据库要求性能比较高,但是低谷期时又会造成资源浪费。
    所以当高峰期的时候用消息队列来缓解数据库的压力,慢慢处理修改数据的请求,将高峰期的请求往低谷期拖延,这样可以减少资源浪费,避免数据库崩溃,也可以帮助数据库的QPS再上一个层级。

    4、分库分表

    俗话说打铁还需自身硬,就算使用了消息队列进行削峰,可能请求量到一定程度的时候还是数据库要扛得住压力。那么这时候就有必要进行分库分表,将数据使用主键进行hash算法之类的,存在不同的主机不同的表空间,那么请求自然也就不会放着一个主机上了,这样QPS可以再上一个层级

    5、读写分离

    这个就属于数据库的优化,如果想要保证数据库的QPS可以扩容增加,那么可以使用主从架构,进行数据库的读写分离。主库写入,从库读取,因为一个系统的请求终究还是读多写少,那么想要承受更大量的读请求,就可以增加更多的从库。

    6、Elasticsearch

    可以考虑使用es,因为它是分布式的,天然支持高并发。一些简单的查询统计类的操作,或者全文搜索之类的可以使用它来承载。并且可以随便扩容来增加更高的并发量

    一个高并发的架构基本上是这些内容,如果面试中被问到了可以按照这种模式大概介绍一下。但是要知道,这只是一个简单的高并发架构可能使用到的技术。里面真正的内容光凭几句话是说不清楚的,比如分库分表该按照什么方式分?读写分离的时候具体要怎么分离?消息队列如何保证系统高可用?幂等性?真正的业务中是否需要保证分布式事务?等等等等一系列的问题。
    所以,还是需要多接触一些大项目,去了解真正的项目中有哪些坑,哪些问题比较严重,是怎么解决的,该如何避免。

    展开全文
  • 本文介绍高并发系统的度量指标,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。

    当前,数字化在给企业带来业务创新,推动企业高速发展的同时,也给企业的IT软件系统带来了严峻的挑战。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:

    1. 垂直方向扩展,也叫竖向扩展
    2. 水平方向扩展,也叫横向扩展

    垂直方向:提升单机能力

    提升单机处理能力又可分为硬件和软件两个方面:

    • 硬件方向,很好理解,花钱升级机器,更多核更高主频更大存储空间更多带宽
    • 软件方向,包括用各快的数据结构,改进架构,应用多线程、协程,以及上性能优化各种手段,但这玩意儿天花板低,就像提升个人产出一样,996、007、最多24 X 7。

    水平方向:分布式集群

    为了解决分布式系统的复杂性问题,一般会用到架构分层和服务拆分,通过分层做隔离,通过微服务解耦

    这个理论上没有上限,只要做好层次和服务划分,加机器扩容就能满足需求,但实际上并非如此,一方面分布式会增加系统复杂性,另一方面集群规模上去之后,也会引入一堆AIOps、服务发现、服务治理的新问题。

    因为垂直向的限制,所以,我们通常更关注水平扩展,高并发系统的实施也主要围绕水平方向展开。

    3、高并发的关键技术

    玩具式的网络服务程序,用户可以直连服务器,甚至不需要数据库,直接写磁盘文件。但春运购票系统显然不能这么做,它肯定扛不住这个压力,那一般的高并发系统是怎么做呢?比如某宝这样的正经系统是怎么处理高并发的呢?

    其实大的思路都差不多,层次划分 + 功能划分。可以把层次划分理解为水平方向的划分,而功能划分理解为垂直方向的划分。

    首先,用户不能直连服务器,要做分布式就要解决“分”的问题,有多个服务实例就需要做负载均衡,有不同服务类型就需要服务发现。

    集群化:负载均衡

    负载均衡就是把负载(request)均衡分配到不同的服务实例,利用集群的能力去对抗高并发,负载均衡是服务集群化的实施要素,它分3种:

    1. DNS负载均衡,客户端通过URL发起网络服务请求的时候,会去DNS服务器做域名解释,DNS会按一定的策略(比如就近策略)把URL转换成IP地址,同一个URL会被解释成不同的IP地址,这便是DNS负载均衡,它是一种粗粒度的负载均衡,它只用URL前半部分,因为DNS负载均衡一般采用就近原则,所以通常能降低时延,但DNS有cache,所以也会更新不及时的问题。
    2. 硬件负载均衡,通过布置特殊的负载均衡设备到机房做负载均衡,比如F5,这种设备贵,性能高,可以支撑每秒百万并发,还能做一些安全防护,比如防火墙。
    3. 软件负载均衡,根据工作在ISO 7层网络模型的层次,可分为四层负载均衡(比如章文嵩博士的LVS)和七层负载均衡(NGINX),软件负载均衡配置灵活,扩展性强,阿某云的SLB作为服务对外售卖,Nginx可以对URL的后半部做解释承担API网关的职责。

    所以,完整的负载均衡链路是 client <-> DNS负载均衡 -> F5 -> LVS/SLB -> NGINX

     

    不管选择哪种LB策略,或者组合LB策略,逻辑上,我们都可以视为负载均衡层,通过添加负载均衡层,我们将负载均匀分散到了后面的服务集群,具备基础的高并发能力,但这只是万里长征第一步。

    数据库层面:分库分表+读写分离

    前面通过负载均衡解决了无状态服务的水平扩展问题,但我们的系统不全是无状态的,后面通常还有有状态的数据库,所以解决了前面的问题,存储有可能成为系统的瓶颈,我们需要对有状态存储做分片路由

    数据库的单机QPS一般不高,也就几千,显然满足不了高并发的要求。

    所以,我们需要做分库分表 + 读写分离。

    就是把一个库分成多个库,部署在多个数据库服务上,主库承载写请求,从库承载读请求。从库可以挂载多个,因为很多场景写的请求远少于读的请求,这样就把对单个库的压力降下来了。

    如果写的请求上升就继续分库分表,如果读的请求上升就挂更多的从库,但数据库天生不是很适合高并发,而且数据库对机器配置的要求一般很高,导致单位服务成本高,所以,这样加机器抗压力成本太高,还得另外想招。

    读多写少:缓存

    缓存的理论依据是局部性原理

    一般系统的写入请求远少于读请求,针对写少读多的场景,很适合引入缓存集群。

    在写数据库的时候同时写一份数据到缓存集群里,然后用缓存集群来承载大部分的读请求,因为缓存集群很容易做到高性能,所以,这样的话,通过缓存集群,就可以用更少的机器资源承载更高的并发。

    缓存的命中率一般能做到很高,而且速度很快,处理能力也强(单机很容易做到几万并发),是理想的解决方案。

    CDN本质上就是缓存,被用户大量访问的静态资源缓存在CDN中是目前的通用做法。

    缓存也有很多需要谨慎处理的问题:

    1. 一致性问题:(a)更新db成功+更新cache失败 -> 不一致 (b)更新db失败+更新cache成功 -> 不一致 ©更新db成功+淘汰缓存失败 -> 不一致
    2. 缓存穿透:查询一定不存在的数据,会穿透缓存直接压到数据库,从而导致缓存失去作用,如果有人利用这个漏洞,大量查询一定不存在的数据,会对数据库造成压力,甚至打挂数据库。解决方案:布隆过滤器 或者 简单的方案,查询不存在的key,也把空结果写入缓存(设置较短的过期淘汰时间),从而降低命失
    3. 缓存雪崩:如果大量缓存在一个时刻同时失效,则请求会转到DB,则对DB形成压迫,导致雪崩。简单的解决方案是为缓存失效时间添加随机值,降低同一时间点失效淘汰缓存数,避免集体失效事件发生

    但缓存是针对读,如果写的压力很大,怎么办?

    高写入:消息中间件

    同理,通过跟主库加机器,耗费的机器资源是很大的,这个就是数据库系统的特点所决定的。

    相同的资源下,数据库系统太重太复杂,所以并发承载能力就在几千/s的量级,所以此时你需要引入别的一些技术。

    比如说消息中间件技术,也就是MQ集群,它是非常好的做写请求异步化处理,实现削峰填谷的效果。

    消息队列能做解耦,在只需要最终一致性的场景下,很适合用来配合做流控。

    假如说,每秒是1万次写请求,其中比如5千次请求是必须请求过来立马写入数据库中的,但是另外5千次写请求是可以允许异步化等待个几十秒,甚至几分钟后才落入数据库内的。

    那么此时完全可以引入消息中间件集群,把允许异步化的每秒5千次请求写入MQ,然后基于MQ做一个削峰填谷。比如就以平稳的1000/s的速度消费出来然后落入数据库中即可,此时就会大幅度降低数据库的写入压力。

    业界有很多著名的消息中间件,比如ZeroMQ,rabbitMQ,kafka等。

    消息队列本身也跟缓存系统一样,可以用很少的资源支撑很高的并发请求,用它来支撑部分允许异步化的高并发写入是很合适的,比使用数据库直接支撑那部分高并发请求要减少很多的机器使用量。

     

    避免挤兑:流控

    再强大的系统,也怕流量短事件内集中爆发,就像银行怕挤兑一样,所以,高并发另一个必不可少的模块就是流控。

    流控的关键是流控算法,有4种常见的流控算法。

    1. 计数器算法(固定窗口):计数器算法是使用计数器在周期内累加访问次数,当达到设定的限流值时,触发限流策略,下一个周期开始时,进行清零,重新计数,实现简单。计数器算法方式限流对于周期比较长的限流,存在很大的弊端,有严重的临界问题。
    2. 滑动窗口算法:将时间周期分为N个小周期,分别记录每个小周期内访问次数,并且根据时间滑动删除过期的小周期,当滑动窗口的格子划分的越多,那么滑动窗口的滚动就越平滑,限流的统计就会越精确。此算法可以很好的解决固定窗口算法的临界问题。
    3. 漏桶算法:访问请求到达时直接放入漏桶,如当前容量已达到上限(限流值),则进行丢弃(触发限流策略)。漏桶以固定的速率进行释放访问请求(即请求通过),直到漏桶为空。分布式环境下实施难度高。
    4. 令牌桶算法:程序以r(r=时间周期/限流值)的速度向令牌桶中增加令牌,直到令牌桶满,请求到达时向令牌桶请求令牌,如获取到令牌则通过请求,否则触发限流策略。分布式环境下实施难度高。

    4、高并发的实践经验

    接入-逻辑-存储是经典的互联网后端分层,但随着业务规模的提高,逻辑层的复杂度也上升了,所以,针对逻辑层的架构设计也出现很多新的技术和思路,常见的做法包括系统拆分,微服务。

    除此之外,也有很多业界的优秀实践,包括某信服务器通过协程(无侵入,已开源libco)改造,极大的提高了系统的并发度和稳定性,另外,缓存预热,预计算,批量读写(减少IO),池技术等也广泛应用在实践中,有效的提升了系统并发能力。

    为了提升并发能力,逻辑后端对请求的处理,一般会用到生产者-消费者多线程模型,即I/O线程负责网络IO,协议编解码,网络字节流被解码后产生的协议对象,会被包装成task投入到task queue,然后worker线程会从该队列取出task执行,有些系统会用多进程而非多线程,通过共享存储,维护2个方向的shm queue,一个input q,一个output q,为了提高并发度,有时候会引入协程,协程是用户线程态的多执行流,它的切换成本更低,通常有更好的调度效率。

    另外,构建漏斗型业务或者系统,从客户端请求到接入层,到逻辑层,到DB层,层层递减,过滤掉请求,Fail Fast(尽早发现尽早过滤),嘴大屁眼小,哈哈。

    漏斗型系统不仅仅是一个技术模型,它也可以是一个产品思维,配合产品的用户分流,逻辑分离,可以构建全方位的立体模型。

    5、小结

    莫让浮云遮望眼,除去繁华识真颜。我们不能掌握了大方案,吹完了牛皮,而忽视了编程最本质的东西,掌握最基本最核心的编程能力,比如数据架构和算法,设计,惯用法,培养技术的审美,也是很重要的,既要致高远,又要尽精微

     

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