高并发和大流量解决方案

高并发架构相关概念

并发

并发，在操作系统中，是指一个时间段中有几个程序都处于已启动运行到运行完毕之间，并且这几个程序都是在同一个处理机上运行，担任一个时刻点上只有一个程序在处理机上运行。

我们所说的高并发

并发、高并发，通常指并发访问，也就是在某个时间点，有多少个访问同时到来
通常如果一个系统日PV在千万以上，有可能是一个高并发的系统

高并发问题，关心问题：

• QPS：每秒钟请求或者查询的数量，在互联网领域，指每秒钟请求数（指HTTP请求）
• 吞吐量：单位时间没处理的请求数量（通常由QPS与并发数决定）
• 响应时间：从请求发出到收到响应花费的时间。例如系统处理一个HTTP请求需要100ms，这个100ms就是系统的响应时间
• PV：综合浏览量（Page View），即页面浏览量或者点击量，一个访客在24小时内访问的页面数量
  同一个人浏览你的网站同一页面，只记作一次PV
• UV：独立访客（UniQue Visitor），即一定时间范围内相同访客多次访问网站，只计算为1个独立访客
• 带宽：计算带宽大小需关注两个指标，峰值流量和页面的平均大小
• 日网站带宽= PV/统计时间（换算成秒）平均页面大小（单位KB）8
  峰值一般是平均数倍数，根据实际情况来定
• QPS不等于并发连接数
  QPS是每秒HTTP请求数量，并发连接数是系统同时处理的请求数量
• （总PV数80%）/（6小时秒数20%）=峰值每秒请求数（QPS）
  80%的访问量集中在20%的时间
• 压力测试：测试能承受的最大并发，测试最大承受的QPS值

常用性能测试工具

ab、wrk、http_load、Web Bench、Siege、Apache JMeter

ab

全程是apache benchmark,是apche官方推出的工具
创建多个并发访问线程，模拟多个访问者同时对某一URL地址进行访问。它的测试目标是基于URL的，因此它既可以用来测试apache的负载压力，也可以测试nginx、lighthttp、tomcat、IIS等其他Web服务器的压力

ab使用

模拟并发请求100次，总共请求5000次
ab -c 100 -n 5000 待测试网站

注意事项

• 测试机器与被测试机器分开
• 不要对线上服务做压力测试
• 观察测试工具ab所在机器，以及被测试的前端机的CPU，内存，网络等都不超过最高限度的75%

ab安装

apache 自带

> yum -y install http-tools
> ab
> ab -c 100 -n 5000 http://121.42.60.3/phpinfo.php

 

Complete requests：5000   //访问了5000次
Failed requests: 2946    //失败了2946次
Requests per second： 505.36#sec   //QPS

QPS达到极限

随着QPS的增长，每个阶段需要根据实际情况来进行优化，优化的方案也与硬件条件、网络带宽息息相关

QPS达到50

可以称之为小型网站，一般的服务器就可以应付

QPS达到100

假设关系型数据库的每次请求在0.01秒完成
假设单页面只有一个SQL查询，那么100QPS意味着1秒钟完成100次请求，但是此时我们并不能保证数据库查询能完成100次
方案：数据库缓存层（redis、memcache）、数据库的负载均衡、读写分离

QPS达到800

假设我们使用百兆带宽，意味着网站出口的实际带宽是8M左右，假设每个页面只有10K，在这个并发条件下，百兆带宽已经吃完
方案：CDN加速、负载均衡、redis硝兵、redis集群

QPS达到1000

假设使用Memcache缓存数据库查询数据，每个页面对Memcache的请求远大于直接对DB的请求
Memcache的悲观并发数在2W左右，但有可能在之前内网带宽已经吃光，表现出不稳定
方案：静态HTML缓存

QPS达到2000

这个级别下，文件系统访问锁都成为了灾难
方案：做业务分离，分布式存储、数据库分库分表

实际举例

我们通过一个实例来把上面几个概念串起来理解。按二八定律来看，如果每天 80% 的访问集中在 20% 的时间里，这 20% 时间就叫做峰值时间。

公式：( 总PV数 * 80% ) / ( 每天秒数 * 20% ) = 峰值时间每秒请求数(QPS)

机器：峰值时间每秒QPS / 单台机器的QPS = 需要的机器

1、每天300w PV 的在单台机器上，这台机器需要多少QPS？ 

( 3000000 * 0.8 ) / (86400 * 0.2 ) = 139 (QPS)

2、如果一台机器的QPS是58，需要几台机器来支持？ 

139 / 58 = 3

高并发解决方案

流量优化

防盗链处理

前端优化

减少HTTP请求（例如精灵图）
添加异步请求
启用浏览器缓存和文件压缩
CDN加速
建立独立图片服务器

服务端优化

页面静态化
并发处理
队列处理

数据库优化

数据库缓存
分库分表、分区操作
读写分离
负载均衡

Web服务器优化

 nginx反向代理实现负载均衡

lvs实现负载均衡