高并发

同一时间内，WEB/API/Client能承受的用户量有多少

并发数：对网站或软件同时发起请求数

每秒响应时间：常指一次请求到系统正确响应的时间

TPS：每秒事务数，每秒可以处理的事务

QPS：每秒查询数，TPS事务有读有写，QPS是指读取

IP：独立IP

PV：访问量

UV：独立访问，一般通过cookies记录判断一个独立用户

流量：请求所产生的网络流量

 

解决高并发一般方案

优化运算代码、SQL查询，数据库索引

负载均衡、读写分离、缓存

• 负载均衡

　　　　可以通过Nginx反向代理、F5等进行应用的多流量分发，需要解决的问题就是会话问题，可采用Nginx的路由或是SESSION同步/独立。

• 读写分离

　　　　采用数据库的主从复制机制，将写入库与读取库分离，可采用中间件进行代理路由

• 缓存

应用、数据垂直拆分

内联业务划分成独立的库表，相应的应用也随之拆分

 分布式服务化、异步消息机制、数据库表水平拆分

• 分布式

　　　　对系统应用进行服务化（微服务），高并发并且高维护性，高可用。

　　　　分布式事务的控制，可采用二阶段提交方式或是分布式事务容器实现分布式事务

• 异步消息机制

　　　　主要解决大并发写入瓶颈，利用消息对列对写入消息进行排队，等待数据库处理

　　　　Kaffka、RabbitMQ

• 数据库表水平拆分

　　　　同一业务的数据再根据业务关联性拆分。

总结

反向代理服务

分布式，微服务，缓存，异步消息机制

数据库优化：主从复制，读写分离  ，优化SQL查询