高性能架構(gòu)和系統(tǒng)設(shè)計要求高并發(fā)高性能。高性能需要我們從單機維度到整體維度去考慮,更多的是先從編碼角度、架構(gòu)使用角度去讓我們的單機（單實例）有更好的性能,然后再從整個系統(tǒng)層面來擁有更好的性能；高并發(fā)則直接是全局角度來讓我們的系統(tǒng)在全鏈路下都能夠抗住更多的并發(fā)請求

一、高性能架構(gòu)和系統(tǒng)設(shè)計的幾個層面

高性能架構(gòu)設(shè)計主要集中在單機優(yōu)化、服務(wù)集群優(yōu)化、編碼優(yōu)化三方面。但架構(gòu)層面的設(shè)計是高性能的基礎(chǔ)，如果架構(gòu)層面的設(shè)計沒有做到高性能，僅依靠優(yōu)化編碼，對整體系統(tǒng)的提升是有限的。我們從一個全局角度來看高性能的系統(tǒng)設(shè)計，需要整體考慮的包括如下幾個層面：

• 前端層面。后端優(yōu)化的再好，如果前端（客戶端）的性能不 ok，那么對用戶而言，他們的體感還是很差的，因此前端層也是有必要考慮的。
• 編碼實現(xiàn)層面：代碼邏輯的分層、分模塊、協(xié)程、資源復(fù)用（對象池，線程池等）、異步、IO 多路復(fù)用（異步非阻塞）、并發(fā)、無鎖設(shè)計、設(shè)計模式等。
• 單機架構(gòu)設(shè)計層面：IO 多路復(fù)用、Reactor 和 Proactor 架構(gòu)模式
• 系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計層面：架構(gòu)分層、業(yè)務(wù)分模塊、集群（集中式、分布式）、緩存（多級緩存、本地緩存）、消息隊列（異步、削峰）
• 基礎(chǔ)建設(shè)層面：機房、機器、資源分配
• 運維部署層面：容器化部署、彈性伸縮
• 性能測試優(yōu)化層面：性能壓測、性能分析、性能優(yōu)化

二、前端層面

前端（客戶端）這里可以優(yōu)化的點包括但不限于：數(shù)據(jù)預(yù)加載、數(shù)據(jù)本地緩存、業(yè)務(wù)邏輯前置處理、CDN 加速、請求壓縮、異步處理、合并請求、長連接、靜態(tài)資源等

三、編碼實現(xiàn)層面

編碼實現(xiàn)層面：代碼邏輯的分層、分模塊、協(xié)程、資源復(fù)用（對象池，線程池等）、異步、IO 多路復(fù)用（異步非阻塞）、并發(fā)、無鎖設(shè)計、設(shè)計模式等。

多線程、多協(xié)程

大多數(shù)情況下，多進程、多線程、多協(xié)程都可以大大提高我們的并發(fā)性能，尤其是是多協(xié)程。

在網(wǎng)絡(luò)框架層面，現(xiàn)在一般成熟的后端系統(tǒng)框架（服務(wù)化框架）都是支持多線程、多協(xié)程的，因此對于網(wǎng)絡(luò)框架這點，我們只要是引用相對成熟的服務(wù)化框架來實現(xiàn)我們的業(yè)務(wù)，基本上可以不用過多考慮和設(shè)計。

在業(yè)務(wù)層面，如果是 Go 語言，天然支持大量并發(fā)，并且創(chuàng)建 Go 的協(xié)程非常容易，一個 go 關(guān)鍵字就搞定，因此多協(xié)程那就非常容易了，Go 里面可以創(chuàng)建大量協(xié)程來提高我們的并發(fā)性能。如果是其他語言，我們盡可能的使用多協(xié)程、多線程去執(zhí)行我們的業(yè)務(wù)邏輯。

無鎖設(shè)計（lock free）

在多線程、多協(xié)程的框架下，如果我們并發(fā)的線程（協(xié)程）之間訪問共享資源，那么需要特別注意，要么通過加鎖、要么通過無鎖化設(shè)計，否則沒有任何處理的訪問共享資源會產(chǎn)生意想不到的結(jié)果。而加鎖的設(shè)計，在并發(fā)較大的時候，如果鎖的力度不合適，或者頻繁的加鎖解鎖，又會使我們的性能嚴重下降。

為此，在追求高性能的時候，大家就比較推崇無鎖化的設(shè)計。目前很多后臺底層設(shè)計，為了避免共享資源的競爭，都采用了無鎖化設(shè)計，特別是在底層框架上。無鎖化主要有兩種實現(xiàn)，無鎖隊列和原子操作。

• 無鎖隊列?？梢酝ㄟ^ 鏈表或者 RingBuffer（循環(huán)數(shù)組）來實現(xiàn)無鎖隊列。
• 原子操作。利用硬件同步原語 CAS 來實現(xiàn)各種無鎖的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。比如 Go 語言中的 atomic 包、C++11 語言中的 atomic 庫。

數(shù)據(jù)序列化

為什么要說 數(shù)據(jù)序列化協(xié)議？因為我們的系統(tǒng)，要么就是各個后端微服務(wù)之間通過 RPC 做交互，要么就是通過 HTTP/TCP 協(xié)議和前端(終端)做交互，因此不可避免的需要我們進行網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸。而數(shù)據(jù)，只有序列化后，才方便進行網(wǎng)絡(luò)傳輸。

序列化就是將數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)或?qū)ο筠D(zhuǎn)換成二進制串的過程，也就是編碼的過程，序列化后，會把數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為二進制串，然后可以進行網(wǎng)絡(luò)傳輸；反序列化就是在序列化過程中所生成的二進制串轉(zhuǎn)換成數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)或者對象的過程，將二進制轉(zhuǎn)換為對象后業(yè)務(wù)才好進行后續(xù)的邏輯處理。

常見的序列化協(xié)議如下

• Protocol Buffer（PB）
• JSON
• XML
• 內(nèi)置類型（如 java 語言就有 java.io.Serializable）

常見的序列化協(xié)議的對比在網(wǎng)上有各種性能的對比，這里就不在貼相關(guān)截圖了，只說結(jié)論：從性能上和使用廣泛度上來看，后端服務(wù)之間現(xiàn)在一般推薦使用 PB。如果和前端交互，由于 HTTP 協(xié)議只能支持 JSON，因此一般只能 JSON。

池化技術(shù)（資源復(fù)用）

池化技術(shù)是非常常見的一個提高性能的技術(shù)，池化的核心思想就是對資源進行復(fù)用，減少重復(fù)創(chuàng)建銷毀所帶來的開銷。復(fù)用就是創(chuàng)建一個池子，然后再在這個池子里面對各種資源進行統(tǒng)一分配和調(diào)度，不是創(chuàng)建后就釋放，而是統(tǒng)一放到池子里面來復(fù)用，這樣可以減少重復(fù)創(chuàng)建和銷毀，從而提高性能。而這個資源就包括我們編程中常見到如 線程資源、網(wǎng)絡(luò)連接資源、內(nèi)存資源，具體到對應(yīng)的池化技術(shù)層面就是 線程池（協(xié)程池）、連接池、內(nèi)存池等。

• 線程池（協(xié)程池）。本質(zhì)都是進程、線程、協(xié)程這些維度的一個池子，先創(chuàng)建合適數(shù)量的線程（協(xié)程）并且初始處于休眠狀態(tài)，然后當(dāng)需要用到的時候，從池子里面喚醒一個，然后執(zhí)行業(yè)務(wù)邏輯，處理完業(yè)務(wù)邏輯后，資源并不釋放，而是直接放回池子里面休眠，等待后續(xù)的請求被喚醒，這樣重復(fù)利用。

創(chuàng)建線程的開銷是很大的，因此如果來一個請求就頻創(chuàng)建一個線程、進程，那么請求的性能肯定不會太高。

• 連接池。這個是最常用的，一般我們都要操作 MySQL、Redis 等存儲資源，同樣的，我們并不是每次請求 MySQL、Redis 等存儲的時候就新創(chuàng)建一個連接去訪問數(shù)據(jù)，而是初始化的時候就創(chuàng)建合適數(shù)量的連接放到池子里面，當(dāng)需要連接去訪問數(shù)據(jù)的時候，從池子里面獲取一個空閑的連接去訪問數(shù)據(jù)，訪問完了之后不釋放連接，而是放回池子里面。

連接池需要保證連接的可用性，就是這個連接和 MySQL、Redis 等存儲是必須要定期發(fā)送數(shù)據(jù)來保證連接的，要不然會被斷開。同時我們要針對已經(jīng)失效（斷開）的連接進行檢測和摘除。

• 內(nèi)存池。常規(guī)的情況下，我們都是直接調(diào)用 new、malloc 等 Linux 操作系統(tǒng)的 API 來申請分配內(nèi)存，而每次申請的內(nèi)存塊的大小不定，所以，當(dāng)我們頻繁 分配內(nèi)存、回收內(nèi)存的時候，會造成大量的內(nèi)存碎片，同時每次使用內(nèi)存都要重新分配也會降低性能。內(nèi)存池就是先預(yù)先分配足夠大的一塊內(nèi)存，當(dāng)做我們的內(nèi)存池，然后每次用戶請求分配內(nèi)存的時候，就會返回內(nèi)存池中的一塊空閑的內(nèi)存，并將這塊內(nèi)存的標(biāo)志置為已使用，當(dāng)內(nèi)存使用完畢釋放內(nèi)存的時候，也不是真正地調(diào)用 free 或 delete 來釋放內(nèi)存，而是把這塊內(nèi)存直接放回內(nèi)存池內(nèi)并且同時把標(biāo)志置為空閑。一般業(yè)內(nèi)都有相關(guān)的套件來幫我們來做這個事情，比如在 C/C++ 語言里面，都有相關(guān)庫去封裝原生的 malloc，glibc 實現(xiàn)了一個 ptmalloc 庫，Google 實現(xiàn)了一個 tcmalloc 庫。
• 對象池。其實前面幾種類型的池化技術(shù)，其實都可以作為對象池的各種應(yīng)用，因為各種資源都可以當(dāng)做一個對象。對象池就是避免大量創(chuàng)建同一個類型的對象，從而進行池化，保證對象的可復(fù)用性。

異步IO 和 異步流程

異步有兩個層面的意思：

• IO 層面的異步調(diào)用
• 業(yè)務(wù)邏輯層面的異步流程

異步是相對同步而言的，同步就是要等待前面一個事情執(zhí)行完畢才能繼續(xù)執(zhí)行，異步就是可以不用等待，可想而知，異步的性能要比同步好很多。

IO 層面的異步調(diào)用

針對 IO 層面的異步調(diào)用，就是我們常說的 I/O 模型，有 阻塞、非阻塞、同步、異步這幾種類型。在 Linux 操作系統(tǒng)內(nèi)核中，內(nèi)置了 5 種不同的 IO 交互模式，分別是阻塞 IO、非阻塞 IO、多路復(fù)用 IO、信號驅(qū)動 IO、異步 IO。

針對網(wǎng)絡(luò) IO 模型而言，Linux 下，使用最多性能較好的是同步非阻塞模型，具體代表是 AIO，而 Windows 下的代表作 IOCP 則實現(xiàn)了真正的異步非阻塞 I/O。

業(yè)務(wù)邏輯層面的異步流程

業(yè)務(wù)邏輯層面的異步流程，就是指讓我們的應(yīng)用程序在業(yè)務(wù)邏輯上可以異步的執(zhí)行。通常比較復(fù)雜的業(yè)務(wù)，都會有很多步驟流程，如果所有步驟都是同步的話，那么當(dāng)這些步驟中有一步卡住，那么整個流程都會卡住，這樣的流程顯然性能不會很高。為此，在業(yè)內(nèi)，我們?nèi)绻胍岣咝阅?，提高并發(fā)，那么基本上都會采用異步流程的方式。

舉個實際的應(yīng)用案例，針對 IM 系統(tǒng)的發(fā)送消息的這個場景，比如微信發(fā)送消息，那么當(dāng)客戶端發(fā)送的消息，服務(wù)端收到后，這個消息肯定要落地存儲，這個發(fā)送的流程才能算完畢，但是，如果每條消息，服務(wù)端都真正存儲到 DB 后再返回給客戶端說已經(jīng)正確收到，那么這個性能顯然會很低，因為我們知道，寫 DB 的性能是很低的，尤其是像微信這種每天有大量消息的 APP。那么這個流程就可以異步化，服務(wù)端收到消息后，先把消息寫入消息隊列，寫入隊列成功就返回給客戶端，然后異步流程去從消息隊列里面消費數(shù)據(jù)然后落地存儲到 DB 里面，這樣性能就非常高了，因為消息隊列的性能會很高。而比較低性能的操作都是異步處理。

并發(fā)流程

并發(fā)流程，同樣是針對我們上層的應(yīng)用程序而言的，我們在處理業(yè)務(wù)邏輯的時候，尤其是相對負責(zé)的業(yè)務(wù)邏輯，一般下游都可能會有多個請求，或者說多個流程，如果依賴的下游多個請求之間沒有強依賴關(guān)系，那么我們可以將這些請求的流程并發(fā)處理，這個是后端系統(tǒng)設(shè)計里面非常常見的優(yōu)化手段。

通過并發(fā)的處理流程，可以將串行的疊加處理耗時優(yōu)化為單個處理耗時，這樣就大大的降低了整體耗時，舉個例子，一個商品活動頁面，渲染的數(shù)據(jù)包括 用戶基本信息、用戶活動積分、用戶推薦商品列表。那么當(dāng)收到這個用戶的請求的時候，我們需要 查詢用戶的基本信息、用戶的活動積分，還有用戶的商品推薦，而這 3 個步驟完全是沒有相互依賴關(guān)系的，因此，我們可以并發(fā)去分別查詢，這樣可以極大的減少耗時，從而提高我們的性能。

四、單機架構(gòu)設(shè)計層面

單機優(yōu)化的關(guān)鍵點

單機優(yōu)化層面就是要盡量提升單機的性能，將單機的性能發(fā)揮到極致的其中一個關(guān)鍵點就是我們服務(wù)器采取的并發(fā)模型，然后在這個模型下，去設(shè)計好我們的服務(wù)器對連接的管理、對請求的處理流程。而這些就涉及到我們的多協(xié)程、多線程的進程模型和異步非阻塞、同步非阻塞的 IO 模型。

在具體實現(xiàn)細節(jié)上，針對連接的管理，要想提高性能，那么就要采用 IO 多路復(fù)用技術(shù)，可以參考I/O Multiplexing查看，I/O 多路復(fù)用技術(shù)的兩個關(guān)鍵點在于：

• 當(dāng)多條連接共用一個阻塞對象后，進程只需要在一個阻塞對象上等待，而無須再輪詢所有連接，常見的實現(xiàn)方式有 select、epoll、kqueue 等。
• 當(dāng)某條連接有新的數(shù)據(jù)可以處理時，操作系統(tǒng)會通知進程，進程從阻塞狀態(tài)返回，開始進行業(yè)務(wù)處理。

IO 多路復(fù)用（epoll 模型）

基本上來說，異步 I/O 模型的發(fā)展技術(shù)是：select -> poll -> epoll -> aio -> libevent -> libuv。

而且現(xiàn)在大家比較熟悉和使用的最多的恐怕就是 epoll 和 aio ，尤其是 epoll 模型，基本是 Linux 后端系統(tǒng)下的大部分框架和軟件都是采用 epoll 模型。

但是，需要特別強調(diào)的是，僅僅依靠 epoll 不是萬能的，連接數(shù)太多的時候單進程的 epoll 也是不行的。

Reactor 和 Proactor 架構(gòu)模式

epoll 只是一個 IO 多路復(fù)用的模型，在后端系統(tǒng)設(shè)計里面，要想實現(xiàn)單機的高性能，那在 IO 多路復(fù)用基礎(chǔ)之上，我們的整個網(wǎng)絡(luò)框架，還需要配合池化技術(shù)來提高我們的性能。因此，業(yè)界一般都是采用 I/O 多路復(fù)用 + 線程池（協(xié)程池、進程池）的方式來提高性能。與之對應(yīng)的，在業(yè)界常用的兩個單機高性能的架構(gòu)模式就是Reactor 和 Proactor 模式。Reactor 模式屬于非阻塞同步網(wǎng)絡(luò)模型，Proactor 模式屬于非阻塞異步網(wǎng)絡(luò)模型。

在業(yè)內(nèi)開源軟件里面，Redis 采用的是 單 Reactor 單進程的方式，Memcache 采用的是 多 Reactor 多線程的方式，Nginx 采用的是多 Reactor 多進程的方式。關(guān)于 的詳細介紹，可以查看The Design and Implementation of the Reactor。

Redis 可以用單進程 Reactor 模式的是因為 Redis 的應(yīng)用場景是內(nèi)部訪問，并發(fā)數(shù)一般不會超過 1w，而 Nginx 必須用多進程 Reactor 模式是因為 Nginx 是外網(wǎng)訪問，并發(fā)數(shù)很容易超過 1w，因此我們的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)模式，必須要通過 I/O 多路復(fù)用 + 線程池（協(xié)程池、進程池）來配合。

可以看到，單機優(yōu)化層面其實和編碼層面上的多協(xié)程、異步 IO、 池化技術(shù)都是有強關(guān)聯(lián)的。這里也是一個知識相通的典型，我們所學(xué)的一些基礎(chǔ)層面的知識點，在架構(gòu)層面、模型層面都是有用武之地的。

五、系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計層面

架構(gòu)設(shè)計層面：架構(gòu)分層、業(yè)務(wù)分模塊、集群（集中式、分布式）、緩存（多級緩存、本地緩存）、消息隊列（異步、削峰）

架構(gòu)和模塊劃分的設(shè)計

整個系統(tǒng)想要有一個高性能，那么首先就需要有個合理的架構(gòu)設(shè)計，這里需要根據(jù)一些架構(gòu)設(shè)計原則，比如高內(nèi)聚低耦合，職責(zé)單一等來去構(gòu)建我們的架構(gòu)。最有效的方式包括架構(gòu)分層設(shè)計、業(yè)務(wù)分模塊設(shè)計。

這么設(shè)計之后，在整體的系統(tǒng)性能優(yōu)化上，后面就會有比較大的優(yōu)化空間，從而不至于后面想要優(yōu)化就根本無從下手，只能重構(gòu)系統(tǒng)。

服務(wù)化框架的設(shè)計

目前的互聯(lián)網(wǎng)時代，我們基本上都是采用微服務(wù)來搭建我們的系統(tǒng)，而微服務(wù)化的必要條件就是要有一套服務(wù)化框架，這個服務(wù)化框架最核心的功能包括 RPC 請求和最基礎(chǔ)的服務(wù)治理策略（服務(wù)注冊和發(fā)現(xiàn)、負載均衡等）。

為此，這里服務(wù)化框架的性能就尤為重要，這里主要包括這個服務(wù)化框架里面實現(xiàn)：

• 數(shù)據(jù)處理。

數(shù)據(jù)序列化協(xié)議，一般有些采用 PB 協(xié)議，不管是從性能還是維護都是最優(yōu)的。

數(shù)據(jù)壓縮，一般采用 gzip 壓縮，壓縮后可以減少網(wǎng)絡(luò)上的數(shù)據(jù)傳輸。

• 網(wǎng)絡(luò)模型。

同步還是異步流程，如果是 Go 語言，那么可以來一個請求 go 一個協(xié)程來處理。

是否有相關(guān)連接池的能力。

其他的一些優(yōu)化。

負載均衡

負載均衡系統(tǒng)是水平擴展的關(guān)鍵技術(shù)，通過負載均衡，相當(dāng)于可以把流量分散到不同的機器的不同的服務(wù)實例里面，這樣每個服務(wù)實例都可以承擔(dān)一部分請求，從而可以提高我們的整體系統(tǒng)的性能。

對于負載均衡的方式，大都是在客戶端發(fā)現(xiàn)模式(client-side) 來實現(xiàn)服務(wù)路和負載均衡，一般也都會支持常見的負載均衡策略，如隨機，輪訓(xùn)，hash，權(quán)重，連接數(shù)【連接數(shù)越少，優(yōu)先級越高】。

合理采用各種隊列

在后端系統(tǒng)設(shè)計里面，很多流程和請求并不要求實時處理，更不需要做到強一致，大部分情況下，我們只需要實現(xiàn)最終一致性就可以了。故而，我們通過隊列，就可以使我們的系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)異步處理邏輯、流程削峰、業(yè)務(wù)模塊解耦、柔性事務(wù)等多種效果，從而可以完成最終一致性，并且能夠極大的提高我們系統(tǒng)的性能。

我們常見的隊列包括

• 消息隊列：使用的最為廣泛的隊列之一，代表作有 RabbitMQ、RocketMQ、Kafka 等?？梢杂脕韺崿F(xiàn)異步邏輯、削峰、解耦等多種效果。從而可以極大的提高我們的性能
• 延遲隊列：延時隊列相比于普通隊列最大的區(qū)別就體現(xiàn)在其延時的屬性上，普通隊列的元素是先進先出，按入隊順序進行處理，而延時隊列中的元素在入隊時會指定一個延遲時間，表示其希望能夠在經(jīng)過該指定時間后處理。延遲隊列的目的是為了異步處理。延遲隊列的應(yīng)用場景其實也非常的廣泛，比如說以下的場景：

到期后自動執(zhí)行指定操作。

在指定時間之前自動執(zhí)行某些動作

查詢某個任務(wù)是否完成，未完成等待一定時間再次查詢

回調(diào)通知，當(dāng)回調(diào)失敗時，等待后重試

• 任務(wù)隊列：將任務(wù)提交到隊列中異步執(zhí)行，最常見的就是線程池的任務(wù)隊列。

各級緩存的設(shè)計

分布式緩存

分布式緩存的代表作有 Redis、Memcache。通過分布式緩存，我們可以不直接讀數(shù)據(jù)庫，而是讀取緩存來獲取數(shù)據(jù)，可以極大的提高我們讀數(shù)據(jù)的性能。而一般的業(yè)務(wù)都是讀多寫少，因此，對我們的整體性能的提高是非常有效的手段，而且是必須的手段。

本地緩存

本地緩存可以從幾個維度來看：

• 客戶端的本地緩存：針對一些不常改變的數(shù)據(jù)，客戶端也可以緩存，這樣就可以避免請求后端，從而可以改善性能
• 后端服務(wù)的本地緩存：后端服務(wù)中，一般都會采用分布式緩存，但是，有些場景下，如果我們的數(shù)據(jù)量比較小，那么可以直接將這些數(shù)據(jù)緩存到進程里面，這樣直接通過內(nèi)存讀取，而不用網(wǎng)絡(luò)耗時，性能會更高。但是本地緩存一般只會緩存少量數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)量太大就不合適。

多級緩存

多級緩存是一個更為高級的緩存架構(gòu)設(shè)計，比如最簡單的模式可以是 本地緩存 + 分布式緩存這樣形成一個多級緩存架構(gòu)。

我們把全量要緩存的數(shù)據(jù)都放到分布式緩存里面，然后把一些熱點的少量緩存放到本地緩存里面，這樣大部分熱點數(shù)據(jù)都能夠從本地直接讀取，而其他非熱點的數(shù)據(jù)還是通過分布式緩存讀取，這樣可以極大的提高我們的性能，提高并發(fā)能力。

舉個例子，電商系統(tǒng)里面，我們做一個活動頁，活動頁的前面 10 個商品是特賣商品，然后后面的其他商品就是常規(guī)商品，因為是活動頁面，那么這個頁面的訪問肯定就會非常大。而活動頁面的前 10 個商品，必然是用戶首先進來頁面就一定會看到的，而用戶想要繼續(xù)看其他商品，那么就需要在手機上手動上滑刷新一下。這個場景下，前面 10 個商品的訪問量無疑是最大的，而用戶手動上滑刷新后的請求就會少很多。為此，我們可以把全量商品都緩存在分布式緩存如 redis 里面，然后再在這個基礎(chǔ)之上，把前面 10 個商品的信息緩存到本地，這樣，當(dāng)活動開始后，拉取的第一頁 10 個商品數(shù)據(jù)，都是從本地緩存拉取的，本地讀取性能會非常高，因為內(nèi)存讀取就行，完全不需要網(wǎng)絡(luò)交互。

其他的模式，可以 本地緩存 + 二級分布式緩存 + 一級分布式緩存，也就是針對分布式緩存再做一層分級，這樣每一級的緩存都能抗一部分的量，因此整體來看，能夠?qū)ν馓峁┑男阅芫妥銐蚋摺?/p>

緩存預(yù)熱

通過異步任務(wù)提前將接下來要大量訪問的數(shù)據(jù)預(yù)熱到我們緩存里面。這樣當(dāng)有請求的突峰的時候，可以從容應(yīng)對。

其他高性能的 NoSQL

除了 Redis、本地緩存這些，其他的一些 NoSQL 中，MongoDB、Elasticserach 也是常見的性能很高的組件，我們可以根據(jù)適用場景，合理選用。

比如我們在電商系統(tǒng)里面，我們針對商品的搜索、推薦都是采用 Elasticserach 來實現(xiàn)。

存儲的設(shè)計

數(shù)據(jù)分區(qū)

數(shù)據(jù)分區(qū)是把數(shù)據(jù)按一定的方式分成多個區(qū)（比如通過地理位置），不同的數(shù)據(jù)區(qū)來分擔(dān)不同區(qū)的流量，這需要一個數(shù)據(jù)路由的中間件，但會導(dǎo)致跨庫的 Join 和跨庫的事務(wù)非常復(fù)雜。

將數(shù)據(jù)分布到多個分區(qū)有兩種比較典型的方案：

• 根據(jù)鍵做哈希，根據(jù)哈希值選擇對應(yīng)的數(shù)據(jù)節(jié)點。
• 根據(jù)范圍分區(qū)，某一段連續(xù)的鍵都保存在一個數(shù)據(jù)節(jié)點上。

分庫分表

一般來說，影響數(shù)據(jù)庫最大的性能問題有兩個，一個是對數(shù)據(jù)庫的操作，一個是數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)的大小。對于前者，我們需要從業(yè)務(wù)上來優(yōu)化。一方面，簡化業(yè)務(wù)，不要在數(shù)據(jù)庫上做太多的關(guān)聯(lián)查詢，而對于一些更為復(fù)雜的用于做報表或是搜索的數(shù)據(jù)庫操作，應(yīng)該把其移到更適合的地方。比如，用 ElasticSearch 來做查詢，用 Hadoop 或別的數(shù)據(jù)分析軟件來做報表分析。對于后者，一般就是拆分。分庫分表技術(shù)，有些地方也稱為 Sharding、分片，通過分庫分表可以提高我們的讀寫性能，

分庫分表有垂直切分和水平切分兩種：

• 垂直切分（分庫），一般按照業(yè)務(wù)功能模塊來劃分，分庫后分表部署到不同的庫上。分庫是為了提高并發(fā)能力，比如讀寫請求量大就需要分庫。
• 水平切分（分表），當(dāng)一個表中的數(shù)據(jù)量過大時，我們可以把該表的數(shù)據(jù)通過各種 ID 的 hash 散列來劃分，比如 用戶 ID、訂單 ID 的 hash。分表更多的是應(yīng)對性能問題，比如查詢慢的問題。單表一般情況下，千萬級別后各種性能就開始下降了，就要考慮開始分表了。

分表包括垂直切分和水平切分，而分區(qū)只能起到水平切分的作用。

讀寫分離

互聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)大多數(shù)都是讀多寫少，因此讀寫分離可以幫助主庫抗量，讀寫分離就是將讀的請求量改為從庫承擔(dān)，寫還是主庫來承擔(dān)。一般我們都是一主多從的架構(gòu)，既可以抗量，又可以保證數(shù)據(jù)不丟。

冷熱分離

針對業(yè)務(wù)場景而言，如果數(shù)據(jù)有冷熱之分的話，可以將歷史冷數(shù)據(jù)與當(dāng)前熱數(shù)據(jù)分開存儲，這樣可以減輕當(dāng)前熱數(shù)據(jù)的存儲量，可以提高性能。

我們常見的存儲系統(tǒng)比如 MySQL、Elasticserach 等都可以支持。

分布式數(shù)據(jù)庫

分布式數(shù)據(jù)庫的基本思想是將原來集中式數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)分散存儲到多個通過網(wǎng)絡(luò)連接的數(shù)據(jù)存儲節(jié)點上，以獲取更大的存儲容量和更高的并發(fā)訪問量，從而提高我們的性能?，F(xiàn)在傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫已經(jīng)開始從集中式模型向分布式架構(gòu)發(fā)展了。一般云服務(wù)廠商，都會提供分布式數(shù)據(jù)庫的解決方案，比如騰訊云的 TDSQL MySQL 版，TDSQL for MySQL 是騰訊打造的一款分布式數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品，具備強一致高可用、全球部署架構(gòu)、分布式水平擴展、高性能、企業(yè)級安全等特性，同時提供智能 DBA、自動化運營、監(jiān)控告警等配套設(shè)施，為客戶提供完整的分布式數(shù)據(jù)庫解決方案。

六、基礎(chǔ)建設(shè)層面

基礎(chǔ)建設(shè)層面，大體分為 3 大塊：

• 機房層面，主要關(guān)注機房的網(wǎng)絡(luò)出口帶寬、入口帶寬。一般這個對我們業(yè)務(wù)開發(fā)來說，都接觸不到，但是這里還是需要注意，如果機房帶寬不夠，那么我們的服務(wù)就支撐不了大的并發(fā)，從而也沒法讓我們的系統(tǒng)有一個好的性能。
• 機器配置層面，服務(wù)器本身的性能要足夠好，包括 CPU、內(nèi)存、磁盤（SSD）等資源。同理，一般這個對我們業(yè)務(wù)開發(fā)來說，都接觸不到，但是如果機器配置較差，那么我們的服務(wù)部署在這樣的機器上面，也無法充分發(fā)揮，從而使得我們的業(yè)系統(tǒng)也無法擁有一個好的性能。
• 資源使用層面，我們要合理的分配 CPU 和內(nèi)存等相關(guān)資源，一般 CPU 的使用率不要超過 70%-80%，超過這個閾值后，我們服務(wù)的性能就會開始下降，因此一般我們在 70% 的時候就要開始執(zhí)行擴容。如果是 K8s 容器部署的話，我們可以設(shè)置 CPU 使用率超過指定閾值后就自動擴容。當(dāng)然，如果是物理機部署，或者其他方式，可以同樣的進行監(jiān)控和及時擴容。也就是說，要保證我們所需的各種資源（CPU、內(nèi)存、磁盤、帶寬）都在一個合理的范圍。

七、運維部署層面

在運維部署層面做好相關(guān)建設(shè)，是有助于提高我們系統(tǒng)的整體性能的。比如，我們可以通過容器化部署做到彈性伸縮，通過彈性伸縮的能力，可以使得我們的服務(wù)，在資源分配使用上，一直保持合理的 CPU、內(nèi)存等資源的使用率。

八、性能測試優(yōu)化層面

我們從架構(gòu)設(shè)計層面、編碼實現(xiàn)層面按照高性能的解決方案和思路實現(xiàn)了我們系統(tǒng)之后，理論上，我們的系統(tǒng)性能不會太差，但是，具體我們的系統(tǒng)性能如何？是否存在可優(yōu)化點？代碼的實現(xiàn)是否有性能問題？我們的依賴服務(wù)是否存在性能問題？等等，這些對我們大部分人來說，如果沒有一個合理的性能壓測和分析，那么可能還是黑盒的。

因此，針對我們研發(fā)人員而言，在高性能架構(gòu)設(shè)計方面的最后一個環(huán)節(jié)，就是進行性能測試優(yōu)化，具體包括三個環(huán)節(jié)：

• 性能壓測。針對系統(tǒng)的各個環(huán)節(jié)先分別做壓測，然后有條件的情況下，最好能夠做全鏈路壓測。
• 性能分析。壓測后，最優(yōu)的分析方式是結(jié)合火焰圖去分析，看看性能最差的是哪里，是否有可優(yōu)化的點。一定是先找到性能最差的進行優(yōu)化，這樣事半功倍。
• 性能優(yōu)化。找到可優(yōu)化點后，進行優(yōu)化。然后反復(fù)這三個步驟，直到你認為性能已經(jīng)完全符合預(yù)期。