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高并发解决思路

2022年11月09日 08:04:18服务端17


 

当我作为面试官问候选人「对于高并发的理解」时,我觉得「答得不好」的情况分成以下几类:

1、对数据化的指标没有概念:不清楚选择什么样的指标来衡量高并发系统?分不清并发量和QPS,不知道自己系统的总用户量、活跃用户量,平峰和高峰时的QPS和TPS等关键数据。

2、设计过一些高并发方案,但是细节掌握不透彻:讲不出该方案要关注的技术点和可能带来的副作用。比如读性能有瓶颈会引入缓存,但是忽视了缓存命中率、热点key、数据一致性等问题。

3、理解片面,把高并发设计等同于性能优化:大谈并发编程、多级缓存、异步化、水平扩容,却忽视高可用设计、服务治理和运维保障。

4、掌握大方案,却忽视最基本的东西:能讲清楚垂直分层、水平分区、缓存等大思路,却没意识去分析数据结构是否合理,算法是否高效,没想过从最根本的IO和计算两个维度去做细节优化。

下面,我再结合我的高并发项目经验,系统性地总结下高并发需要掌握的知识和实践思路,内容分成以下3个部分:

  • 如何理解高并发?
  • 高并发系统设计的目标是什么?
  • 高并发的实践方案有哪些?

01 如何理解高并发?

高并发意味着大流量,需要运用技术手段抵抗流量的冲击,这些手段好比操作流量,能让流量更平稳地被系统所处理,带给用户更好的体验。

我们常见的高并发场景有:淘宝的双11、春运时的抢票、微博大V的热点新闻等。除了这些典型事情,每秒几十万请求的秒杀系统、每天千万级的订单系统、每天亿级日活的信息流系统等,都可以归为高并发。

很显然,上面谈到的高并发场景,并发量各不相同,那到底多大并发才算高并发呢?

1、不能只看数字,要看具体的业务场景。不能说10W QPS的秒杀是高并发,而1W QPS的信息流就不是高并发。信息流场景涉及复杂的推荐模型和各种人工策略,它的业务逻辑可能比秒杀场景复杂10倍不止。因此,不在同一个维度,没有任何比较意义。

2、业务都是从0到1做起来的,并发量和QPS只是参考指标,最重要的是:在业务量逐渐变成原来的10倍、100倍的过程中,你是否用到了高并发的处理方法去演进你的系统,从架构设计、编码实现、甚至产品方案等维度去预防和解决高并发引起的问题?而不是一味的升级硬件、加机器做水平扩展。

此外,各个高并发场景的业务特点完全不同:有读多写少的信息流场景、有读多写多的交易场景,那是否有通用的技术方案解决不同场景的高并发问题呢?

我觉得大的思路可以借鉴,别人的方案也可以参考,但是真正落地过程中,细节上还会有无数的坑。另外,由于软硬件环境、技术栈、以及产品逻辑都没法做到完全一致,这些都会导致同样的业务场景,就算用相同的技术方案也会面临不同的问题,这些坑还得一个个趟。

因此,这篇文章我会将重点放在基础知识、通用思路、和我曾经实践过的有效经验上,希望让你对高并发有更深的理解。

02 高并发系统设计的目标是什么?

先搞清楚高并发系统设计的目标,在此基础上再讨论设计方案和实践经验才有意义和针对性。

2.1 宏观目标

高并发绝不意味着只追求高性能,这是很多人片面的理解。从宏观角度看,高并发系统设计的目标有三个:高性能、高可用,以及高可扩展。

1、高性能:性能体现了系统的并行处理能力,在有限的硬件投入下,提高性能意味着节省成本。同时,性能也反映了用户体验,响应时间分别是100毫秒和1秒,给用户的感受是完全不同的。

2、高可用:表示系统可以正常服务的时间。一个全年不停机、无故障;另一个隔三差五出线上事故、宕机,用户肯定选择前者。另外,如果系统只能做到90%可用,也会大大拖累业务。

3、高扩展:表示系统的扩展能力,流量高峰时能否在短时间内完成扩容,更平稳地承接峰值流量,比如双11活动、明星离婚等热点事件。

高并发解决思路 _ JavaClub全栈架构师技术笔记

这3个目标是需要通盘考虑的,因为它们互相关联、甚至也会相互影响。

比如说:考虑系统的扩展能力,你会将服务设计成无状态的,这种集群设计保证了高扩展性,其实也间接提升了系统的性能和可用性。

再比如说:为了保证可用性,通常会对服务接口进行超时设置,以防大量线程阻塞在慢请求上造成系统雪崩,那超时时间设置成多少合理呢?一般,我们会参考依赖服务的性能表现进行设置。

2.2 微观目标

再从微观角度来看,高性能、高可用和高扩展又有哪些具体的指标来衡量?为什么会选择这些指标呢?

2.2.1 性能指标

通过性能指标可以度量目前存在的性能问题,同时作为性能优化的评估依据。一般来说,会采用一段时间内的接口响应时间作为指标。

1、平均响应时间:最常用,但是缺陷很明显,对于慢请求不敏感。比如1万次请求,其中9900次是1ms,100次是100ms,则平均响应时间为1.99ms,虽然平均耗时仅增加了0.99ms,但是1%请求的响应时间已经增加了100倍。

2、TP90、TP99等分位值:将响应时间按照从小到大排序,TP90表示排在第90分位的响应时间, 分位值越大,对慢请求越敏感。

高并发解决思路 _ JavaClub全栈架构师技术笔记

3、吞吐量:和响应时间呈反比,比如响应时间是1ms,则吞吐量为每秒1000次。

通常,设定性能目标时会兼顾吞吐量和响应时间,比如这样表述:在每秒1万次请求下,AVG控制在50ms以下,TP99控制在100ms以下。对于高并发系统,AVG和TP分位值必须同时要考虑。

另外,从用户体验角度来看,200毫秒被认为是第一个分界点,用户感觉不到延迟,1秒是第二个分界点,用户能感受到延迟,但是可以接受。

因此,对于一个健康的高并发系统,TP99应该控制在200毫秒以内,TP999或者TP9999应该控制在1秒以内。

2.2.2 可用性指标

高可用性是指系统具有较高的无故障运行能力,可用性 = 正常运行时间 / 系统总运行时间,一般使用几个9来描述系统的可用性。

高并发解决思路 _ JavaClub全栈架构师技术笔记

对于高并发系统来说,最基本的要求是:保证3个9或者4个9。原因很简单,如果你只能做到2个9,意味着有1%的故障时间,像一些大公司每年动辄千亿以上的GMV或者收入,1%就是10亿级别的业务影响。

2.2.3 可扩展性指标

面对突发流量,不可能临时改造架构,最快的方式就是增加机器来线性提高系统的处理能力。

对于业务集群或者基础组件来说,扩展性 = 性能提升比例 / 机器增加比例,理想的扩展能力是:资源增加几倍,性能提升几倍。通常来说,扩展能力要维持在70%以上。

但是从高并发系统的整体架构角度来看,扩展的目标不仅仅是把服务设计成无状态就行了,因为当流量增加10倍,业务服务可以快速扩容10倍,但是数据库可能就成为了新的瓶颈。

像MySQL这种有状态的存储服务通常是扩展的技术难点,如果架构上没提前做好规划(垂直和水平拆分),就会涉及到大量数据的迁移。

因此,高扩展性需要考虑:服务集群、数据库、缓存和消息队列等中间件、负载均衡、带宽、依赖的第三方等,当并发达到某一个量级后,上述每个因素都可能成为扩展的瓶颈点。

03 高并发的实践方案有哪些?

了解了高并发设计的3大目标后,再系统性总结下高并发的设计方案,会从以下两部分展开:先总结下通用的设计方法,然后再围绕高性能、高可用、高扩展分别给出具体的实践方案。

3.1 通用的设计方法

通用的设计方法主要是从「纵向」和「横向」两个维度出发,俗称高并发处理的两板斧:纵向扩展和横向扩展。

3.1.1 纵向扩展(scale-up)

它的目标是提升单机的处理能力,方案又包括:

1、提升单机的硬件性能:通过增加内存、 CPU核数、存储容量、或者将磁盘 升级成SSD 等堆硬 件 的 方 式 来 提升 。

2、提升单机的软件性能:使用缓存减少IO次数,使用并发或者异步的方式增加吞吐量。

3.1.2 横向扩展(scale-out

因为单机性能总会存在极限,所以最终还需要引入横向扩展,通过集群部署以进一步提高并发处理能力,又包括以下2个方向:

1、做好分层架构:这是横向扩展的前提,因为高并发系统往往业务复杂,通过分层处理可以简化复杂问题,更容易做到横向扩展。

高并发解决思路 _ JavaClub全栈架构师技术笔记

上面这种图是互联网最常见的分层架构,当然真实的高并发系统架构会在此基础上进一步完善。比如会做动静分离并引入CDN,反向代理层可以是LVS+Nginx,Web层可以是统一的API网关,业务服务层可进一步按垂直业务做微服务化,存储层可以是各种异构数据库。

2、各层进行水平扩展:无状态水平扩容,有状态做分片路由。业务集群通常能设计成无状态的,而数据库和缓存往往是有状态的,因此需要设计分区键做好存储分片,当然也可以通过主从同步、读写分离的方案提升读性能。

3.2 具体的实践方案

下面再结合我的个人经验,针对高性能、高可用、高扩展3个方面,总结下可落地的实践方案。

3.2.1 高性能的实践方案

1、集群部署,通过负载均衡减轻单机压力。

2、多级缓存,包括静态数据使用CDN、本地缓存、分布式缓存等,以及对缓存场景中的热点key、缓存穿透、缓存并发、数据一致性等问题的处理。

3、分库分表和索引优化,以及借助搜索引擎解决复杂查询问题。

4、考虑NoSQL数据库的使用,比如HBase、TiDB等,但是团队必须熟悉这些组件,且有较强的运维能力。

5、异步化,将次要流程通过多线程、MQ、甚至延时任务进行异步处理。

6、限流,需要先考虑业务是否允许限流(比如秒杀场景是允许的),包括前端限流、Nginx接入层的限流、服务端的限流。

7、对流量进行 削峰填谷 ,通过 MQ承接流量。

8、并发处理,通过多线程将串行逻辑并行化。

9、预计算,比如抢红包场景,可以提前计算好红包金额缓存起来,发红包时直接使用即可。

10、 缓存预热 ,通过异步 任务 提前 预热数据到本地缓存或者分布式缓存中。

11、减少IO次数,比如数据库和缓存的批量读写、RPC的批量接口支持、或者通过冗余数据的方式干掉RPC调用。

12、减少IO时的数据包大小,包括采用轻量级的通信协议、合适的数据结构、去掉接口中的多余字段、减少缓存key的大小、压缩缓存value等。

13、程序逻辑优化,比如将大概率阻断执行流程的判断逻辑前置、For循环的计算逻辑优化,或者采用更高效的算法。

14、各种池化技术的使用和池大小的设置,包括HTTP请求池、线程池(考虑CPU密集型还是IO密集型设置核心参数)、数据库和Redis连接池等。

15、JVM优化,包括新生代和老年代的大小、GC算法的选择等,尽可能减少GC频率和耗时。

16、锁选择,读多写少的场景用乐观锁,或者考虑通过分段锁的方式减少锁冲突。

上述方案无外乎从计算和 IO 两个维度考虑所有可能的优化点,需要有配套的监控系统实时了解当前的性能表现,并支撑你进行性能瓶颈分析,然后再遵循二八原则,抓主要矛盾进行优化。

3.2.2 高可用的实践方案

1、对等节点的故障转移,Nginx和服务治理框架均支持一个节点失败后访问另一个节点。

2、非对等节点的故障转移,通过心跳检测并实施主备切换(比如redis的哨兵模式或者集群模式、MySQL的主从切换等)。

3、接口层面的超时设置、重试策略和幂等设计。

4、降级处理:保证核心服务,牺牲非核心服务,必要时进行熔断;或者核心链路出问题时,有备选链路。

5、限流处理:对超过系统处理能力的请求直接拒绝或者返回错误码。

6、MQ场景的消息可靠性保证,包括producer端的重试机制、broker侧的持久化、consumer端的ack机制等。

7、灰度发布,能支持按机器维度进行小流量部署,观察系统日志和业务指标,等运行平稳后再推全量。

8、监控报警:全方位的监控体系,包括最基础的CPU、内存、磁盘、网络的监控,以及Web服务器、JVM、数据库、各类中间件的监控和业务指标的监控。

9、灾备演练:类似当前的“混沌工程”,对系统进行一些破坏性手段,观察局部故障是否会引起可用性问题。

高可用的方案主要从冗余、取舍、系统运维3个方向考虑,同时需要有配套的值班机制和故障处理流程,当出现线上问题时,可及时跟进处理。

3.2.3 高扩展的实践方案

1、合理的分层架构:比如上面谈到的互联网最常见的分层架构,另外还能进一步按照数据访问层、业务逻辑层对微服务做更细粒度的分层(但是需要评估性能,会存在网络多一跳的情况)。

2、存储层的拆分:按照业务维度做垂直拆分、按照数据特征维度进一步做水平拆分(分库分表)。

3、业务层的拆分:最常见的是按照业务维度拆(比如电商场景的商品服务、订单服务等),也可以按照核心接口和非核心接口拆,还可以按照请求源拆(比如To C和To B,APP和H5 )。

写在最后

高并发确实是一个复杂且系统性的问题,如果业务场景不同,高并发的落地方案也会存在差异,但是总体的设计思路和可借鉴的方案基本类似。

高并发设计同样要秉承架构设计的3个原则:简单、合适和演进。" 过早的优化是万恶之源 ",不能脱离业务的实际情况,更不要过度设计,合适的方案就是最完美的。

希望上面这些总结能让你对于高并发有更全面的认识。即使你没有高并发的项目经验,如果你能参考上面的内容回答得很体系,我相信也一定能给面试官眼前一亮的感觉。

最后,推荐一本我个人的高质量原创电子书《漫谈线上问题排查》,同样是大厂面试必考题,这本 PDF 凝聚了多篇我的知乎精华文章,兼顾理论+实战,一共 77 页,3 W 字。

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没想到能成为第 1 高赞,追更一些新内容(记录于2021-04-07)

有读者反馈:我上面的回答非常系统地梳理了「高并发的理论知识和实战经验」,但是有点偏「大而全」的答案。面试的时候,仍然把握不好:在短短几十分钟内,应该按照什么思路去组织内容,最终让面试官眼前一亮?

下面我分 3 种情况,分别说下自己的意见,供大家参考。

情况1:应届生仅仅学过 JUC 和 GC,一点宏观概念也没有,怎么回答比较好?

说实话,大部分公司在面试应届生时,其实很少问高并发,至少我经历过的大小公司都这样。

为什么不问?因为高并发是一个很复杂的系统性问题,很注重业务场景以及实战经验。而应届生最缺的就是项目经验,所以很难区分出大家的水平。

但如果真问到了高并发,而自己仅学过 JUC,懂点 GC,该如何应对呢?给几点建议:

1、概念性的东西要掌握扎实,不少同学容易把「并发、并行、高并发」这几个概念弄混淆,认为高并发就是「高+并发」,建议大家多查查资料,了解清楚高并发一些常识性的知识。

2、打动面试官的一定是你的强项:高并发问题通常涉及到全链路,你能从架构层面去谈,也能程序语言的并发特性上去谈,还能从网络、操作系统层面去谈,角度非常多。

你完全可以引导面试官到你擅长的方向上:比如 JUC、高效算法或者数据结构、数据库索引、IO复用或者零拷贝等等,这些往往是应届生的强项。

3、相反,如果你花很多时间去大谈架构设计、中间件使用这些未实践过的技巧上,反而容易给自己挖坑。

情况2:平时做的项目就几十 QPS,该如何应对呢?

很多同学应该属于这种情况,做过不少项目,唯独缺少高并发的实战经验。我建议从下面几个方向去做针对性准备:

1、高并发有关的理论知识需要先有系统性的了解,然后再回到自己熟悉的业务上去思考:如果并发再提高 10 倍或者 100 倍,哪些环节会遇到问题,然后你会怎么去应对?有实际场景,并且你又能给出方案选型的合理依据,效果远比空谈理论要好很多。

2、对于项目中常用的各种中间件,比如缓存、消息队列、ElasticSearch 等,其实都是非常典型的高并发系统,你可以对某个中间件进行深入研究,然后面试时主动引导面试官到这种基础组件上,谈谈你的认识。

3、如果你对自己的高并发设计能力很有信心,也可以让面试官给你拟定一个业务场景,然后给出你的设计方案。

总之,为了弥补实战经验上的短板,理论知识一定扎实,不能浮于表面,生搬硬套,不然很容易留下负面印象。

情况3:很多高并发技巧都有遇到或者实操过,怎么才能形成比较系统的回答?

这种情况属于有高并发经验,但是平时思考偏少,又没意识去做系统性整理,面试时很容易发挥失常。

建议可以参考我的回答:分别从高性能、高可用、高扩展这 3 个大方向做一次盘点,先找出技术亮点。

每个亮点,一定要扎进细节里去做整理和深度思考,弄清楚 Why 和 How:为什么要用这个技巧?它是怎么发挥作用的?会引发哪些关联问题?最终取得了什么效果?此外,业务背景以及指标性的数据都要做到心中有数。

找到亮点后,可以尝试找一条主脉络:比如按时间顺序、或者系统演进的顺序进行串联,这样比较符合高并发设计的基本原则,会让你的方案更接地气。

作者:打工人很惨
来源链接:https://blog.csdn.net/pengjianglilive/article/details/121902280

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标签: 高并发
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