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現(xiàn)在用互聯(lián)網(wǎng)的人越來越多,很多app、網(wǎng)站、系統(tǒng)承載的都是高并發(fā)請(qǐng)求,可能高峰期每秒并發(fā)量幾千,很正常的。尤其是電商App,如果是雙十一之類的,每秒并發(fā)幾萬幾十萬都有可能,高并發(fā)訪問帶來的問題是系統(tǒng)和數(shù)據(jù)庫扛不住,容易宕機(jī),要知道數(shù)據(jù)庫支撐到每秒并發(fā)兩三千的時(shí)候,基本就快完了,數(shù)據(jù)庫如果瞬間承載每秒5000,8000,甚至上萬的并發(fā),一定會(huì)宕機(jī),比如mysql就壓根兒扛不住這么高的并發(fā)量。

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那么如此之高的并發(fā)量,加上原本就如此之復(fù)雜的業(yè)務(wù),我們?cè)撊绾卧O(shè)計(jì)一個(gè)可以支持高并發(fā)訪問的系統(tǒng)呢,主要從以下幾點(diǎn)去考慮:
將一個(gè)大的系統(tǒng)拆分為基于微服務(wù)架構(gòu)的多個(gè)子系統(tǒng),技術(shù)落地選擇使用SpringCloud來做,然后每個(gè)子系統(tǒng)連一個(gè)數(shù)據(jù)庫,這樣本來就一個(gè)庫,現(xiàn)在多個(gè)數(shù)據(jù)庫,這樣也可以扛高并發(fā)。
緩存,一定要用緩存。大部分的高并發(fā)場(chǎng)景,都是讀多寫少,我們完全可以在數(shù)據(jù)庫和緩存里都寫一份,然后讀的時(shí)候大量走緩存,可以引入Redis作為分布式緩存的技術(shù)解決方案,redis單機(jī)就支持每秒幾萬的并發(fā),在集群情況下更是可以達(dá)到每秒幾十萬的并發(fā)。所以我們要考慮項(xiàng)目里那些承載主要請(qǐng)求的讀場(chǎng)景,怎么用緩存來抗高并發(fā),同時(shí)也得處理好【緩存雪崩】、【緩存穿透】、【緩存擊穿】這些問題
MQ,一定得用上MQ。因?yàn)橄到y(tǒng)還是會(huì)出現(xiàn)高并發(fā)寫的場(chǎng)景,比如說一個(gè)業(yè)務(wù)操作里要頻繁搞數(shù)據(jù)庫幾十次,增刪改增刪改,那高并發(fā)訪問的情況下絕對(duì)搞掛數(shù)據(jù)庫,這個(gè)時(shí)候就可以考慮用MQ去削峰,將大量的寫請(qǐng)求先灌入MQ里,排隊(duì)慢慢玩兒,后邊系統(tǒng)消費(fèi)后慢慢寫,控制在數(shù)據(jù)庫承載范圍之內(nèi)。所以我們要考慮項(xiàng)目里那些承載復(fù)雜寫業(yè)務(wù)邏輯的場(chǎng)景里,如何用MQ來異步寫,提升并發(fā)性。MQ單機(jī)可以扛得起幾萬并發(fā)。MQ的技術(shù)選型可以選擇用rabbitMq或者Kafka。當(dāng)然了,系統(tǒng)引入MQ之后,也會(huì)導(dǎo)致整個(gè)系統(tǒng)的可用性降低,系統(tǒng)復(fù)雜度提高,系統(tǒng)引入的外部依賴越多,越容易掛掉。所以引入MQ后,要考慮【如何保證消息隊(duì)列的高可用】、【如何保證消息沒有重復(fù)消費(fèi)】、【如何處理消息丟失的情況】、【如何保證消息傳遞的順序性】等問題,引入MQ有很多好處,但是也得針對(duì)它帶來的壞處做各種額外的技術(shù)方案和架構(gòu)來規(guī)避掉。
分庫分表,可能到了最后數(shù)據(jù)庫層面還是免不了抗高并發(fā)的要求,那么就將一個(gè)數(shù)據(jù)庫拆分為多個(gè)庫,多個(gè)庫來扛更高的并發(fā);然后將一個(gè)表拆分為多個(gè)表,每個(gè)表的數(shù)據(jù)量保持在一定范圍內(nèi),提高sql跑的性能。推薦使用ShardingSphere作為分庫分表的技術(shù)解決方案
讀寫分離,這個(gè)就是說大部分時(shí)候數(shù)據(jù)庫可能也是讀多寫少,沒必要所有請(qǐng)求都集中在一個(gè)庫上,可以搞個(gè)主從架構(gòu),主庫寫入,從庫讀取,搞一個(gè)讀寫分離。讀流量太多的時(shí)候,還可以加更多的從庫。

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