如何优化高并发场景下的服务器性能？

我曾参与过几家公司的项目，其中不乏高并发的技术需求，在此过程中，总结了一些经验和方法,希望能为其他人提供帮助。

并发的概念

并发是计算机科学中的一个重要概念，它指的是在一个时间段内，系统能够同时处理多个请求或事务的能力。

计量标准

• TPS (每秒事务数) 或 QPS (每秒请求数)：用于衡量系统在单位时间内能够处理的事务或请求数量。
• 响应时间：完成一个请求所需的时间。

提升并发连接数的方法

• 使用 Selector 或 epoll 网络IO模型，通过轮询或多事件触发的方式,支持数以万计的连接。
• 利用 Netty 框架开发的 Nginx 可以作为一个不错的选择。

处理大规模并发的步骤

• nginx 前端路由：

  nginx 不具备应用程序服务器的功能，但可以作为反向代理和负载均衡工具,将接收到的大量连接均匀地分配到不同的应用服务器中进行业务处理。

应用服务器的瓶颈

• 内部逻辑处理：

  尽量减少对象创建、线程创建、阻塞 I/O 和多层循环,避免死锁等现象。

  

• 前后端分离：

  使用 Node.js + RESTful 后端接口，使动态数据和静态数据相分离,提升前端处理能力和后端的专一性。

数据库压力

• 读写分离、双主互备、MyCat、Sharding-JDBC 等策略：提高数据库处理能力，同时考虑全局唯一 ID、统计和连接查询等问题。

缓存优化

• 使用 Redis 等内存型缓存，加速静态数据的查询,搭建高可用的缓存集群。

微服务架构

• 框架选择：SpringCloud 或 Dubbo。
• 服务注册与发现中心：Zookeeper 或 Eureka。
• 其他组件：Feign 客户端负载均衡、Netty 服务集群、Kubernetes 虚拟化、Redis 集群、MySQL 分库分表。

运行时通信

• HTTP 协议：使用 restful 模型,简化服务间的交互。
• 消息中间件：如 Kafka,用于异步通知和服务之间的通讯。

高并发解决方案

• 微服务架构：
  • SpringCloud 或 Dubbo。
  • 使用 ZK 或 Eureka 注册中心。
  • Feign 客户端负载均衡。
  • Zuul API 网关。
  • Hystrix 断路器机制。

• 构建高并发服务系统：
  • 使用 nginx 负载均衡。
  • 结合 microservices 架构,前后端分离。
  • 采用微服务框架（SpringCloud 或 Dubbo）。
  • 利用消息中间件（如 Redis、Kafka）进行高效通信。

实现细节

• 网络优化：利用 CDN 技术将不同地区的请求分发至不同的服务集群,以减轻网络延迟影响。

技术社区

• 如果遇到技术实现的问题，欢迎分享讨论；如果有更多技术分享,敬请期待！