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高并发带来的后果
  • 服务端:


导致站点服务器/DB服务器资源被占满崩溃,数据的存储和更新结果和理想的设计是不一样的,比如:出现重复的数据记录,多次添加了用户积分等。

  • 用户角度:


尼玛,这么卡,老子来参加活动的,刷新了还是这样,垃圾网站,再也不来了!

  • 程序员的经历: 在做公司产品网站的过程中,经常会有多样需求,如果没有考虑到高并发下的数据处理,就会出现各种超出正常逻辑的现象,因为这些都是面向大量用户的,而不是像做ERP管理系统只是面向员工。


回归技术本身,面对如此大的高并发流量和屡次崩溃的系统,程序员们如何抵挡?

提高系统并发能力方式

在这个“云”的时代,提高分布式系统并发能力的方式,方法论上主要有两种:垂直扩展(Scale Up)与水平扩展(Scale Out)。

1、垂直扩展提升单机处理能力。垂直扩展的方式又有两种:

  • 增强单机硬件性能,例如增加 CPU 核数如 32 核,升级更好的网卡如万兆,升级更好的硬盘如 SSD,扩充硬盘容量如 2T,扩充系统内存如 128G;

  • 提升单机架构性能,例如使用 Cache 来减少 I/O 次数,使用异步来增加单服务吞吐量,使用无锁数据结构来减少响应时间。


2、水平扩展

只要增加服务器数量,就能线性扩充系统性能。虚拟化技术的出现,让水平扩展变得轻松且简单。现在的云主机几乎是虚拟主机,而不是物理主机。这样的话,线性扩充也就是分分钟的事,前提是要有足够的物理主机支撑。

高并发的三个经典问题

1、单台服务器最大并发

单台服务器最大并发问题,一般是指一台服务器能够支持多少 TCP 并发连接。一种理论说法是受到端口号范围限制。操作系统上端口号 1024 以下是系统保留的,从 1024-65535 是用户使用的。由于每个 TCP 连接都要占一个端口号,所以我们最多可以有 60000 多个并发连接。但实际上单机并发连接数肯定要受硬件资源(内存、网卡)、网络资源(带宽)的限制。特别是网卡处理数据的能力,它是最大并发的瓶颈。

2、C10K 并发连接问题

C10K 并发连接问题是指单机 1 万个并发连接问题。如何突破单机性能局限,是高性能网络编程所必须要直面的问题。这些局限和问题最早被 Dan Kegel 进行了归纳和总结,并首次成系统地分析和提出解决方案,后来这种普遍的网络现象和技术局限都被大家称为 C10K 问题。C10K问题本质上是操作系统的问题。对于 Web1.0/2.0 时代的操作系统而言, 传统的同步阻塞 I/O 模型都是一样的,处理的方式都是 requests per second,并发 10K 和 100K 的区别关键在于 CPU。创建的进程线程多了,数据拷贝频繁(缓存 I/O、内核将数据拷贝到用户进程空间、阻塞), 进程/线程上下文切换消耗大,导致操作系统崩溃,这就是C10K 问题的本质。

3、C10M 并发连接问题

C10M 并发连接问题指的是单机服务器实现 C10M(即单机千万并发连接)。回顾过去的 10 年里,我们面临高性能网络编程领域著名的 C10K 问题,最终也成功提出解决方案。下一个 10 年,是时候考虑 C10M 并发问题了。


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