(完整word版)互联网高并发架构设计
高并发架构设计
高并发架构设计随着互联网的快速发展，越来越多的网站和应用面临着高并发的问题。
高并发指的是在短时间内同时有大量用户访问一个网站或应用程序，这样就会给网站或应用程序带来很大的压力，甚至导致它们崩溃。
因此，如何设计出高并发的架构成为了现代网站和应用程序开发的重要问题之一。
一、什么是高并发架构设计？高并发架构设计是指在分布式环境下，通过合理的架构设计，能够尽可能地利用系统硬件资源，使得系统能够在高并发的情况下运行稳定，满足客户端的请求。
高并发架构主要包括三个方面：高性能、高可用和高扩展性。
二、高并发架构设计的挑战在高并发的情况下，网站或应用程序会遇到很多挑战。
其中包括以下几个方面：（一）高并发访问当有大量用户同时访问网站或应用程序时，服务器的负载会变得非常高。
这时候服务器的响应速度会变得非常缓慢，或者直接崩溃。
（二）高数据量访问高并发会带来大量的数据写入和读取操作。
这就需要正确地处理数据库操作，避免死锁和数据被覆盖的问题。
（三）高安全性要求高并发情况下，网站或应用程序会遇到大量的网络攻击。
为了保护系统的安全，需要正确的安全策略和防御机制，保证系统不被恶意攻击。
（四）高可用性要求高并发情况下，系统要保证稳定运行，避免因为某个节点的故障导致整个系统崩溃。
要实现高可用性，需要为系统配置正确的冗余和备份机制。
（五）高扩展性要求高并发下，网站或应用程序需要快速扩展系统资源，以应对大量的请求。
扩展性是高并发架构设计的关键技术，要充分考虑横向扩展和纵向扩展的策略。
三、高并发架构设计策略为了面对高并发访问的挑战，需要采用一些有效的架构策略。
以下是一些常见的策略：（一）多层架构多层架构是一种模块化的架构方式，它将整个系统拆分成多个模块，每个模块处理一个具体的功能，这样能有效地降低代码的耦合度，并且对代码的扩展和维护也有很好的支持。
常见的多层架构包括MVC、MVP和MVVM等模式。
（二）负载均衡负载均衡是指在服务器集群中，将请求分配给多个服务器来处理，以达到平衡系统负载的一种技术。
高并发设计模式
⾼并发设计模式
互联⽹⾼并发架构的8种设计模式：
1、单库单应⽤模式
这种是最简单的模式，即⼀个数据⼀个应⽤服务器，⼀般在产品发布初期使⽤会⽐较⽅便，单⽇30万到50万PV以下⼀般没有问题。
2、内容分发模式
在主机中使⽤了静态⽂件缓存之后，还可以使⽤CDN的⽅式把静态⽂件分发到离⽤户最近的节点上以达到快速响应的⽬的，⼀般在百万级别的PV时需要使⽤
3、查询分离模式
主要是指数据库的读写分离，能够降低响应延时，在千万级别的PV时会使⽤。
4、微服务模式
微服务就是把⼀个单应⽤拆分成多个服务，每个服务部署在各⾃的主机中，最后通过⼀个ESB来管理和调度这些服务，优点是各司其职不会出现混乱和⼀致性瘫痪，缺点也很明显，就是集成测试和协同发布难度⼤增。
5、分库分表模式
当⼀个表的数据出现上亿级别的时候就要考虑分表了，⽐如订单数据等，根据⽤户的属性或者时间来拆分成多个表存储，甚⾄是拆分成多个库存储。
6、多级缓存模式
可以把数据缓存到redis、memcache或者分布式⽂件系统之中，⼀般是在500万PV之上需要使⽤。
7、弹性伸缩模式
当应⽤容易出现波峰波⾕的情况时使⽤弹性伸缩模式可以有效降低硬件资源的成本，特别是在使⽤公有云的时候这个成本的下降积累会是⼀个⽐较⼤的值。
8、多机房模式
如果是⾃建机房可以在南北⽅各地安置机房以达到有效降低延迟，以及防⽌同时宕机的可能性出现。
如果是使⽤公有云可以采⽤多个节点部署。
另外⼀⽅⾯，采⽤CDN的也是多机房的⼀种实际应⽤。
以上就是在互联⽹⾼并发情况下可能采⽤的⼏种架构策略。
高并发架构方案
高并发架构方案摘要:高并发架构方案是当今互联网行业中常遇到的一个挑战。
随着用户对网站和应用程序的需求不断增长，传统的单机架构已经无法满足高并发访问的需求。
本文将介绍一些常见的高并发架构方案，帮助开发者设计和搭建符合高并发需求的系统。
一、背景随着平台用户数量的增长和访问量的提升，传统的单机架构面临着访问并发量过大、性能下降、数据存储和处理能力不足等问题。
为了解决这些问题，我们需要设计和搭建高并发架构方案。
二、高并发架构的基本原则1.水平扩展水平扩展是实现高并发的关键。
通过增加服务器的数量，实现负载均衡，将访问请求分散到多个服务器上，从而提高系统整体的并发处理能力。
2.缓存技术合理使用缓存技术可以大大提升系统的性能。
将常用的数据和计算结果保存在缓存中，减少服务器对数据库的频繁访问，提高响应速度。
3.异步处理对于一些耗时的操作，可以将其放到消息队列中进行异步处理。
比如发送邮件、生成报表等操作，可以通过消息队列将请求发送到后台进行处理，提高并发处理能力。
4.数据库读写分离将数据库进行读写分离，主库负责写操作，从库负责读操作。
通过这种方式，可以提高数据库的访问性能，增加系统的并发能力。
5.负载均衡负载均衡可以将访问请求分发到多个服务器上，提高系统的整体并发处理能力。
常见的负载均衡技术有DNS负载均衡、反向代理负载均衡和应用层负载均衡。
6.分布式文件系统对于大文件的存储和传输，可以使用分布式文件系统进行处理。
分布式文件系统将文件切分为多个块进行存储，并提供高可用性和高并发的访问能力。
三、常见的高并发架构方案1.分布式架构分布式架构是一种将系统拆分为多个服务节点的架构方式。
每个服务节点负责处理客户端的部分请求，通过负载均衡将请求分配到不同的节点。
这样可以提高系统的并发处理能力，同时增加系统的可扩展性和容错性。
2.微服务架构微服务架构是一种将系统拆分为多个小而独立的服务的架构方式。
每个微服务负责处理特定的功能模块，通过接口通信，实现松耦合。
前台门户网站高并发架构设计方案
前台网站架构设计方案2015-6目录1设计思路 (1)2系统架构设计 (3)2.1网站总体架构 (3)2.1.1网站的系统架构 (3)2.1.2网站的软件架构 (5)2.1.3网络拓扑结构 (6)2.2负载均衡 (7)2.2.1通过硬件实现负载均衡 (7)2.2.2通过软件四层交换实现负载均衡 (7)2.2.3通过反向代理服务器实现负载均衡 (7)2.2.4Apache +tomcat集群实现负载均衡。
(10)2.3缓存 (11)2.3.1系统架构方面的缓存 (11)2.3.2应用程序方面的缓存 (12)2.4页面静态化 (13)2.5数据库集群及表库散列 (14)2.5.1数据库集群 (14)2.5.2数据库及表的散列 (14)2.6文件存储 (14)2.6.1文件共享 (14)2.6.2文件的多服务器自动同步 (15)2.6.3图片服务器分离 (15)2.7镜像 (15)2.8WEB应用架构设计思路 (15)2.8.1MVC架构示意 (16)2.8.2Struts架构 (17)3性能测试 (18)3.1测试环境 (18)3.2测试项目 (20)3.2.1测试点 (20)3.2.2测试结果要求 (20)3.3测试结果 (20)3.4结果分析 (21)1 设计思路为提高网站的高并发性能,提高开发效率及运营效率,主要按如下几个思路进行规划设计:1)实现web请求的网络负载均衡的设计思路a)通过硬件实现负载均衡。
b)通过第三方软件来实现负载均衡,同时实现页面请求的缓存。
c)通过web服务器的配置来实现负载均衡即通过apache将客户请求均衡的分给tomcat1,tomcat2....去处理。
2)WEB应用架构设计思路a)应用开发实现MVC架构三层架构进行web应用开发b)采用第三方开源的CMS系统来实现网站内容的管理。
c)页面尽可能静态化以减少动态数据访问。
d)采用页面缓存机制和数据缓存来实现页面请求的缓冲和数据的缓存3)数据存储的设计思想a)数据库拆分,把生产数据库和查询数据库分离，对生产数据库采用RAC实现数据库的集群。
高并发下的网站架构
何崚:曾先后就职于中科院下属的两家基因研究所，从事基因组测序中的算法设计和高性能运算。
2006年加入阿里巴巴B2B，此后一直就职于阿里巴巴中国站，最近在关注性能优化和服务化相关领域。
业余除了JAVA开发外，还对游戏开发和三维动画制作兴趣浓厚。
精彩文字内容（请各位下载PPT，结合PPT看文字）何崚：我做一个自我介绍，我叫何崚，来自中国网站技术部网站架构组，主要负责中文站架构设计，性能优化的话是我日常工作中非常重要的部分，所以我今天跟大家探讨一下这个问题。
很多同学对网站性能状况不是很了解，我讲一下基本现状，我们中国站的网站正常流量情况，现在主要的服务器，单台并发，高峰期的时候不会超过10，吞吐量在高峰期也就是10：00-11：00点钟，每一台服务器单台CPU使用率，一般只占1颗核，平均60%左右，服务器平均响应时间在高峰期一般也不会超过150毫秒，图片每天总流量带宽，就是各个网站总和不会超过1.8G。
但是在特定情况下，比如说运营推广的时候，会遇到一个高并发的情况，所谓高并发，就是很多用户在同一个时间点访问我们网站，这个时候看什么问题，首先第一个，如果这么多用户同时访问网站，那么我们的网络带宽可能在一个瞬间内耗尽，服务器Load迅速飙高，一般情况下不会超过2，推广时期经常出现几十甚至上百的现象，这样基本上就停止响应了。
高并发症德士古，比如说是旺旺弹出，过去运营在旺旺引入一个大的图片，有一兆，旺旺在瞬间弹出来以后，那1兆大图片导致带宽耗尽，那我们现在增加审核机制，运营推广增加的图片流量不能超过现有流量的30%。
我们找一些合作媒体推广，比如迅雷、暴风影音浮出广告，导致旺铺集群Crash，另外是秒杀，像开业88小时不间断秒杀活动。
（第三张PPT）这个是非常典型的高并发的情况，这是我们自己对自己的一个DEOS的攻击，我们看这三张图，反映了一个高并发对网站性能的影响，左上角是并发数对吞吐量的影响，大家看到在并发数比较小的情况下面，吞吐量是缓慢上升，但是到了其中一个点，大概120左右，这个点就是一个拐点，过了这个点以后，吞吐量迅速下降，非常快，所以我们性能优化一个很重大责任就是把拐点尽量往后推。
大型高并发高负载网站的系统架构
说说大型高并发高负载网站的系统架构(转载)摘要：一个小型的网站，比如个人网站，可以使用最简单的html静态页面就实现了。
随着互联网业务的不断丰富，网站相关的技术经过这些年的发展，已经细分到很细的方方面面，尤其对于大型网站来说，所采用的技术更是涉及面非常广，从硬件到软件、编程语言、数据库、WebServer、防火墙等各个领域都有了很高的要求，已经不是原来简单的html静态网站所能比拟的。
前言鄙人先后在CERNET做过拨号接入，在Yahoo&3721搞过搜索前端，在猫扑处理过的架构升级，在 视频网站从事开发工作，还在多年的工作中接触和开发过不少大中型网站的模块，因此在大型网站应对高负载和并发的解决方案上有一些积累和经验，希望和大家一起探讨。
一个小型的网站，比如个人网站，可以使用最简单的html静态页面就实现了，配合一些图片达到美化效果，所有的页面均存放在一个目录下，这样的网站对系统架构、性能的要求都很简单，随着互联网业务的不断丰富，网站相关的技术经过这些年的发展，已经细分到很细的方方面面，尤其对于大型网站来说，所采用的技术更是涉及面非常广，从硬件到软件、编程语言、数据库、WebServer、防火墙等各个领域都有了很高的要求，已经不是原来简单的html静态网站所能比拟的。
大型网站，比如门户网站。
在面对大量用户访问、高并发请求方面，基本的解决方案集中在这样几个环节：使用高性能的服务器、高性能的数据库、高效率的编程语言、还有高性能的Web容器。
但是除了这几个方面，还没法根本解决大型网站面临的高负载和高并发问题。
上面提供的几个解决思路在一定程度上也意味着更大的投入，并且这样的解决思路具备瓶颈，没有很好的扩展性，下面我从低成本、高性能和高扩张性的角度来说说我的一些经验。
1、HTML静态化其实大家都知道，效率最高、消耗最小的就是纯静态化的html页面，所以我们尽可能使我们的网站上的页面采用静态页面来实现，这个最简单的方法其实也是最有效的方法。
高并发网站架构设计（转）
⾼并发⽹站架构设计（转）所谓⾼并发，指的是同⼀时间可以处理⼤量的WEB请求，这个指标⽤来衡量⼀个架构的体量和性能。
这⾥的⼤量如何评估呢？1000算不算？10000算不算？对于中⼩型的站点来说，可能并发100多就很不错了，但对于像淘宝这样的⼤型站点，单凭⼀个接⼝调⽤的量就有可能达到百万的并发。
在双11这样的⼤型活动场景⾥，淘宝的并发请求数都能达到上亿次，这样的体量⽆论是在国内还是在国际都是排在前列的。
⽽本章节要讲述的内容是如何设计⼀个可以承载巨量并发请求的架构。
要想设计⼀个⾼并发的架构，⾸先要搞清楚架构的分层，因为每⼀个层⾯都有可能造成影响⾼并发的瓶颈点。
找到瓶颈点后，只要把瓶颈点解除，⾃然会提升整个架构的并发处理能⼒。
我们先来看⼀个综合分层的架构图：1. CDN对于⼤型⽹站来说增加CDN这⼀层是⾮常有必要的，CDN（Content Delivery Network，内容分发⽹络），它属于⽹络范畴的⼀个技术，它依靠部署在各个区域的边缘服务器，实现负载均衡、内容分发调度等功能。
它使得⽤户就近获取内容，降低⽹络堵塞，提供⽤户访问响应速度。
来举⼀个通俗点的例⼦：⼩明公司做了了⼀个针对全国⽤户的业务，服务器放在了北京，但是深圳⽤户在访问⽹站的时候⾮常卡顿，有时候甚⾄访问不到。
经排查，造成该问题的原因是深圳⽤户所在⽹络到北京的机房延迟⾮常⼤。
⼩明想到了⼀个办法，他在深圳的某机房假设了⼀台服务器，把北京服务器上的⽂件传输到深圳的服务器上，当深圳⽤户访问⽹站时，让该⽤户直接去访问深圳的服务器，⽽不是访问北京的服务器。
同理，其他城市也效仿深圳假设了类似的服务器，这样全国各地的⽤户访问公司业务都很顺畅了。
例⼦中的解决⽅案其实就是CDN实现原理，当然，真正的CDN技术要复杂得多，要考虑很多问题，⽐如边缘服务器的分布、机房的⽹络、带宽、服务器的存储、智能DNS解析、边缘服务器到真实服务器之间的⽹络优化、静态和动态资源的区分、缓存的优化、压缩、SSL等等问题。
高并发下的网站架构
万能出错页面：秒杀活动已经结束
任何出错都302跳转到此页面 位于另外集群
万幸：最终所有的预案都没有用上
秒杀活动结果
88小时秒杀，坚守阵地，大获成功 秒杀还是被秒杀？终于有了答案 三道阀门设计非常有效，拦住了秒杀器
静态集群总并发情况 （首页，秒杀列表，秒杀商品页面）
交易系统集群总并发情况 （下单页面）
高并发对网站性能的影响
并发数对吞吐量的影响
并发数对服务器平均请求响应时间的影响
并发数对用户平均请求等待时间的影响
高并发实例：开业秒杀活动
商业需求
为庆祝开业退出88小时不间断秒杀活动 每小时整点推出8款商品，拖拉机，牛，马桶，沙发…… 每款商品供168件，每人限批3件，成交人数56人 CCTV黄金广告时间，各种网络,平面媒体轰炸，总广告费：1.5亿 接到运营通知，距秒杀开始仅仅 5 天时间
秒杀商品列表/秒杀商品介绍页面，如何判断秒杀开始否
答案： valid-offer.js
三道阀门的设计
阀门：基于TT的计数器
序号 1 2 3 阀门上限
限制进入秒杀页面 ，1000 限制进入下单页面 ，100 100 限制进入支付宝系统，56
秒杀器的预防
秒杀Detail页面
URL：随机 秒杀前2秒放出,脚本生成，秒杀前 1000次访问上限控制【每件商品只能放入1000人浏览】
CDN准备：Chinacache沟通；借用Taobao CDN
秒杀系统：架构目标
1.图片网络带宽：1.0G
新增图片带宽：必须控制在 1.0G 左右 每件商品秒杀页面的图片总大小不得超过： 1000000/(1000*8) = 125K/每商品
2.网站并发：
单件商品并发：1000 【来自运营的预估】 总并发: 8（件商品）X 1000（人/商品）=8000
高并发网站系统架构解决方案
高并发网站系统架构解决方案一个小型的网站，比如个人网站，可以使用最简单的html静态页面就实现了，配合一些图片达到美化效果，所有的页面均存放在一个目录下，这样的网站对系统架构、性能的要求都很简单，随着互联网业务的不断丰富，网站相关的技术经过这些年的发展，已经细分到很细的方方面面，尤其对于大型网站来说，所采用的技术更是涉及面非常广，从硬件到软件、编程语言、数据库、WebServer、防火墙等各个领域都有了很高的要求，已经不是原来简单的html静态网站所能比拟的。
大型网站，比如门户网站。
在面对大量用户访问、高并发请求方面，基本的解决方案集中在这样几个环节：使用高性能的服务器、高性能的数据库、高效率的编程语言、还有高性能的Web容器。
但是除了这几个方面，还没法根本解决大型网站面临的高负载和高并发问题。
上面提供的几个解决思路在一定程度上也意味着更大的投入，并且这样的解决思路具备瓶颈，没有很好的扩展性，下面我从低成本、高性能和高扩张性的角度来说说我的一些经验。
1、HTML静态化其实大家都知道，效率最高、消耗最小的就是纯静态化的html页面，所以我们尽可能使我们的网站上的页面采用静态页面来实现，这个最简单的方法其实也是最有效的方法。
但是对于大量内容并且频繁更新的网站，我们无法全部手动去挨个实现，于是出现了我们常见的信息发布系统CMS，像我们常访问的各个门户站点的新闻频道，甚至他们的其他频道，都是通过信息发布系统来管理和实现的，信息发布系统可以实现最简单的信息录入自动生成静态页面，还能具备频道管理、权限管理、自动抓取等功能，对于一个大型网站来说，拥有一套高效、可管理的CMS是必不可少的。
除了门户和信息发布类型的网站，对于交互性要求很高的社区类型网站来说，尽可能的静态化也是提高性能的必要手段，将社区内的帖子、文章进行实时的静态化，有更新的时候再重新静态化也是大量使用的策略，像Mop的大杂烩就是使用了这样的策略，网易社区等也是如此。
高并发网站设计与优化
高并发网站设计与优化随着互联网的发展，越来越多的应用程序和网站需要支持高并发访问。
高并发网站的设计和优化是建立可靠、高效、稳定的在线服务的关键。
在这篇文章中，我们将探讨高并发网站设计和优化的一些最佳实践和技术。
一、高并发架构设计在高并发架构设计中，有几个重要的概念需要考虑：1. 负载均衡（Load Balancing）：当许多用户同时访问网站时，一台服务器可能无法处理所有的请求。
因此，需要使用负载均衡技术来将流量分配到多个服务器上。
常见的负载均衡技术包括DNS负载均衡、硬件负载均衡、软件负载均衡等。
DNS 负载均衡会根据不同的 IP 地址等条件对请求进行分流；硬件负载均衡使用专用的负载均衡设备来对请求进行分发；软件负载均衡使用特殊的软件来处理请求，常见的软件负载均衡包括Nginx及其它常见的Web服务器。
2. 集群系统（Cluster）：在高并发的网络环境中，集群系统可以通过分摊工作负载来提高可扩展性和容错性。
集群系统包括多个服务器，它们共享相同的资源，并协同工作。
常见的集群系统包括数据库集群、服务器集群等。
3. 缓存技术（Caching）：缓存技术可以减轻服务器的压力，提高响应时间和性能。
常用的缓存技术包括页面缓存、数据库缓存、对象缓存等。
缓存的实现可以使用 Memcached、Redis 等缓存系统实现。
二、数据库优化数据库是高并发服务的中心组件，因此数据库的优化是非常重要的。
在以下方面进行优化：1. 选用合适的数据库引擎：在互联网上，最流行的关系型数据库引擎包括 MySQL、PostgreSQL、Oracle 等。
对于高并发场景下的网站，您可以选择 MySQL Cluster、Galera Cluster 等支持分布式和高可用性的数据库引擎。
2. 数据库分区：将数据库划分为多个分区，可以在减轻负载方面发挥巨大作用。
这种技术可以通过对表的某个维度（例如日期）进行划分来实现。
3. 索引设计：如果数据库中某个表包含大量数据，那么正确的索引设计将对查询性能产生重大影响。
构建高并发的服务器架构
构建高并发的服务器架构在当今互联网时代，高并发的服务器架构已经成为保障网站稳定运行和用户体验的重要标配。
无论是电商平台、社交网络、游戏服务还是金融交易，都需要构建高并发的服务器架构来应对日益增长的用户访问量和数据处理需求。
本文将从技术层面出发，探讨如何构建高并发的服务器架构，以及优化方案和架构设计原则。
一、需求分析首先，构建高并发的服务器架构需要充分了解用户的访问和交互行为，分析系统的瓶颈和瓶颈的类型。
通常来说，高并发服务器架构的需求包括：1.大规模用户并发访问，需要高性能和低延迟的服务响应能力；2.大规模数据处理和存储，需要高性能和高可靠性的数据处理能力；3.灵活的扩展性和弹性，能够根据用户访问量的变化快速调整服务器资源；4.安全性和稳定性，保证系统能够抵御DDoS攻击和异常访问。
因此，对于不同类型的网站或应用，需要根据具体的需求进行服务器架构设计和优化。
接下来将从技术实践出发，探讨高并发服务器架构的设计方案和优化实践。
二、服务器基础架构1.负载均衡负载均衡是构建高并发服务器架构的重要组成部分，它可以将用户的访问请求分发到多台服务器上，避免单台服务器的过载。
常见的负载均衡技术包括DNS轮询、Nginx、HAProxy等，它们可以根据服务器的性能和负载情况，自动分配请求到最合适的服务器上，从而提高系统的性能和可靠性。
2.集群化集群化是构建高并发服务器架构的重要手段，通过搭建多台服务器组成集群，可以实现负载均衡、高可用性、容错处理等功能。
常见的集群技术包括LVS、Keepalived、Pacemaker等，它们可以实现服务器之间的实时数据同步和自动故障切换，提高系统的可靠性和稳定性。
3.缓存技术缓存技术是提高服务器性能和响应速度的重要手段，通过在服务器端、网络端和客户端部署缓存，可以减少对数据库和存储系统的访问压力，提高系统的并发能力和处理速度。
常见的缓存技术包括Memcached、Redis、CDN等，它们可以实现数据的快速读写和分发，提高系统的性能和可靠性。
高并发平台架构规划方案
编号∶______版本∶______高并发平台架构规划方案V1.0起草人：田朝山起草时间：2013年01月08日审核人：审核时间：修改情况记录：1概述1.1简述本文档针对okgohome项目的特点，根据项目各个阶段的发展情况，在系统不调整或微调整的情况下逐步提升整体吞吐量以适应项目的快速发展。
其中包括各个阶段项目架构部署规划。
1.2设计目标A.快速的响应能力在各种情况下，能够快速响应用户请求；具备可靠地容灾能力，部分系统问题不影响整体系统的正常运行。
将停止服务时间降低到最低甚至是不间断服务。
B.可伸缩性的系统体系随着访问的增加，系统具备良好的伸缩能力。
其中包括硬件与软件两部分： 1)硬件：Web服务器集群，缓存服务器集群，文件服务器集群，数据库服务器等集群。
各个群集之间负载均衡，任何一个集群由于资源不足出现瓶颈的时候，只要根据需要添加一个服务器节点，做简单的配置就能达到扩展的目的。
2)软件：整个软件应用系统纵向分割，按照模块划分，各个模块即相互独立，又可以无缝结合。
如果需要扩展一个模块，只要做独立开发，无需该原有系统的代码，只要做简单的配置就能结合在已经，并对该模块管理。
C.安全可靠的系统为保证网站的正常运行，用户数据的高度安全，系统考虑了多种安全策略（网络安全、系统安全、各子系统安全、子系统模块安全、回话期间安全等）。
系统具有7×24小时的运行能力，并且具有系统灾难的快速恢复能力，及数据安全的保证。
D.易管理的体系架构整个系统、服务的状态处于一个实时的监控之下。
其中包括：配置管理、故障性能检测、代码发布等：1)配置管理：可以通过统一的管理系统，对整个运行环境进行界面配置管理。
同类集群可以批量操作。
2)性能监测：通过统一的监控系统对不同类型的服务器或集群分别监测，根据监测报表实时决策优化方案。
3)代码发布: 如果扩展模块开发完，只要通过发布系统发布到指定的服务器，或某一类服务器。
1.3设计原则1)高可用性：将停止服务时间降低到最低甚至是不间断服务；2)可扩展性：随着访问的增加，系统具备良好的伸缩能力；3)可视性：系统、服务的状态处于一个实时的监控之下；4)高性能高可靠性：经过优化的体系结构及合理的备份策略；5)安全性：结构上的安全及主机的安全策略；6)易维护性：通过简单的操作就能维护庞大的集群系统;7)低成本：前期尽量在有限的硬件资源下，利用软件提高性能。
高并发高流量网站架构
高并发高流量网站架构Web2.0的兴起，掀起了互联网新一轮的网络创业大潮。
以用户为导向的新网站建设概念，细分了网站功能和用户群，不仅成功的造就了一大批新生的网站，也极大的方便了上网的人们。
但Web2.0以用户为导向的理念，使得新生的网站有了新的特点——高并发，高流量，数据量大，逻辑复杂等，对网站建设也提出了新的要求。
本文围绕高并发高流量的网站架构设计问题，主要研究讨论了以下内容：首先在整个网络的高度讨论了使用镜像网站，CDN内容分发网络等技术对负载均衡带来的便利及各自的优缺点比较。
然后在局域网层次对第四层交换技术，包括硬件解决方案F5和软件解决方案LVS，进行了简单的讨论。
接下来在单服务器层次，本文着重讨论了单台服务器的Socket优化，硬盘级缓存技术，内存级缓存技术，CPU与IO平衡技术（即以运算为主的程序与以数据读写为主的程序搭配部署），读写分离技术等。
在应用层，本文介绍了一些大型网站常用的技术，以及选择使用该技术的理由。
最后，在架构的高度讨论了网站扩容，容错等问题。
本文以理论与实践相结合的形式，结合作者实际工作中得到的经验，具有较广泛的适用性。
1 引言1.1 互联网的发展最近十年间，互联网已经从一个单纯的用于科研的，用来传递静态文档的美国内部网络，发展成了一个应用于各行各业的，传送着海量多媒体及动态信息的全球网络。
从规模上看，互联网在主机数、带宽、上网人数等方面几乎一直保持着指数增长的趋势，2006年7月，互联网上共有主机439，286，364 台，WWW 站点数量达到 96，854，877个［1］。
全球上网人口在2004 年达到 7 亿 2900万［2］，中国的上网人数在 2006 年 12 月达到了约 1亿3700 万［3］。
另一方面，互联网所传递的内容也发生了巨大的变化，早期互联网以静态、文本的公共信息为主要内容，而目前的互联网则传递着大量的动态、多媒体及人性化的信息，人们不仅可以通过互联网阅读到动态生成的信息，而且可以通过它使用电子商务、即时通信、网上游戏等交互性很强的服务。
高并发架构设计 pdf
高并发架构设计 pdf高并发架构设计是指在面临大量用户请求的情况下，保证系统稳定性和性能的设计。
随着互联网的快速发展，越来越多的应用需要支持大规模并发访问，因此高并发架构设计成为了每个互联网应用开发人员和系统架构师都需要关注和掌握的重要领域。
在进行高并发架构设计时，需要考虑多个方面，包括系统的可伸缩性、高可用性、性能优化、负载均衡、容错和故障恢复等。
下面将从这些方面逐一进行详细介绍。
首先，可伸缩性是高并发架构设计的基础。
一个具备可伸缩性的系统能够在面对不断增长的用户量时，能够保持相对稳定的性能表现。
要实现可伸缩性，可以采用水平扩展的方式，将应用程序和数据分布在多台服务器上，通过负载均衡将用户请求分发到各个服务器上，从而实现并发处理能力的提升。
其次，高可用性是确保系统正常运行的重要方面。
高可用性是指系统能够在面对故障时，仍然能够继续提供服务，避免中断用户访问。
为了实现高可用性，可以将系统设计成多个独立运行的节点，通过冗余和故障切换机制来保证系统的连续可用性。
同时，还可以采用负载均衡和故障恢复机制来提供容错能力，一旦某一节点发生故障，其他节点可以接替其工作，确保系统正常运行。
性能优化是保证系统高并发处理能力的关键。
性能优化包括对系统的各个环节进行优化，包括代码优化、数据库优化、缓存优化等。
通过减少不必要的计算、提高数据库查询效率、利用缓存技术提升读取速度等手段，可以大大提升系统的性能表现，提高并发处理能力。
负载均衡是实现高并发的一个重要手段。
负载均衡通过将用户请求分发到多个服务器上，从而平衡服务器的负载，提高系统的并发处理能力。
常见的负载均衡算法有轮询、权重轮询、最小连接等，根据实际情况选择合适的负载均衡算法可以提升系统的性能。
容错和故障恢复是高并发架构设计中不可或缺的一部分。
容错能力是指系统能够在面对故障时，仍然能够提供基本的服务，而不是完全崩溃。
故障恢复是指系统能够在故障发生后，恢复正常的运行状态。
互联网平台高并发技术架构
互联网平台高并发技术架构每年“双11”都是一场电商盛会，消费者狂欢日。
今年双11 的意义尤为重大，它已经发展成为全世界电商和消费者都参与进来的盛宴。
而对技术人员来说，双十一无疑已经成为一场大考，考量的角度是整体架构、基础中间件、运维工具、人员等。
一次成功的大促准备不光是针对活动本身对系统和架构做的优化措施，比如：流量控制，缓存策略，依赖管控，性能优化……更是与长时间的技术积累和打磨分不开。
下面我将简单介绍支付宝的整体架构，让大家有个初步认识，然后会以本次在大促中大放异彩的“蚂蚁花呗”为例，大致介绍一个新业务是如何从头开始准备大促的。
架构支付宝的架构设计上应该考虑到互联网金融业务的特殊性，比如要求更高的业务连续性，更好的高扩展性，更快速的支持新业务发展等特点。
目前其架构如下：整个平台被分成了三个层：运维平台（IAAS）：主要提供基础资源的可伸缩性，比如网络、存储、数据库、虚拟化、IDC 等，保证底层系统平台的稳定性；技术平台（PAAS）：主要提供可伸缩、高可用的分布式事务处理和服务计算能力，能够做到弹性资源的分配和访问控制，提供一套基础的中间件运行环境，屏蔽底层资源的复杂性；业务平台（SAAS）：提供随时随地高可用的支付服务，并且提供一个安全易用的开放支付应用开发平台。
架构特性逻辑数据中心架构在双十一大促当天业务量年年翻番的情况下，支付宝面临的考验也越来越大：系统的容量越来越大，服务器、网络、数据库、机房都随之扩展，这带来了一些比较大的问题，比如系统规模越来越大，系统的复杂度越来越高，以前按照点的伸缩性架构无法满足要求，需要我们有一套整体性的可伸缩方案，可以按照一个单元的维度进行扩展。
能够提供支持异地伸缩的能力，提供N+1 的灾备方案，提供整体性的故障恢复体系。
基于以上几个需求，我们提出了逻辑数据中心架构，核心思想是把数据水平拆分的思路向上层提到接入层、终端，从接入层开始把系统分成多个单元，单元有几个特性：每个单元对外是封闭的，包括系统间交换各类存储的访问；每个单元的实时数据是独立的，不共享。
高并发 架构方案
高并发架构方案引言随着互联网的快速发展，用户对于高并发性能的需求也越来越高。
在设计一个高并发架构方案时，需要考虑多方面的因素，包括系统的可扩展性、稳定性以及整体的性能表现。
本文将介绍一种高并发架构方案，用于应对大流量的请求和处理。
架构设计分布式架构为了应对高并发情况下的请求，我们采用分布式架构。
分布式架构将系统拆分成多个子系统，每个子系统独立运行，可以水平扩展。
这样，系统能够同时处理更多的请求，并且具备更高的可靠性和可扩展性。
服务治理服务治理是保证整个系统运行的核心机制。
我们采用服务注册与发现的方式进行服务治理。
每个子系统将自身注册到服务注册中心，然后其他子系统通过服务注册中心来发现和调用需要的服务。
这样的架构可以动态管理系统的服务，实现负载均衡，提高系统的可用性和可伸缩性。
缓存系统缓存是提高系统性能的重要手段。
我们采用分布式缓存系统来缓解数据库的压力。
将热点数据或频繁访问的数据存放在缓存中，可以大幅度减少对数据库的访问量，并提供更快的响应速度。
异步消息队列为了提高系统的吞吐量和稳定性，我们采用异步消息队列来解耦系统间的依赖关系。
每个子系统将处理完的消息发送到消息队列，然后消息队列按照指定的方式将消息分发给其他子系统进行处理。
这样的架构可以提高系统的并发处理能力，并且保证了消息的可靠性。
容灾与故障恢复在高并发环境中，灾难和故障是难以避免的。
为了保障系统的稳定运行，我们采用容灾和故障恢复的机制。
首先，采用集群和备份机制保证系统的高可用性。
其次，进行持久化存储来防止数据丢失。
最后，建立监控系统来实时监控系统运行状态，及时发现并解决问题。
实施方案性能测试和调优在实施具体方案之前，先对系统进行性能测试和调优是非常必要的。
通过模拟高并发场景，测试系统的性能，并记录响应时间和吞吐量等关键指标。
然后根据测试结果，对性能不达标的部分进行针对性的调优，包括优化数据库查询、增加服务器资源、调整系统配置等。
架构重构与扩展根据实际业务需求和性能测试结果，对现有架构进行重构和扩展。
高并发平台架构规划方案设计说明
编号∶______版本∶______高并发平台架构规划方案V1.0起草人：田朝山起草时间：2013年01月08日审核人：审核时间：修改情况记录：1概述1.1简述本文档针对okgohome项目的特点，根据项目各个阶段的发展情况，在系统不调整或微调整的情况下逐步提升整体吞吐量以适应项目的快速发展。
其中包括各个阶段项目架构部署规划。
1.2设计目标A.快速的响应能力在各种情况下，能够快速响应用户请求；具备可靠地容灾能力，部分系统问题不影响整体系统的正常运行。
将停止服务时间降低到最低甚至是不间断服务。
B.可伸缩性的系统体系随着访问的增加，系统具备良好的伸缩能力。
其中包括硬件与软件两部分： 1)硬件：Web服务器集群，缓存服务器集群，文件服务器集群，数据库服务器等集群。
各个群集之间负载均衡，任何一个集群由于资源不足出现瓶颈的时候，只要根据需要添加一个服务器节点，做简单的配置就能达到扩展的目的。
2)软件：整个软件应用系统纵向分割，按照模块划分，各个模块即相互独立，又可以无缝结合。
如果需要扩展一个模块，只要做独立开发，无需该原有系统的代码，只要做简单的配置就能结合在已经，并对该模块管理。
C.安全可靠的系统为保证的正常运行，用户数据的高度安全，系统考虑了多种安全策略（网络安全、系统安全、各子系统安全、子系统模块安全、回话期间安全等）。
系统具有7×24小时的运行能力，并且具有系统灾难的快速恢复能力，及数据安全的保证。
D.易管理的体系架构整个系统、服务的状态处于一个实时的监控之下。
其中包括：配置管理、故障性能检测、代码发布等：1)配置管理：可以通过统一的管理系统，对整个运行环境进行界面配置管理。
同类集群可以批量操作。
2)性能监测：通过统一的监控系统对不同类型的服务器或集群分别监测，根据监测报表实时决策优化方案。
3)代码发布: 如果扩展模块开发完，只要通过发布系统发布到指定的服务器，或某一类服务器。
1.3设计原则1)高可用性：将停止服务时间降低到最低甚至是不间断服务；2)可扩展性：随着访问的增加，系统具备良好的伸缩能力；3)可视性：系统、服务的状态处于一个实时的监控之下；4)高性能高可靠性：经过优化的体系结构及合理的备份策略；5)安全性：结构上的安全及主机的安全策略；6)易维护性：通过简单的操作就能维护庞大的集群系统;7)低成本：前期尽量在有限的硬件资源下，利用软件提高性能。
高并发方案
高并发方案高并发方案在当今互联网时代，随着用户数量的快速增长和各种在线业务的兴起，高并发成为了很多互联网企业所面临的重要问题。
高并发指的是在短时间内同时有大量的用户请求访问服务器，如果服务器无法处理这些请求，就可能导致系统崩溃或响应缓慢，给用户体验带来负面影响。
因此，为了保证系统的可用性和性能，我们需要针对高并发情况设计合理的方案。
1. 垂直扩展垂直扩展是指通过增加服务器的硬件资源来提高系统处理能力和性能。
这种方案可以通过增加服务器的CPU、内存、磁盘等硬件资源来实现。
垂直扩展的优点是操作简单，成本相对较低，可以满足中小规模的高并发需求。
然而，垂直扩展也存在一定的限制，即服务器资源的增加是有极限的，无法无限制地垂直扩展。
2. 水平扩展水平扩展是指通过增加服务器的数量来提高系统处理能力和性能。
这种方案可以通过搭建服务器集群来实现，每个服务器处理部分请求，共同承担系统的负载。
水平扩展的优点是可以根据实际需求灵活调整服务器的数量，适合大规模的高并发场景。
然而，水平扩展也存在一些挑战，比如需要考虑数据一致性和负载均衡等问题。
3. 缓存技术缓存技术是高并发场景下常用的优化手段。
通过将部分数据缓存在内存中，可以减轻数据库的负载，提高系统的响应速度。
常见的缓存技术包括：Redis、Memcached等。
使用缓存技术需要考虑缓存更新策略和缓存一致性等问题，确保缓存数据的有效性和正确性。
4. 异步处理在高并发场景下，同步处理可能会导致系统的处理能力不足，降低系统的吞吐量。
因此，采用异步处理方式可以提高系统的并发能力。
通过将一些耗时的操作放入消息队列中，可以将请求的处理和结果返回分离，提高系统的响应速度和处理能力。
常见的消息队列技术包括：Kafka、RabbitMQ等。
5. 负载均衡负载均衡是指将用户请求平均分配到多个服务器上，从而实现请求的分流，提高系统的处理能力和吞吐量。
常见的负载均衡技术包括：Nginx、HAProxy等。
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前言
高并发经常会发生在有大活跃用户量，用户高聚集的业务场景中，如：秒杀活动，定时领取红包等。
为了让业务可以流畅的运行并且给用户一个好的交互体验，我们需要根据业务场景预估达到的并发量等因素，来设计适合自己业务场景的高并发处理方案。
在电商相关产品开发的这些年，我有幸的遇到了并发下的各种坑，这一路摸爬滚打过来有着不少的血泪史，这里进行的总结，作为自己的归档记录，同时分享给大家。
服务器架构
业务从发展的初期到逐渐成熟，服务器架构也是从相对单一到集群，再到分布式服务。
一个可以支持高并发的服务少不了好的服务器架构，需要有均衡负载，数据库需要主从集群，nosql缓存需要主从集群，静态文件需要上传cdn，这些都是能让业务程序流畅运行的强大后盾。
服务器这块多是需要运维人员来配合搭建，具体我就不多说了，点到为止。
大致需要用到的服务器架构如下：
•服务器
o均衡负载(如：nginx，阿里云SLB)
o资源监控
o分布式
•数据库
o主从分离，集群
o DBA 表优化，索引优化，等
o分布式
•nosql
o redis
▪主从分离，集群
o mongodb
▪主从分离，集群
o memcache
▪主从分离，集群
•cdn
o html
o css
o js
o image
高并发相关的业务，需要进行并发的测试，通过大量的数据分析评估出整个架构可以支撑的并发量。
测试高并发可以使用第三方服务器或者自己测试服务器，利用测试工具进行并发请求测试，分析测试数据得到可以支撑并发数量的评估，这个可以作为一个预警参考，俗话说知己自彼百战不殆。
第三方服务:
•阿里云性能测试
并发测试工具：
•Apache JMeter
•Visual Studio性能负载测试
•Microsoft Web Application Stress Tool
实战方案
通用方案
日用户流量大，但是比较分散，偶尔会有用户高聚的情况；
场景：用户签到，用户中心，用户订单，等
服务器架构图：
说明：
场景中的这些业务基本是用户进入APP后会操作到的，除了活动日(618,双11，等)，这些业务的用户量都不会高聚集，同时这些业务相关的表都是大数据表，业务多是查询操作，所以我们需要减少用户直接命中DB的查询；优先查询缓存，如果缓存不存在，再进行DB查询，将查询结果缓存起来。
更新用户相关缓存需要分布式存储，比如使用用户ID进行hash分组，把用户分布到不同的缓存中，这样一个缓存集合的总量不会很大，不会影响查询效率。
•用户签到获取积分
o计算出用户分布的key,redis hash中查找用户今日签到信息
o如果查询到签到信息，返回签到信息
o如果没有查询到，DB查询今日是否签到过，如果有签到过，就把签到信息同步redis缓存。
o如果DB中也没有查询到今日的签到记录，就进行签到逻辑，操作DB添加今日签到记录，添加签到积分(这整个DB操作是一个事务)
o缓存签到信息到redis，返回签到信息
o注意这里会有并发情况下的逻辑问题，如：一天签到多次，发放多次积分给用户。
o我的博文[大话程序猿眼里的高并发]有相关的处理方案。
•用户订单
o这里我们只缓存用户第一页的订单信息，一页40条数据，用户一般也只会看第一页的订单数据
o用户访问订单列表，如果是第一页读缓存，如果不是读DB
o计算出用户分布的key,redis hash中查找用户订单信息
o如果查询到用户订单信息，返回订单信息
o如果不存在就进行DB查询第一页的订单数据，然后缓存redis，返回订单信息
•用户中心
o计算出用户分布的key,redis hash中查找用户订单信息
o如果查询到用户信息，返回用户信息
o如果不存在进行用户DB查询，然后缓存redis，返回用户信息
•其他业务
o上面例子多是针对用户存储缓存，如果是公用的缓存数据需要注意一些问题，如下
o注意公用的缓存数据需要考虑并发下的可能会导致大量命中DB查询，可以使用管理后台更新缓存，或者DB查询的锁住操作。
o我的博文[大话Redis进阶]对更新缓存问题和推荐方案的分享。
以上例子是一个相对简单的高并发架构，并发量不是很高的情况可以很好的支撑，但是随着业务的壮大，用户并发量增加，我们的架构也会进行不断的优化和演变，比如对业务进行服务化，每个服务有自己的并发架构，自己的均衡服务器，分布式数据库，nosql主从集群，如：用户服务、订单服务；
消息队列
秒杀、秒抢等活动业务，用户在瞬间涌入产生高并发请求
场景：定时领取红包，等
服务器架构图：
说明：
场景中的定时领取是一个高并发的业务，像秒杀活动用户会在到点的时间涌入，DB瞬间就接受到一记暴击，hold不住就会宕机，然后影响整个业务；
像这种不是只有查询的操作并且会有高并发的插入或者更新数据的业务，前面提到的通用方案就无法支撑，并发的时候都是直接命中DB；
设计这块业务的时候就会使用消息队列的，可以将参与用户的信息添加到消息队列中，然后再写个多线程程序去消耗队列，给队列中的用户发放红包；
方案如：
•定时领取红包
o一般习惯使用 redis的 list
o当用户参与活动，将用户参与信息push到队列中
o然后写个多线程程序去pop数据，进行发放红包的业务
o这样可以支持高并发下的用户可以正常的参与活动，并且避免数据库服务器宕机的危险
附加：
通过消息队列可以做很多的服务。
如：定时短信发送服务，使用sset(sorted set)，发送时间戳作为排序依据，短信数据队列根据时间升序，然后写个程序定时循环去读取sset队列中的第一条，当前时间是否超过发送时间，如果超过就进行短信发送。
一级缓存
高并发请求连接缓存服务器超出服务器能够接收的请求连接量，部分用户出现建立连接超时无法读取到数据的问题；
因此需要有个方案当高并发时候时候可以减少命中缓存服务器；
这时候就出现了一级缓存的方案，一级缓存就是使用站点服务器缓存去存储数据，注意只存储部分请求量大的数据，并且缓存的数据量要控制，不能过分的使用站点服务器的内存而影响了站点应用程序的正常运行，一级缓存需要设置秒单位的过期时间，具体时间根据业务场景设定，目的是当有高并发请求的时候可以让数据的获取命中到一级缓存，而不用连接缓存nosql数据服务器，减少nosql数据服务器的压力
比如APP首屏商品数据接口，这些数据是公共的不会针对用户自定义，而且这些数据不会频繁的更新，像这种接口的请求量比较大就可以加入一级缓存；
服务器架构图：
合理的规范和使用nosql缓存数据库，根据业务拆分缓存数据库的集群，这样基本可以很好支持业务，一级缓存毕竟是使用站点服务器缓存所以还是要善用。
静态化数据
高并发请求数据不变化的情况下如果可以不请求自己的服务器获取数据那就可以减少服务器的资源压力。
对于更新频繁度不高，并且数据允许短时间内的延迟，可以通过数据静态化成JSON，XML,HTML等数据文件上传CDN，在拉取数据的时候优先到CDN拉取，如果没有获取到数据再从缓存，数据库中获取，当管理人员操作后台编辑数据再重新生成静态文件上传同步到CDN，这样在高并发的时候可以使数据的获取命中在CDN服务器上。
CDN节点同步有一定的延迟性，所以找一个靠谱的CDN服务器商也很重要
其他方案
•对于更新频繁度不高的数据，APP,PC浏览器，可以缓存数据到本地，然后每次请求接口的时候上传当前缓存数据的版本号，服务端接收到版本号判断版本号与最新数据版本号是否一致，如果不一样就进行最新数据的查询并返回最新数据和最新版本号，如果一样就返回状态码告知数据已经是最新。