## 1、高并发架构的相关概念 高并发概念：并发，高并发，通常是指并发访问。也就是在某个时间点，有多少个访问同时到来。 ## 2、高并发的问题，我们集体该关心什么？ * qps:每秒钟请求或查询的数量，在互联网领域，指每秒响应请求数（http请求） * 吞吐量：单位时间内处理的请求数量（通常由QPS与并发数决定） * 响应时间，从请求发出到收到响应应花费的时间，列如系统处理一个http请求需要100ms，这个100ms激素hi系统的响应时间 * pv：综合浏览量，即页面浏览量或者是点击量，一个访客在24小时之内访问的页面的数量 * 同一个人浏览你的网站的同一页面，只记作一次pv * uv:独立访客，即一定的时间范围内相同访客多次浏览网站，只计算为1个独立访客 * 带宽：计算带宽大小需要关注两个指标，峰值流量和页面的平均大小 * 日网站的带宽=pv/统计时间（换算为秒）*平均页面大小（单位kb）*8 * qps不等于并发连接数 * qps是每秒http请求数量，并发连接数是系统同时处理的请求数量 * 峰值每秒请求数（qps）=（总pv数*80%）/（6小时秒数*20%） * 压力测试：测试能承受的最大的并发数，测试最大承受的qps值 * 测试工具：ab，wrk,http\_load * ab:可以创建多个并发线程，模拟多个访问者同时对某一url地址进行访问。它的测试目标是基于url的，因此，它即可以用来测试apache的负载压力，耶可以测试 ## 3、ab工具使用的时候的注意事项 * 测试机器与被测试的机器要分开 * 不要对线上的服务做压力测试 * 观察测试工具ab所在的机器以及被测试的前端机的cpu，内存，网络等都不超过最高限度的75% ## 4、不同qps下的解决方案 优化实例： ### a、qps达到100 假设关系型数据库的每次请求在0.01秒内完成 假设单页面只有一个sql查询，那么1000ps意味着1s内完成100次请求，但是此时我们并不能保证数据库查询能完成100次 方案：数据库缓存层，数据库的负载均衡 ### qps达到800 假设我们使用百兆带宽，意味着网站出口的实际带宽是8M左右 假设每个页面只有10k，在这个并发条件下，百兆带宽已经吃完 方案：cdn加速，负载均衡 ### qps达到1000 静态html缓存 qps达到2000 这个级别下。文件系统访问锁都成了灾难， 方案：做业务分离，分布式存储 ## 5、高并发解决方案案列 流量优化：防盗链处理 前端优化：减少http请求，添加异步请求，启用浏览器缓存，文件压缩，cdn加速，建立独立的图片服务器 服务端优化：页面静态化，并发处理，队列处理 数据库优化：数据库缓存，分库分表，分区操作（可以使用工具完成），读写分离，负载均衡 web服务器优化：负载均衡（利用反向代理，lvs实现负载均衡）