高并发解决思路

备注

• 由于这是自己整理的解决思路，比较粗放，希望觉得整理的不到位的地方，欢迎各位大牛补充

高并发的技术演进之路

单机系统

• 单机系统的硬件资源具有局限性，无法承载大的并发访问量，可能导致服务器的崩溃。所以为了抗住访问量，就需要对单机系统做升级

粗放型升级（用钱解决问题）

• 垂直扩展：单纯的升级硬件资源，但是终归有上限
• 水平扩展：增加多台服务器，也就是分布式，一台服务器做的事分成多台服务器来解决。
• 分布式原型
  

系统优化第一步，缓存

• 在确定了分布式的方案，那么还是会有性能问题，比如频繁的访问数据库。但是我们会有一个二八原则，就是百分之80的访问的其实是百分之20的高频数据，那么对于这些被访问的高概率数据，可以使用缓存的方式，不管是本地缓存还是分布式缓存。
• 缓存的优点：成本比较低，同时直接访问内存数据库，效果提升大；例如Redis等
• 加入分布式缓存后，如图
  

集群

• 当应用服务器扛不住的时候，这个时候就可以考虑用集群了。集群的意思就是原来一台应用服务器可以完成的事情，现在分成多台应用服务器来承载，每台应用服务器都可以单独完成任务。
• 为了搭建集群，那么就需要做负载均衡，也就是将进入访问的请求进行分发。
• 做负载均衡的方式可以分为硬件和软件，硬件级负载均衡如F5，一般有钱的企业会用，效率高，成本也高，也就是用钱解决。软件级的负载均衡可以使用Nginx，应用最广泛。
• 集群结构图如下：
  

数据库层面优化

• 应用服务器这边可以通过负载均衡，增加应用服务器，缓解并发访问压力。那么在数据库这边也可以继续做优化
• 还是二八原则，由于数据库的增删改的操作一般只占百分之20，大部分都是查询需求，所以我们可以采用读写分离的方式。采用主库从库的方式。
• 分库的方式也可以选择是垂直划分和水平划分
• 垂直划分：比如电商网站分为，订单库，仓储库，用户库
• 水平划分：按地区分华南库，华北库和华东库
• 结构图如下：