这篇文章将为大家详细讲解有关软件系统中高并发的示例分析,小编觉得挺实用的,因此分享给大家做个参考,希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。
概述
当前,数字化在给企业带来业务创新,推动企业高速发展的同时,也给企业的它软件系统带来了严峻的挑战。面对流量高峰,不同的企业是如何通过技术手段解决高并发难题的呢?
引言
软件系统有三个追求：高性能、高并发、高可用，俗称三高。三者既有区别也有联系，门门道道很多，全面讨论需要三天三夜，本篇讨论高并发。
高并发（High Concurrency）。并发是操作系统领域的一个概念，指的是一段时间内多任务流交替执行的现象，后来这个概念被泛化，高并发用来指大流量、高请求的业务情景，比如春运抢票，电商双十一，秒杀大促等场景。
很多程序员每天忙着搬砖，平时接触不到高并发，哪天受不了跑去面试，还常常会被面试官犀利的高并发问题直接KO，其实吧，高并发系统也不高深，我保证任何一个智商在线的看过这篇文章后，都能战胜恐惧，重拾生活的信心。
本文先介绍高并发系统的度量指标，然后讲述高并发系统的设计思路，再梳理高并发的关键技术，最后结合作者的经验做一些延伸探讨。
高并发的度量指标
既然是高并发系统，那并发一定要高，不然就名不副实。并发的指标一般有QPS、TPS、IOPS，这几个指标都是可归为系统吞吐率，QPS越高系统能hold住的请求数越多，但光关注这几个指标不够，我们还需要关注RT，即响应时间，也就是从发出request到收到response的时延，这个指标跟吞吐往往是此消彼长的，我们追求的是一定时延下的高吞吐。
比如有100万次请求，99万次请求都在10毫秒内响应，其他次数10秒才响应，平均时延不高，但时延高的用户受不了，所以，就有了TP90/TP99指标，这个指标不是求平均，而是把时延从小到大排序，取排名90%/99%的时延，这个指标越大，对慢请求越敏感。
除此之外，有时候，我们也会关注可用性指标，这可归到稳定性。
一般而言，用户感知友好的高并发系统，时延应该控制在250毫秒以内。
什么样的系统才能称为高并发？这个不好回答，因为它取决于系统或者业务的类型。不过我可以告诉你一些众所周知的指标，这样能帮助你下次在跟人扯淡的时候稍微靠点儿谱，不至于贻笑大方。
通常，数据库单机每秒也就能抗住几千这个量级，而做逻辑处理的服务单台每秒抗几万、甚至几十万都有可能，而消息队列等中间件单机每秒处理个几万没问题，所以我们经常听到每秒处理数百万、数千万的消息中间件集群，而像阿某的API网关，每日百亿请求也有可能。
高并发的设计思路
高并发的设计思路有两个方向：
垂直方向扩展，也叫竖向扩展
水平方向扩展，也叫横向扩展
垂直方向：提升单机能力
提升单机处理能力又可分为硬件和软件两个方面：
硬件方向，很好理解，花钱升级机器，更多核更高主频更大存储空间更多带宽
软件方向，包括用各快的数据结构，改进架构，应用多线程、协程，以及上性能优化各种手段，但这玩意儿天花板低，就像提升个人产出一样，996、007、最多24 X 7。
水平方向：分布式集群
为了解决分布式系统的复杂性问题，一般会用到架构分层和服务拆分，通过分层做隔离，通过微服务解耦。
这个理论上没有上限，只要做好层次和服务划分，加机器扩容就能满足需求，但实际上并非如此，一方面分布式会增加系统复杂性，另一方面集群规模上去之后，也会引入一堆AIOps、服务发现、服务治理的新问题。
因为垂直向的限制，所以，我们通常更关注水平扩展，高并发系统的实施也主要围绕水平方向展开。
高并发的关键技术
玩具式的网络服务程序，用户可以直连服务器，甚至不需要数据库，直接写磁盘文件。但春运购票系统显然不能这么做，它肯定扛不住这个压力，那一般的高并发系统是怎么做呢？比如某宝这样的正经系统是怎么处理高并发的呢？
其实大的思路都差不多，层次划分 + 功能划分。可以把层次划分理解为水平方向的划分，而功能划分理解为垂直方向的划分。
首先，用户不能直连服务器，要做分布式就要解决“分”的问题，有多个服务实例就需要做负载均衡，有不同服务类型就需要服务发现。
