当我们的项目从0-1的时候，可能用户基数并不是很大，但随着时间的推移以及市场的推广， 难免会遇到高并发的情况，百万或者千万级的pv架构一般都是总监级别的去设计的了，但如果没有总监，那么这时候你就需要有这样的一点知识储备

高并发架构相关概念

并发

在操作系统中，是指一个时间段中有几个程序都处于已启动运行到运行完毕之间，且这几个程序都是在同一个处理机上运行，但任一个时刻点上只有一个程序在处理机上运行

通常我们所定义的高并发并非上述解释，简单的来说就是在某个时间点、有多少个访问同时到来。

高并发

通常如果一个日PV在千万以上，就有可能是一个高并发的系统

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和并发数决定）

响应时间

从请求发出到收到响应花费的时间。例如系统处理一个HTTP请求需要10s，这个10s就是响应时间

PV

综合浏览量（Page View）,即页面浏览量或者点击量，一个访客在24小时内访问的页面数量

UV

独立访客（UniQue Visitor），即一定时间范围内相同访客多次访问网站，只计算为1个独立访客

带宽

计算带宽大小需关注两个指标，峰值流量和页面的平均大小

日网站带宽 = PV / 统计时间（秒）x 平均页面大小（KB） x 8

峰值是平均值的倍数，根据实际情况来定

QPS VS 并发连接数

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

（总 PV 数 x 80%)1 (6 小时秒数 x 20%) = 峰值每秒请求数（QPS)

80%的访问量主要集中在20%的时间

压力测试

目的：测试能承受的最大并发 和 测试最大承受的QPS

常用性能测试工具

ab、wrk、http_ load. Web Bench、Siege、Apache JMeter

Ab

全称是 apache benchmark，是 apache 官方推出的工具

创建多个并发访问线程，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，它既可以用来测试 apache 的负载压力，也可以测试 nginx、lighthttp、 Tomcat、IIS 等其它 Web 服务器的压力。

Ab的使用

模拟并发请求 100 次，总共请求 5000 次 ；Ab-c 100 -n 5000 待测试网站

注意事项

测试机器与被测试机器分开;

不要对线上服务做压力测试;

观察(top)测试工具 ab 所在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%。

QPS 达到极限的解决方案

随着 QPS 的增长，每个阶段需要根据实际情况来进行优化，优化的方案也与硬件条件、网络带宽息息相关。

QPS达到50

基本不需要优化。

QPS 达到 100

假设关系型数据库的每次请求在 0.01 秒完成

假设单页面只有一个 SQL 查询，那么 100 QPS 意味着 1 秒钟完成 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 8 M 左右

假设每个页面只有 10 K，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

假设使用 Memcache 绶存数据库查询数据，每个页面对 Memcache 的请求远大于直接对 DB 的请求

Memcache 的悲观并发数在 2 w 左右，但有可能在之前内网带宽已经吃光，表现出不稳定

方案：静态 HTML 缓存

QPS 达到 2000

这个级别下，文件系统访向锁都成为了灾难

方案：做业务分离，分布式存储

高并发解决方案案例

流量优化

防盗链处理

前端优化

减少HTTP请求；例如合并CSS js，图片

添加异步请求；延迟加载暂时不需要的内容

启用浏览器缓存和文件压缩；

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；读写分离；负载均衡

Web服务器优化

负载均衡