一、什麼是高併發
高併發（High Concurrency）是網際網路分散式系統架構設計中必須考慮的因素之一，它通常是指，通過設計保證系統能夠同時並行處理很多請求。
高併發相關常用的一些指標有響應時間（Response Time），吞吐量（Throughput），每秒查詢率QPS（Query Per Second），併發使用者數等。
響應時間：系統對請求做出響應的時間。例如系統處理一個HTTP請求需要200ms，這個200ms就是系統的響應時間。
吞吐量：單位時間內處理的請求數量。
QPS：每秒響應請求數。在網際網路領域，這個指標和吞吐量區分的沒有這麼明顯。
併發使用者數：同時承載正常使用系統功能的使用者數量。例如一個即時通訊系統，同時線上量一定程度上代表了系統的併發使用者數。
Dubbo、Redis、設計模式、Netty、zookeeper、Spring cloud、分散式、
高併發等架構技術
資料獲取方式:
二、如何提升系統的併發能力
網際網路分散式架構設計，提高系統併發能力的方式，方法論上主要有兩種：垂直擴充套件（Scale Up）與水平擴充套件（Scale Out）。
三、常見的網際網路分層架構
常見網際網路分散式架構如上，分為：
（1）客戶端層：典型呼叫方是瀏覽器browser或者手機應用APP
（2）反向代理層：系統入口，反向代理
（3）站點應用層：實現核心應用邏輯，返回html或者json
（4）服務層：如果實現了服務化，就有這一層
（5）資料-快取層：快取加速訪問儲存
（6）資料-資料庫層：資料庫固化資料儲存
整個系統各層次的水平擴充套件，又分別是如何實施的呢？
四、分層水平擴充套件架構實踐
反向代理層的水平擴充套件
反向代理層的水平擴充套件，是通過“DNS輪詢”實現的：dns-server對於一個域名配置了多個解析ip，每次DNS解析請求來訪問dns-server，會輪詢返回這些ip。
當nginx成為瓶頸的時候，只要增加伺服器數量，新增nginx服務的部署，增加一個外網ip，就能擴充套件反向代理層的效能，做到理論上的無限高併發。
站點層的水平擴充套件
站點層的水平擴充套件，是通過“nginx”實現的。通過修改nginx.conf，可以設定多個web後端。
當web後端成為瓶頸的時候，只要增加伺服器數量，新增web服務的部署，在nginx配置中配置上新的web後端，就能擴充套件站點層的效能，做到理論上的無限高併發。
服務層的水平擴充套件
服務層的水平擴充套件，是通過“服務連線池”實現的。
站點層通過RPC-client呼叫下游的服務層RPC-server時，RPC-client中的連線池會建立與下游服務多個連線，當服務成為瓶頸的時候，只要增加伺服器數量，新增服務部署，在RPC-client處建立新的下游服務連線，就能擴充套件服務層效能，做到理論上的無限高併發。如果需要優雅的進行服務層自動擴容，這裡可能需要配置中心裡服務自動發現功能的支援。
資料層的水平擴充套件
在資料量很大的情況下，資料層（快取，資料庫）涉及資料的水平擴充套件，將原本儲存在一臺伺服器上的資料（快取，資料庫）水平拆分到不同伺服器上去，以達到擴充系統性能的目的。
網際網路資料層常見的水平拆分方式有這麼幾種，以資料庫為例：
按照範圍水平拆分
每一個數據服務，儲存一定範圍的資料，上圖為例：
user0庫，儲存uid範圍1-1kw
user1庫，儲存uid範圍1kw-2kw
這個方案的好處是：
（1）規則簡單，service只需判斷一下uid範圍就能路由到對應的儲存服務；
（2）資料均衡性較好；
（3）比較容易擴充套件，可以隨時加一個uid[2kw,3kw]的資料服務；
不足是：
（1） 請求的負載不一定均衡，一般來說，新註冊的使用者會比老使用者更活躍，大range的服務請求壓力會更大；
按照雜湊水平拆分
每一個數據庫，儲存某個key值hash後的部分資料，上圖為例：
user0庫，儲存偶數uid資料
user1庫，儲存奇數uid資料
這個方案的好處是：
（1）規則簡單，service只需對uid進行hash能路由到對應的儲存服務；
（2）資料均衡性較好；
（3）請求均勻性較好；
不足是：
（1）不容易擴充套件，擴充套件一個數據服務，hash方法改變時候，可能需要進行資料遷移；
這裡需要注意的是，通過水平拆分來擴充系統性能，與主從同步讀寫分離來擴充資料庫效能的方式有本質的不同。
通過水平拆分擴充套件資料庫效能：
（1）每個伺服器上儲存的資料量是總量的1/n，所以單機的效能也會有提升；
（2）n個伺服器上的資料沒有交集，那個伺服器上資料的並集是資料的全集；
（3）資料水平拆分到了n個伺服器上，理論上讀效能擴充了n倍，寫效能也擴充了n倍（其實遠不止n倍，因為單機的資料量變為了原來的1/n）；
通過主從同步讀寫分離擴充套件資料庫效能：
（1）每個伺服器上儲存的資料量是和總量相同；
（2）n個伺服器上的資料都一樣，都是全集；
（3）理論上讀效能擴充了n倍，寫仍然是單點，寫效能不變；
快取層的水平拆分和資料庫層的水平拆分類似，也是以範圍拆分和雜湊拆分的方式居多，就不再展開。
五、總結
高併發（High Concurrency）是網際網路分散式系統架構設計中必須考慮的因素之一，它通常是指，通過設計保證系統能夠同時並行處理很多請求。
提高系統併發能力的方式，方法論上主要有兩種：垂直擴充套件（Scale Up）與水平擴充套件（Scale Out）。前者垂直擴充套件可以通過提升單機硬體效能，或者提升單機架構效能，來提高併發性，但單機效能總是有極限的，網際網路分散式架構設計高併發終極解決方案還是後者：水平擴充套件。
網際網路分層架構中，各層次水平擴充套件的實踐又有所不同：
（1）反向代理層可以通過“DNS輪詢”的方式來進行水平擴充套件；
（2）站點層可以通過nginx來進行水平擴充套件；
（3）服務層可以通過服務連線池來進行水平擴充套件；
（4）資料庫可以按照資料範圍，或者資料雜湊的方式來進行水平擴充套件；
各層實施水平擴充套件後，能夠通過增加伺服器數量的方式來提升系統的效能，做到理論上的效能無限。
Dubbo、Redis、設計模式、Netty、zookeeper、Spring cloud、分散式、
高併發等架構技術
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