面試官：你對高並發了解多少？我：emmm...

#高並發，幾乎是每個程式設計師都想擁有的經驗。 原因很簡單：隨著流量變大，會遇到各種各樣的技術問題，例如介面響應逾時、CPU load升高、GC頻繁、死鎖、大數據量存儲等等，這些問題能推動我們在技術深度上不斷精進。

在過往的面試中，如果候選人做過高並發的項目，我通常會讓對方談談對於高並發的理解，但是能係統性地回答好此問題的人並不多，大概分成這樣幾類：

1、##對資料化的指標沒有概念：不清楚選擇什麼樣的指標來衡量高並發系統？分不清並發量和QPS，甚至不知道自己系統的總用戶量、活躍用戶量，平峰和高峰時的QPS和TPS等關鍵數據。

2、設計了一些方案，但細節掌握不透徹：##講不出該方案要關注的技術點和可能帶來的副作用。例如讀取效能有瓶頸會引入緩存，但是忽略了快取命中率、熱點key、資料一致性等問題。

3、理解片面，把高並發設計等同於效能優化：大談並發程式設計、多層快取、非同步化、水平擴容，卻忽略高可用設計、服務治理及維運保障。

4、掌握大方案，卻忽略最基本的東西：能講清楚垂直分層、水平分區、快取等大思路，卻沒意識去分析資料結構是否合理，演算法是否高效，沒想過從最根本的IO和計算兩個維度去做細節優化。

這篇文章，我想結合自己的高並發專案經驗，系統性地總結下高並發需要掌握的知識和實踐思路，希望對你有所幫助。 內容分成以下3個部分：

• 如何理解高並發？
  
• 高並發系統設計的目標是什麼？
• 高並發的實踐方案有哪些？
  
  

01 如何理解高並發？

高並發意味著大流量，需要運用技術手段抵抗流量的衝擊，這些手段好比操作流量，能讓流量更平穩地被系統所處理，帶給用戶更好的體驗。

我們常見的高並發場景有：淘寶的雙11、春運時的搶票、微博大V的熱點新聞等。除了這些典型事情，每秒數十萬請求的秒殺系統、每天千萬級的訂單系統、每天億級日活的資訊流系統等，都可以歸為高並發。

很顯然，上面談到的高並發場景，並發量各不相同，那到底多大並發才算高並發呢？

1、不能只看數字，要看具體的業務場景。不能說10W QPS的秒殺是高並發，而1W QPS的訊息流就不是高並發。資訊流場景涉及複雜的推薦模型和各種人工策略，它的業務邏輯可能比秒殺場景複雜10倍不止。因此，不在同一個維度，沒有任何比較意義。

2、業務都是從0到1做起來的，並發量和QPS只是參考指標，最重要的是：在業務量逐漸變成原來的10倍、100倍的過程中，你是否用到了高並發的處理方法去演進你的系統，從架構設計、編碼實現、甚至產品方案等維度去預防和解決高並發引起的問題？而不是一味的升級硬體、加機器做水平擴充。

此外，各個高並發場景的業務特徵完全不同：有讀多寫少的資訊流場景、有讀多寫多的交易場景，那是否有通用的技術方案解決不同場景的高並發問題呢？

我覺得大的思路可以藉鑑，別人的方案也可以參考，但是真正落地過程中，細節上還會有無數的坑。另外，由於軟硬體環境、技術堆疊、以及產品邏輯都沒辦法做到完全一致，這些都會導致同樣的業務場景，就算用相同的技術方案也會面臨不同的問題，這些坑還得一個個趟。

因此，這篇文章我會將重點放在基礎知識、通用思路、和我曾經實踐過的有效經驗上，希望讓你對高並發有更深的理解。

02 高並發系統設計的目標是什麼？

先搞清楚高並發系統設計的目標，在此基礎上再討論設計方案和實務經驗才有意義和針對性。

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2.1 宏觀目標

#高並發絕不表示只追求高性能，這是很多人片面的理解。 從宏觀角度看，高並發系統設計的目標有三：高效能、高可用，以及高可擴展。

1、高效能：效能體現了系統的平行處理能力，在有限的硬體投入下，提高效能意味著節省成本。同時，效能也反映了使用者體驗，回應時間分別是100毫秒和1秒，給使用者的感受是完全不同的。

2、高可用：表示系統可以正常服務的時間。一個全年不停機、無故障；另一個隔三差五出線上事故、宕機，用戶肯定選擇前者。另外，如果系統只能做到90%可用，也會大大拖累業務。

3、高擴展：表示系統的擴展能力，流量高峰時能否在短時間內完成擴容，更平穩地承接尖峰流量，例如雙11活動、明星離婚等熱點事件。

這3個目標是需要通盤考慮的，因為它們互相關聯、甚至也會互相影響。

比#如說：考慮系統的擴充能力，你會將服務設計#成無狀態的， #這種群集設計保證了高擴展性，其實也間接提升了系統的性能和可用性。

再比如說：為了確保可用性，通常會對服務介面進行超時設置，以防大量執行緒阻塞在慢請求上造成系統雪崩，那超時時間設定成多少合理呢？一般，我們會參考依賴服務的效能表現進行設定。

2.2 微觀目標

再從微觀角度來看，高效能、高可用和高擴展又有哪些具體的指標來衡量？為什麼會選擇這些指標呢？

❇ 效能指標

#透過效能指標可以測量目前存在的效能問題，同時作為效能最佳化的評估依據。一般來說，會採用一段時間內的介面回應時間作為指標。

1、平均回應時間：最常用，但是缺陷很明顯，對於慢請求不敏感。例如1萬次請求，其中9900次是1ms，100次是100ms，則平均回應時間為1.99ms，雖然平均耗時僅增加了0.99ms，但是1%請求的回應時間已經增加了100倍。

2、TP90、TP99等分位值：將回應時間依照從小到大排序，TP90表示排在第90分位元的回應時間， 分位值越大，對慢請求越敏感。

#3、吞吐量：和回應時間呈反比，例如回應時間是1ms，則吞吐量為每秒1000次。

通常，設定效能目標時會兼顧吞吐量和回應時間，例如這樣表述：在每秒1萬次請求下，AVG控制在50ms以下，TP99控制在100ms以下。對於高並發系統，AVG和TP分位值必須同時考慮。

另外，從使用者體驗角度來看，200毫秒被認為是第一個分界點，使用者感覺不到延遲，1秒是第二個分界點，使用者能感受到延遲，但是可以接受。

因此，對於一個健康的高並發系統，TP99應該控制在200毫秒以內，TP999或TP9999應該控制在1秒以內。

❇ 可用性指標

高可用性是指系統具有較高的無故障運作能力，可用性= 正常運作時間/ 系統總運作時間，一般使用幾個9來描述系統的可用性。

對於高並發系統來說，最基本的要求是：保證3個9或4個9。原因很簡單，如果你只能做到2個9，代表有1%的故障時間，像一些大公司每年動輒千億以上的GMV或收入，1%就是10億等級的業務影響。

❇ 可擴展性指標

#面對突發流量，不可能暫時改造架構，最快的方式就是增加機器來線性提升系統的處理能力。

對於業務叢集或基礎元件來說，擴充性= 效能提升比例 / 機器增加比例，理想的擴充能力是：資源增加數倍，效能提升數倍。 通常來說，擴充能力要維持在70%以上。

但是從高並發系統的整體架構角度來看，擴展的目標不僅僅是把服務設計成無狀態就行了，因為當流量增加10倍，業務服務可以快速擴容10倍，但是資料庫可能就變成了新的瓶頸。

像是MySQL這種有狀態的儲存服務通常是擴充的技術困難，如果架構上沒有事先做好規劃（垂直和水平分割），就會涉及到大量資料的遷移。

因此，高擴展性需要考慮：服務叢集、資料庫、快取和訊息佇列等中間件、負載平衡、頻寬、依賴的第三方等，當並發達到某一個量級後，上述每個因素都可能成為擴展的瓶頸點。

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03 高併發的實踐方案有哪些？

了解了高並發設計的3大目標後，再系統性地總結下高並發的設計方案，會從以下兩部分展開：先總結下通用的設計方法，然後再圍繞高效能、高可用、高擴展分別給出具體的實踐方案。

3.1 通用的設計方法

通用的設計方法主要從“縱向”和“橫向”兩個維度出發，俗稱高並發處理的兩板斧：縱向擴展和橫向擴展。

❇ 縱向擴充（scale-up）

#它的目標是提升單機的處理能力，方案又包含：

1、提升單機的硬體效能：透過增加記憶體、CPU核數、儲存容量、或將磁碟#升級成SSD等堆硬件的#方式來提升

## 。

2、提升單機的軟體效能：使用快取減少IO次數，使用並發或非同步的方式增加吞吐量。

❇ 橫向擴展（scale-out）

#因為單機效能總是會存在極限，所以最終還需要引入橫向擴展，透過叢集部署以進一步提高並發處理能力，又包含以下2個方向：

1、做好分層架構：這是橫向擴展的提前，因為高並發系統往往業務複雜，透過分層處理可以簡化複雜問題，更容易做到橫向擴展。

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上面這種圖是網路最常見的分層架構，當然真實的高並發系統架構會在此基礎上進一步完善。例如會做動靜分離並引入CDN，反向代理層可以是LVS Nginx，Web層可以是統一的API網關，業務服務層可進一步按垂直業務做微服務化，儲存層可以是各種異質資料庫。

2、各層進行水平擴展：無狀態水平擴容，有狀態做分片路由。業務群集通常能設計成無狀態的，而資料庫和快取往往是有狀態的，因此需要設計分區鍵做好儲存分片，當然也可以透過主從同步、讀寫分離的方案來提升讀取效能。

3.2 具體的實踐方案

#下面再結合我的個人經驗，針對高效能、高可用、高擴充3個方面，總結下可落地的實踐方案。

❇ 高效能的實務方案

#1、叢集部署，透過負載平衡減輕單機壓力。

2、多層緩存，包括靜態資料使用CDN、本地快取、分散式快取等，以及快取場景中的熱點key、快取穿透、快取並發、資料一致性等問題的處理。

3、分庫分錶和索引最佳化，以及借助搜尋引擎解決複雜查詢問題。

4、考慮NoSQL資料庫的使用，例如HBase、TiDB等，但團隊必須熟悉這些元件，且有較強的運作能力。

5、非同步化，將次要流程透過多執行緒、MQ、甚至延時任務進行非同步處理。

6、限流，需要先考慮業務是否允許限流（例如秒殺場景是允許的），包括前端限流、Nginx存取層的限流、服務端的限流。

7、對流量進行#削峰填谷，透過 MQ承接流量。

8、並發處理，透過多執行緒將串列邏輯並行化。

9、預計算，例如搶紅包場景，可以事先計算好紅包金額快取起來，發紅包時直接使用即可。

10、快取預熱，透過非同步任務提前預熱資料到本地快取或分散式快取。

11、減少IO次數，例如資料庫和快取的批次讀寫、RPC的批次介面支援、或透過冗餘資料的方式來幹掉RPC呼叫。

12、減少IO時的封包大小，包括採用輕量級的通訊協定、適當的資料結構、去掉介面中的多餘欄位、減少快取key的大小、壓縮快取value等。

13、程式邏輯最佳化，例如將大機率阻斷執行流程的判斷邏輯前置、For迴圈的運算邏輯最佳化，或是採用更有效率的演算法。

14、各種池化技術的使用和池大小的設置，包括HTTP請求池、執行緒池（考慮CPU密集型或IO密集型設定核心參數）、資料庫和Redis連接池等。

15、JVM最佳化，包括新生代和老年代的大小、GC演算法的選擇等，盡可能減少GC頻率和耗時。

16、鎖選擇，讀多寫少的場景用樂觀鎖，或考慮透過分段鎖的方式減少鎖定衝突。

上述方案無外乎從計算和IO 兩個維度考慮所有可能的優化點，需要有配套的監控系統實時了解當前的性能表現，並支撐你進行效能瓶頸分析，然後再遵循二八原則，抓主要矛盾進行最佳化。

❇ 高可用的實踐方案

#1、對等節點的故障轉移，Nginx和服務治理框架都支援一個節點失敗後訪問另一個節點。

2、非對等節點的故障轉移，透過心跳偵測並實作主備切換（例如redis的哨兵模式或叢集模式、MySQL的主從切換等）。

3、介面層面的超時設定、重試策略和冪等設計。

4、降級處理：確保核心服務，犧牲非核心服務，必要時進行熔斷；或核心連結出問題時，有備選連結。

5、限流處理：對超過系統處理能力的請求直接拒絕或回傳錯誤碼。

6、MQ場景的訊息可靠性保證，包含producer端的重試機制、broker側的持久化、consumer端的ack機制等。

7、灰階發布，能支援以機器維度進行小流量部署，觀察系統日誌和業務指標，等運行平穩後再推全量。

8、監控警報：全方位的監控體系，包含最基礎的CPU、記憶體、磁碟、網路的監控，以及Web伺服器、JVM、資料庫、各類中介軟體的監控和業務指標的監控。

9、災備演練：類似當前的“混沌工程”，對系統進行一些破壞性手段，觀察局部故障是否會引起可用性問題。

高可用的方案主要從冗餘、取捨、系統運維3個方向考慮，同時需要有配套的值班機制和故障處理流程，當出現線上問題時，可及時跟進處理。

❇ 高擴展的實踐方案

#1、合理的分層架構：例如上面談到的網路最常見的分層架構，另外還能進一步依照資料存取層、業務邏輯層對微服務做更細粒度的分層（但是需要評估效能，會存在網路多一跳的情況）。

2、儲存層的拆分：依照業務維度做垂直拆分、依照資料特徵維度進一步做水平拆分（分庫分錶）。

3、業務層的分割：最常見的是依照業務維度拆（例如電商場景的商品服務、訂單服務等），也可以依照核心介面和非核心介面拆，也可以依照請求源拆（例如To C和To B，APP和H5）。

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最後的話

高並發確實是一個複雜且系統性的問題，由於篇幅有限，諸如分散式Trace、全鏈路壓測、柔性事務都是要考慮的技術點。另外，如果業務場景不同，高並發的落地方案也會有差異，但是整體的設計思路和可參考的方案基本上類似。

高並發設計同樣要秉承架構設計的3個原則：簡單、合適和演進。 “過早的優化是萬惡之源”，不能脫離業務的實際情況，更不要過度設計，合適的方案就是最完美的。

希望這篇文章能帶給你關於高並發更全面的認識，如果你也有可藉鑑的經驗和深入的思考，歡迎評論區留言討論。

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