服务器多大并发量才算高并发呢?并发量知识篇

IDC小宇Q78664972 2个月前 (07-22) 机房视图 78 0
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服务器高并发,几乎是每个程序员都想拥有的经验。原因很简单:随着流量变大,会遇到各种各样的技术问题,比如接口响应超时、CPU load升高、GC频繁、死锁、大数据量存储等等,这些问题能推动我们在技术深度上不断精进。

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在过往的面试中,如果候选人做过高并发的项目,我通常会让对方谈谈对于高并发的理解,但是能系统性地回答好此问题的人并不多,大概分成这样几类:

1、对数据化的指标没有概念:不清楚选择什么样的指标来衡量高并发系统?分不清并发量和QPS,甚至不知道自己系统的总用户量、活跃用户量,平峰和高峰时的QPS和TPS等关键数据。

2、设计了一些方案,但是细节掌握不透彻:讲不出该方案要关注的技术点和可能带来的副作用。比如读性能有瓶颈会引入缓存,但是忽视了缓存命中率、热点key、数据一致性等问题。

3、理解片面,把高并发设计等同于性能优化:大谈并发编程、多级缓存、异步化、水平扩容,却忽视高可用设计、服务治理和运维保障。

4、掌握大方案,却忽视最基本的东西:能讲清楚垂直分层、水平分区、缓存等大思路,却没意识去分析数据结构是否合理,算法是否高效,没想过从最根本的IO和计算两个维度去做细节优化。


这篇文章,我想结合自己的高并发项目经验,系统性地总结下高并发需要掌握的知识和实践思路,希望对你有所帮助。内容分成以下3个部分:

如何理解高并发?

高并发系统设计的目标是什么?

高并发的实践方案有哪些?

01 如何理解高并发?

高并发意味着大流量,需要运用技术手段抵抗流量的冲击,这些手段好比操作流量,能让流量更平稳地被系统所处理,带给用户更好的体验。

我们常见的高并发场景有:淘宝的双11、春运时的抢票、微博大V的热点新闻等。除了这些典型事情,每秒几十万请求的秒杀系统、每天千万级的订单系统、每天亿级日活的信息流系统等,都可以归为高并发。

很显然,上面谈到的高并发场景,并发量各不相同,那到底多大并发才算高并发呢?

1、不能只看数字,要看具体的业务场景。不能说10W QPS的秒杀是高并发,而1W QPS的信息流就不是高并发。信息流场景涉及复杂的推荐模型和各种人工策略,它的业务逻辑可能比秒杀场景复杂10倍不止。因此,不在同一个维度,没有任何比较意义。


2、业务都是从0到1做起来的,并发量和QPS只是参考指标,最重要的是:在业务量逐渐变成原来的10倍、100倍的过程中,你是否用到了高并发的处理方法去演进你的系统,从架构设计、编码实现、甚至产品方案等维度去预防和解决高并发引起的问题?而不是一味的升级硬件、加机器做水平扩展。


此外,各个高并发场景的业务特点完全不同:有读多写少的信息流场景、有读多写多的交易场景,下期发布:那是否有通用的技术方案解决不同场景的高并发问题呢


文章来源:高性能服务器开发  文中图片来源:百度图片

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