大规模并发

来源:互联网 发布:linux下安装nginx 编辑:程序博客网 时间:2024/05/05 07:18
   何谓大规模并发,不同层面有不同的理解
企业应用(Intranet):千级强并发,万级弱并发(在线用户),十万级用户
    大型企业ERP、供应链,大型企业HR、办公OA 

互联网应用(Internet):百万级强并发,千万级弱并发(在线用户),亿级用户/

门户网站(新浪、腾讯) 
平台级电子商务(阿里巴巴、淘宝网、拍拍网) 
搜索引擎(百度) 
电子商务企业应用(Intranet + Internet):十万级强并发,百万级弱并发(在线用户),千万级用户
B2C电子商务(京东、凡客、一号店) 
垂直型电子商务(金银岛、携程) 
不同系统间的并发特点
企业系统
大量事务性、实时性访问
大量的事务、锁检测导致数据库访问瓶颈 
需要数据操作的实时更新 
大量有状态性访问
数据访问具有较强的操作上下文 
数据一致性、准确性的高敏感 
数据每一次事务性更新都必须得到充分展现,并且确保数据访问的一致性 
清晰的业务逻辑进行并发划分
一般来说,企业系统都可以进行明确的业务区分,从而决定系统特点 
互联网系统
海量非事务性访问
极其巨大的数据量及数据访问导致IO操作成为瓶颈 
模糊的并发区分
并发访问的用户中很难通过内容进行有效分发 
并发访问一般具有地域性 
数据访问效率的高敏感
用户对系统的响应时间非常敏感,需要在几秒内得到信息反馈 
用户更加在意数据的匹配性 

电子商务系统
数据实时性的高敏感
价格、信息同步的一致性等
受制于企业级系统的约束

如支付,受事务性影响 
海量非事务性访问+一定规模事务性访问
信息访问具有互联网系统特点、信息操作具有企业系统特点

如数据的搜索查询、展现具有互联网系统特点 

如数据的操作(支付、结算)具有企业系统事务性特点

什么是性能问题

在可识别的压力下,系统无法提供服务 (最差的性能问题) 
在可识别的压力下,系统无法按服务质量标准提供服务 (满足性能标准,但是健壮性不足) 
在可识别的压力下,系统无法持续按服务质量标准提供服务 (系统的可靠性和健壮性) 
在超过识别的压力下,系统无法尽快恢复 
能否有故障转移、故障恢复、冗余热备等机制 
在超过识别的压力下,系统无法柔性伸缩 (系统的可伸缩性) 
什么不是性能问题

超过可识别的压力情况下,系统暂时无法有效提供服务 

性能测量
服务质量

网络响应:网络响应时间、网络吞吐量、网络带宽及带宽利用率 
服务响应时间:包括平均、峰值、标准区间值 
服务处理质量:事务成功率、单位时间响应事务次数 
服务端设备状态

CPU:CPU使用率 
内存:使用内存大小 
VM:GC次数(Full GC次数)、堆内存、线程数、锁和阻塞情况 
磁盘IO:磁盘访问效率、磁盘空间、磁盘IO吞吐量 
系统可靠性、健壮性

单节点处理的访问量 
故障恢复时间 
节点复制和节点扩展的难易 

系统可能的性能瓶颈
网络

网络带宽的总体限制 
网络连接数的限制(如TCP/IP, 数据库连接等) 
服务器

每个响应占用相应的资源,导致内存成为瓶颈 
比如JVM为每个线程分配栈空间,过多栈空间导致内存消耗 
比如每个HTTP连接在Session存储内容,导致OOME 
同时响应一定量的并发操作,导致CPU占用过高 
磁盘IO

频繁访问数据库,导致数据交换IO操作频繁 
频繁访问IO文件,导致磁盘IO成为瓶颈 

企业级系统架构及技术特点
架构设计
基于SOA和MDA的架构

以服务为核心单元的 设计思想,以传统WS作为服务发布 
以模块化为系统构建方式,重视应用子系统和子模块的独立性和可重用性 
中央集中式部署架构

专业小型服务器 
一般不会超过5台部署服务器,不会多于10个应用节点 
热备和故障恢复机制、灾备系统 
关注流程

工作流技术,尤其是分布式节点间流程整合 
企业系统间的无缝转移 
门户
跨系统,跨节点间的单点登录
技术运用
以商业性产品为主
追求单节点稳定性 
较少需要7*24小时支持 
以商业性关系数据库为主要存储 
比较严格的事务性访问

完全基于数据库事务 
分布式事务(JTA) 
较为复杂并且功能丰富的用户界面

用户具有相对统一的客户端(比如使用IE浏览器) 
用户可以接受适当的响应和延迟 

互联网系统架构及技术特点
架构设计
以界面展现和用户体验为主要设计

大量运用Ajax实现局部提交和局部刷新 
以轻量级、伸缩性为架构主要考虑

除某些平台级应用外,极少使用服务扩展 
使用REST风格的WebService或者纯粹的处理Json的Web响应 
数以百台甚至上万台PC服务器,多个数据中心,站点镜像 
分布式独立域以及部署域之间定时通信 
高性能缓存机制

双向页面缓存 
内容静态化技术 
数据缓存 
非事务、非关系型数据库

全面NoSQL数据库 

技术运用
大量使用开源技术产品

LAMP: Linux + Apache + MySQL + PHP 
Tomcat, Lucene, Memcache 
简单界面开发技术

脚本语言,如PHP, Python, Ruby等 
对多种浏览器的支持 
底层高性能处理优化

使用C、C++实现底层通信和IO优化 

电子商务系统架构及技术特点
架构设计
关注数据的糅合(Mashup)
关系数据库与高性能NoSQL数据库结合
不固定的架构设计思路

可能偏互联网方向,也可能偏企业系统方向 
分布式部署 
事务缓存机制

事务迁移、事务恢复、事务批量处理 
较为严格的安全机制

部分功能使用HTTPS及数字证书 
与企业系统的对接交互

与银行、支付平台的对接 
与企业订单系统、进销存系统、物流系统的对接 

技术运用
有时效的缓存机制

确保数据实时性与性能的平衡 
大量数据挖掘和分析运用

相关性分析 
定向推荐 
部分运用商业中间件技术产品

应用服务器 
业务流程管理 
大量的开源技术运用

Java相关开源技术比较常见 

原创粉丝点击