高并发:指定时间段内的超多请求数！
比如tomcat，单机最大支持并发数为8000左右，redis理论值可达到几万！
那么怎么设计一套可支持高并发的系统呢？使用技术如下:
1，分布式系统，微服务:使用springcloud家族包括eureka，zuul，feign，hysrix等或者dubbo搭建一套微服务框架！
2，前后端分离:使用node.js搭建前端服务系统！
3，静态化处理:将页面，后台枚举，数据库定义表等使用静态处理方式做处理！
4，文件服务器剥离:采用单独的文件服务器，防止页面加载的阻塞！
5，缓存:使用redis，memcache等将运行时数据缓存，代替频繁的 *** 作数据库！
6，数据库:读写分离或者分库分表，采用druid等有性能监控系统的数据库连接框架！
7，消息中间件:使用xxxmq，kafka等消息中间件，解耦服务，而且异步处理效率更高！
8，反向代理:使用nginx等负载均衡服务！
9，代码层:避免大量创建对象，避免阻塞IO，避免多层for循环，避免线程死锁，避免大量同步！
10，各种优化:包括jvm优化，表结构优化，sql优化，关键字段加索引（注意避免索引失效），连接池优化等等！
11，搜索引擎:sql有大量的like语句，有必要切换成solr等搜索引擎！
12，cdn:使用CDN技术将请求分发到最合适的主机上，避免网络传输的延迟！
13，使用batch:增删改能一次做的别分为两次，但要注意batch合理设计，防止数据丢失！
14，限流，削峰！
大型网站遇到的挑战，主要是大量的用户，高并发的访问，就算一个简单的增删查改的功能，如果面对的是百万、千万甚至亿级的用户，都是一件难度很大的事情。
数据从数据库到浏览器的过程：数据库->应用数据集->内存对象->动态页面->HTTP服务器->用户浏览器。 那么我们可以把高并发的设计分成几个层次：
前端是指，用户的请求还没有到服务前的环节。
系统架构大了，部署的服务器多了，很多事情不可能通过人工完成了，比如一个接口调用发生了错误，不可能人工登录到服务器上去查日志吧，所以这些东西也是必不可少的。
都是说个大概，后面有机会的话，会把每一项都展开详细说明。
希望我的回答能够帮助到你！
我们通过这些架构要素来衡量我们整体系统架构设计的优劣，来判断是否达到了我们的要求。
性能是大型网站架构设计的一个重要方面，任何软件架构设计方案都必须考虑可能带来的性能问题，也正因为性能问题几乎无处不在，在请求链路的任何一个环节，都是我们去做极致性能优化方案中的切入点。
衡量一个系统架构设计是否满足高可用的目标，就是假设系统中任何一台或者多台服务器宕机时，以及出现各种不可预期的问题时，系统整体是否依然可用。
网站的伸缩性是指不需要改变服务器的硬件设计，仅仅靠改变应用服务器的部署数量，就可以扩大或缩小服务器的处理能力。
网站快速发展，功能不断扩展，如何设计网站的架构使其能够快速响应需求变化，是网站可扩展架构的主要目标。
互联网跟传统软件不同，它是开放的，任何人在任何地方都可以访问网站。网站的安全架构就是保护网站不受恶意访问和攻击，保护网站的重要数据不被窃取。
安全性架构，具体来说说就是保证数据的保密性、完整性、真实性、占有性。
要完全掌握大型网站的架构设计方案，或许你可以点击我头像，进入我的专栏"深入大型网站核心架构实战"。
这期专栏是笔者总结了当下这些互联网行业中相对成熟且经过大型网站检验的技术和方案，内容涵盖构建大型互联网系统服务所需的关键技术。
想设计亿万级高并发架构，你要先知道高并发是什么？
面对流量高峰，不同的企业是如何通过技术手段解决高并发难题的呢?
0、引言
软件系统有三个追求：高性能、高并发、高可用，俗称三高。三者既有区别也有联系，门门道道很多，全面讨论需要三天三夜，本篇讨论高并发。
高并发（High Concurrency）。并发是 *** 作系统领域的一个概念，指的是一段时间内多任务流交替执行的现象，后来这个概念被泛化，高并发用来指大流量、高请求的业务情景，比如春运抢票，电商双十一，秒杀大促等场景。
很多程序员每天忙着搬砖，平时接触不到高并发，哪天受不了跑去面试，还常常会被面试官犀利的高并发问题直接KO，其实吧，高并发系统也不高深，我保证任何一个智商在线的看过这篇文章后，都能战胜恐惧，重拾生活的信心。
本文先介绍高并发系统的度量指标，然后讲述高并发系统的设计思路，再梳理高并发的关键技术，最后结合作者的经验做一些延伸探讨。
1、高并发的度量指标
既然是高并发系统，那并发一定要高，不然就名不副实。并发的指标一般有QPS、TPS、IOPS，这几个指标都是可归为系统吞吐率，QPS越高系统能hold住的请求数越多，但光关注这几个指标不够，我们还需要关注RT，即响应时间，也就是从发出request到收到response的时延，这个指标跟吞吐往往是此消彼长的，我们追求的是一定时延下的高吞吐。
比如有100万次请求，99万次请求都在10毫秒内响应，其他次数10秒才响应，平均时延不高，但时延高的用户受不了，所以，就有了TP90/TP99指标，这个指标不是求平均，而是把时延从小到大排序，取排名90%/99%的时延，这个指标越大，对慢请求越敏感。
除此之外，有时候，我们也会关注可用性指标，这可归到稳定性。
一般而言，用户感知友好的高并发系统，时延应该控制在250毫秒以内。
什么样的系统才能称为高并发？这个不好回答，因为它取决于系统或者业务的类型。不过我可以告诉你一些众所周知的指标，这样能帮助你下次在跟人扯淡的时候稍微靠点儿谱，不至于贻笑大方。
通常，数据库单机每秒也就能抗住几千这个量级，而做逻辑处理的服务单台每秒抗几万、甚至几十万都有可能，而消息队列等中间件单机每秒处理个几万没问题，所以我们经常听到每秒处理数百万、数千万的消息中间件集群，而像阿某的API网关，每日百亿请求也有可能。
2、高并发的设计思路
高并发的设计思路有两个方向：
垂直方向扩展，也叫竖向扩展
水平方向扩展，也叫横向扩展
垂直方向：提升单机能力
提升单机处理能力又可分为硬件和软件两个方面：
硬件方向，很好理解，花钱升级机器，更多核更高主频更大存储空间更多带宽
软件方向，包括用各快的数据结构，改进架构，应用多线程、协程，以及上性能优化各种手段，但这玩意儿天花板低，就像提升个人产出一样，996、007、最多24 X 7。
水平方向：分布式集群
为了解决分布式系统的复杂性问题，一般会用到架构分层和服务拆分，通过分层做隔离，通过微服务解耦。
这个理论上没有上限，只要做好层次和服务划分，加机器扩容就能满足需求，但实际上并非如此，一方面分布式会增加系统复杂性，另一方面集群规模上去之后，也会引入一堆AIOps、服务发现、服务治理的新问题。
因为垂直向的限制，所以，我们通常更关注水平扩展，高并发系统的实施也主要围绕水平方向展开。
3、高并发的关键技术
玩具式的网络服务程序，用户可以直连服务器，甚至不需要数据库，直接写磁盘文件。但春运购票系统显然不能这么做，它肯定扛不住这个压力，那一般的高并发系统是怎么做呢？比如某宝这样的正经系统是怎么处理高并发的呢？
其实大的思路都差不多，层次划分 + 功能划分。可以把层次划分理解为水平方向的划分，而功能划分理解为垂直方向的划分。
首先，用户不能直连服务器，要做分布式就要解决“分”的问题，有多个服务实例就需要做负载均衡，有不同服务类型就需要服务发现。
集群化：负载均衡
负载均衡就是把负载（request）均衡分配到不同的服务实例，利用集群的能力去对抗高并发，负载均衡是服务集群化的实施要素，它分3种：
DNS负载均衡，客户端通过URL发起网络服务请求的时候，会去DNS服务器做域名解释，DNS会按一定的策略（比如就近策略）把URL转换成IP地址，同一个URL会被解释成不同的IP地址，这便是DNS负载均衡，它是一种粗粒度的负载均衡，它只用URL前半部分，因为DNS负载均衡一般采用就近原则，所以通常能降低时延，但DNS有cache，所以也会更新不及时的问题。
硬件负载均衡，通过布置特殊的负载均衡设备到机房做负载均衡，比如F5，这种设备贵，性能高，可以支撑每秒百万并发，还能做一些安全防护，比如防火墙。
软件负载均衡，根据工作在ISO 7层网络模型的层次，可分为四层负载均衡（比如章文嵩博士的LVS）和七层负载均衡（NGINX），软件负载均衡配置灵活，扩展性强，阿某云的SLB作为服务对外售卖，Nginx可以对URL的后半部做解释承担API网关的职责。
所以，完整的负载均衡链路是 client <->DNS负载均衡 ->F5 ->LVS/SLB ->NGINX
不管选择哪种LB策略，或者组合LB策略，逻辑上，我们都可以视为负载均衡层，通过添加负载均衡层，我们将负载均匀分散到了后面的服务集群，具备基础的高并发能力，但这只是万里长征第一步。
数据库层面：分库分表+读写分离
前面通过负载均衡解决了无状态服务的水平扩展问题，但我们的系统不全是无状态的，后面通常还有有状态的数据库，所以解决了前面的问题，存储有可能成为系统的瓶颈，我们需要对有状态存储做分片路由。
数据库的单机QPS一般不高，也就几千，显然满足不了高并发的要求。
所以，我们需要做分库分表 + 读写分离。
就是把一个库分成多个库，部署在多个数据库服务上，主库承载写请求，从库承载读请求。从库可以挂载多个，因为很多场景写的请求远少于读的请求，这样就把对单个库的压力降下来了。
如果写的请求上升就继续分库分表，如果读的请求上升就挂更多的从库，但数据库天生不是很适合高并发，而且数据库对机器配置的要求一般很高，导致单位服务成本高，所以，这样加机器抗压力成本太高，还得另外想招。
读多写少：缓存
缓存的理论依据是局部性原理。
一般系统的写入请求远少于读请求，针对写少读多的场景，很适合引入缓存集群。
在写数据库的时候同时写一份数据到缓存集群里，然后用缓存集群来承载大部分的读请求，因为缓存集群很容易做到高性能，所以，这样的话，通过缓存集群，就可以用更少的机器资源承载更高的并发。
缓存的命中率一般能做到很高，而且速度很快，处理能力也强（单机很容易做到几万并发），是理想的解决方案。
CDN本质上就是缓存，被用户大量访问的静态资源缓存在CDN中是目前的通用做法。
缓存也有很多需要谨慎处理的问题：
一致性问题：(a)更新db成功+更新cache失败 ->不一致 (b)更新db失败+更新cache成功 ->不一致 ©更新db成功+淘汰缓存失败 ->不一致
缓存穿透：查询一定不存在的数据，会穿透缓存直接压到数据库，从而导致缓存失去作用，如果有人利用这个漏洞，大量查询一定不存在的数据，会对数据库造成压力，甚至打挂数据库。解决方案：布隆过滤器 或者 简单的方案，查询不存在的key，也把空结果写入缓存（设置较短的过期淘汰时间），从而降低命失
缓存雪崩：如果大量缓存在一个时刻同时失效，则请求会转到DB，则对DB形成压迫，导致雪崩。简单的解决方案是为缓存失效时间添加随机值，降低同一时间点失效淘汰缓存数，避免集体失效事件发生
但缓存是针对读，如果写的压力很大，怎么办？
高写入：消息中间件
同理，通过跟主库加机器，耗费的机器资源是很大的，这个就是数据库系统的特点所决定的。
相同的资源下，数据库系统太重太复杂，所以并发承载能力就在几千/s的量级，所以此时你需要引入别的一些技术。
比如说消息中间件技术，也就是MQ集群，它是非常好的做写请求异步化处理，实现削峰填谷的效果。
消息队列能做解耦，在只需要最终一致性的场景下，很适合用来配合做流控。
假如说，每秒是1万次写请求，其中比如5千次请求是必须请求过来立马写入数据库中的，但是另外5千次写请求是可以允许异步化等待个几十秒，甚至几分钟后才落入数据库内的。
那么此时完全可以引入消息中间件集群，把允许异步化的每秒5千次请求写入MQ，然后基于MQ做一个削峰填谷。比如就以平稳的1000/s的速度消费出来然后落入数据库中即可，此时就会大幅度降低数据库的写入压力。
业界有很多著名的消息中间件，比如ZeroMQ，rabbitMQ，kafka等。
消息队列本身也跟缓存系统一样，可以用很少的资源支撑很高的并发请求，用它来支撑部分允许异步化的高并发写入是很合适的，比使用数据库直接支撑那部分高并发请求要减少很多的机器使用量。
避免挤兑：流控
再强大的系统，也怕流量短事件内集中爆发，就像银行怕挤兑一样，所以，高并发另一个必不可少的模块就是流控。
流控的关键是流控算法，有4种常见的流控算法。
计数器算法（固定窗口）：计数器算法是使用计数器在周期内累加访问次数，当达到设定的限流值时，触发限流策略，下一个周期开始时，进行清零，重新计数，实现简单。计数器算法方式限流对于周期比较长的限流，存在很大的弊端，有严重的临界问题。
滑动窗口算法：将时间周期分为N个小周期，分别记录每个小周期内访问次数，并且根据时间滑动删除过期的小周期，当滑动窗口的格子划分的越多，那么滑动窗口的滚动就越平滑，限流的统计就会越精确。此算法可以很好的解决固定窗口算法的临界问题。
漏桶算法：访问请求到达时直接放入漏桶，如当前容量已达到上限（限流值），则进行丢弃（触发限流策略）。漏桶以固定的速率进行释放访问请求（即请求通过），直到漏桶为空。分布式环境下实施难度高。
令牌桶算法：程序以r（r=时间周期/限流值）的速度向令牌桶中增加令牌，直到令牌桶满，请求到达时向令牌桶请求令牌，如获取到令牌则通过请求，否则触发限流策略。分布式环境下实施难度高。
4、高并发的实践经验
接入-逻辑-存储是经典的互联网后端分层，但随着业务规模的提高，逻辑层的复杂度也上升了，所以，针对逻辑层的架构设计也出现很多新的技术和思路，常见的做法包括系统拆分，微服务。
除此之外，也有很多业界的优秀实践，包括某信服务器通过协程（无侵入，已开源libco）改造，极大的提高了系统的并发度和稳定性，另外，缓存预热，预计算，批量读写（减少IO），池技术等也广泛应用在实践中，有效的提升了系统并发能力。
为了提升并发能力，逻辑后端对请求的处理，一般会用到生产者-消费者多线程模型，即I/O线程负责网络IO，协议编解码，网络字节流被解码后产生的协议对象，会被包装成task投入到task queue，然后worker线程会从该队列取出task执行，有些系统会用多进程而非多线程，通过共享存储，维护2个方向的shm queue，一个input q，一个output q，为了提高并发度，有时候会引入协程，协程是用户线程态的多执行流，它的切换成本更低，通常有更好的调度效率。
另外，构建漏斗型业务或者系统，从客户端请求到接入层，到逻辑层，到DB层，层层递减，过滤掉请求，Fail Fast（尽早发现尽早过滤），嘴大屁眼小，哈哈。
漏斗型系统不仅仅是一个技术模型，它也可以是一个产品思维，配合产品的用户分流，逻辑分离，可以构建全方位的立体模型。
5、小结
莫让浮云遮望眼，除去繁华识真颜。我们不能掌握了大方案，吹完了牛皮，而忽视了编程最本质的东西，掌握最基本最核心的编程能力，比如数据架构和算法，设计，惯用法，培养技术的审美，也是很重要的，既要致高远，又要尽精微。
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