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高并发和高可用在电商系统中的实践经验分享

业余杂谈 herman 3104浏览
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先说一点,最近有人私信我:“有工作,没人带,怎么办?”

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微服务、高并发、分布式、性能优化

高并发和高可用一听就好像挺牛逼的啊,高级工程师和架构师才摸得到吧。但其实呢?这个东西并不难,理解起来很简单,难在于实践!

先不谈传统的5大IO模型,先说说"并发(Concurrence)"。一个非常不严谨的解释就是同时做A和B两件事。先做一会儿进程A,然后上下文切换,再做一会儿B。过一会儿在切回来继续做A。因此给我们造成一个假象,我们同时在做A和B两件事。这就是著名的进程模型。

在说说并发的本质、并发的核心就是如何在代码中协调好并行处理和串行处理!各种并发技术,其实质都是在并行和串行之间转换,追求性能最大化,又要守住结果正确性这条红线!就像高速公路,有些路段你可以飙车,但是到了收费站,你必须慢下来,一个接一个通过检查。并发中的锁,必须是唯一的锁,不然就会失去唯一性访问控制,锁的唯一作用就是排他的访问控制。

如果仅是追求高可用性,这其实并不难做,试想如果一年只有一个人访问你的系统,只要这一个人访问成功,那你系统的‘’可用性‘就是100%了。可现实是,随着业务的发展,请求量会越来越高,进而各种系统资源得以激活,那潜在风险也会慢慢的暴露出来。因此,做系统的难点之一便是:如何在高并发的条件下,保证系统的高可用。

明白了这个东西后,我们再来看看我们电商系统中的相关使用技巧。

高并发设计原则:

  • 无状态设计:因为有状态可能涉及锁操作,锁又可能导致并发的串行化。
  • 保持合理的粒度:无论拆分还是服务化,其实就是服务粒度控制,控制粒度为了分散请求提高并发,或为了从管理等角度提高可操性。
  • 缓存、队列、并发等技巧在高并发设计上可供参考,但需依场景使用。

高可用设计原则:

  • 系统的任何发布必须具有可回滚能力。
  • 系统任何外部依赖必须准确衡量是否可降级,是否可无损降级,并提供降级开关。
  • 系统对外暴露的接口必须配置好限流,限流值必须尽量准确可靠。

业务设计原则:

  • 安全性:防抓取,防刷单、防表单重复提交,等等等等。
  • at least 消费,应考虑是否采用幂等设计
  • 业务流程动态化,业务规则动态化
  • 系统 owner 负责制、人员备份制、值班制
  • 系统文档化
  • 后台操作可追溯

现在技巧(原则)是有了,但是光讲道理有毛用啊。道理谁都会讲啊,我要的是实战。

实战,那好,我们就拿现实生活中的超时来说,不管你选购什么东西,最终都是排队结算。收银员就是我们的服务,每一个在队列中的顾客都是一个请求。我们的本质诉求是让尽可能多的人都在合理的等待时间内完成消费。如何做到这一点呢?其一是提高收银员的处理速度,他们处理的越快,单位时间内就能服务更多的顾客;其二是增加人手,一名收银员处理不过来,我们就雇十名收银员,十名不够我们就雇佣一百名(如果不计成本);其三是减少访问人数,也即分流过滤,将一些人提前过滤掉,比如,没有购物的人请未购物通道等。

因此,想要高并发无外乎从以下几个方面入手:

  • 提高处理速度:缓存、异步
  • 增加处理人手:多线程(多进程)、扩容
  • 减少访问人数:预处理(比如小米手机先预约再抢购)

但是现在扯到缓存了,掉陷阱里了。缓存的东西可以给你扯好几本书。比如,前端缓存,数据缓存,图片等文件缓存。缓存命中率、缓存穿透、回收策略、null穿透问题、惊群问题、缓存热点问题、缓存一致性问题、读写扩散问、读更新、写更新、异步更新、java堆内缓存、java堆外缓存、磁盘缓存、分布式缓存,多级缓存。。。

扯到异步,就有异步编排。操作系统层面,IO层面,延迟处理,缓冲队列,任务队列,消息队列。。。

到最后,你会发现,所谓的高并发技巧,其实就是多“维”优化。

高并发最终是分而治之

好的架构不是设计出来的,而是优化出来的。

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