高性能架构设计总结

本文作者:12叔

我们来总结一下高性能架构的设计

高性能架构可以分为为计算高性能和存储高性能

计算高性能架构

高性能架构设计主要集中在两方面:

  1. 尽量提升单服务器的性能,将单服务器的性能发挥到极致 。
  2. 如果单服务器无法支撑性能,考虑服务器集群方案 。

单服务器高性能

单服务器高性能的关键之一就是服务器采取的网络编程模型,网络编程模型有如下两个关键设计点 :

  1. 服务器如何管理连接。
  2. 服务器如何处理请求 。

以上两个设计点最终都和操作系统的 I/O 模型及进程模型相关 。

  1. 1/0 模型:阻塞、非阻塞、同步 、异步
  2. 进程模型:单进程、 多进程、多线程。

常用的2种模型是

Reactor I/O多路复用 复用进程/线程 非阻塞同步,

Proactor 异步 非阻塞异步 操作系统主动通知

集群高性能

高性能集群的本质很简单,通过增加更多的服务器来提升系统整体的计算能力。计算本身 存在一个特点:同样的输入数据和逻辑,无论在哪台服务器上执行,都应该得到相同的输出 。 因此高性能集群设计的复杂度主要体现在任务分配这部分

任务分配主要通过负载均衡来进行

不同的任务分配算法目标是不一样的,有的基于负载考虑、有的基于性能考虑、有的基于业务考虑

负载均衡类型

  • DNS负载均衡 简单成本低,更新有延迟,扩展性不高,策略简单
  • 硬件负载均衡 功能强大 性能强大 稳定性高 支持安全防护 价格高 扩展性低
  • 软件负载均衡 简单,便宜,扩展性好,性能一般,功能一般

负载均衡架构

  • 地理级别负载均衡
  • 集群级别负载均衡
  • 机器级别的负载均衡

负载均衡的算法

  • 任务平分类 平均分配
  • 负载均衡类 根据资源分配
  • 性能最优类 根据性能好的分配
  • Hash 类 相同id分配到同一台

存储高性能架构

mysql

mysql的高性能架构主要为读写分离和分库分表

读写分离 主要目的为 分散读压力 但是可能导致 主从一致性问题

分库分表 主要目的为分散写压力

问题是 无法join 导致分布式事务 查询复杂度提升(count join order by)

实现形式 主要有 通过代码封装 或者中间件实现

nosql

关系数据存在一些局限性

  • 无法存储数据结构
  • schema扩展不方便
  • I/0 性能低
  • 全文搜索 性能低

我们可以通过Nosql数据库来解决

  • K-V 存储 解决数据结构的问题
  • 文档数据库 解决schema扩展问题(场景 属性差异较大)
  • 列式数据集 解决IO问题 (场景 大数据统计)
  • 全文搜索引擎 解决全文搜索问题

缓存

需要经过复杂运算后得出的数据,存储系 统无能为力 。 读多写少 的数据,存储系统有心无力

缓存就是为了弥补存储系统在这些复杂业务场景下的不足 , 缓存的基本原理就是将可能重 复使用 的数据放到内存中 ,一次生成,多次使用, 避免每次使用都去访问存储系统。

缓存可能带来的问题

  • 缓存穿透
  • 缓存雪崩
  • 缓存热点

参考资料

<亿级流量网站架构核心技术> <从零开始学架构> <大型网站技术架构>

架构系列合辑

架构设计流程

高性能架构设计

高可用架构设计

可扩展架构设计

本文转自:https://my.oschina.net/jayqqaa12/blog/3161734

© 著作权归作者所有

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