先簡略回顧一下。對于互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品的高性能架構(gòu)設(shè)計(jì)通常包括以下幾個(gè)大方面：

1）Web瀏覽器高性能設(shè)計(jì)

2）App客戶端高性能設(shè)計(jì)

3）高性能的網(wǎng)絡(luò)和硬件

4）后臺服務(wù)高性能設(shè)計(jì)

后端服務(wù)一般指用戶直接看到的遠(yuǎn)程服務(wù)指蚁，涉及到網(wǎng)絡(luò)硬件菩佑、邏輯計(jì)算、通信協(xié)議和數(shù)據(jù)存儲等部分凝化。下面我們將著重介紹高性能后臺服務(wù)的設(shè)計(jì)方法和策略稍坯。

1、高性能的網(wǎng)絡(luò)和硬件

網(wǎng)絡(luò)硬件是提供實(shí)現(xiàn)高性能服務(wù)的先決條件搓劫，如果網(wǎng)絡(luò)硬件失敗瞧哟，再優(yōu)秀的團(tuán)隊(duì)也是“巧婦難為無米之炊”∏瓜颍互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品在網(wǎng)絡(luò)硬件方面經(jīng)常需要使用的高性能方案有如下幾種：

1）CDN加速技術(shù)绢涡。CDN加速將網(wǎng)站的內(nèi)容緩存在網(wǎng)絡(luò)邊緣（離用戶接入網(wǎng)絡(luò)最近的地方），然后在用戶訪問網(wǎng)站內(nèi)容的時(shí)候遣疯，通過調(diào)度系統(tǒng)將用戶的請求路由或者引導(dǎo)到離用戶接入網(wǎng)絡(luò)最近或者訪問效果最佳的緩存服務(wù)器上，由該緩存服務(wù)器為用戶提供內(nèi)容服務(wù)凿傅；相對于直接訪問源站缠犀，這種方式縮短了用戶和內(nèi)容之間的網(wǎng)絡(luò)距離，從而達(dá)到加速的效果聪舒。

2）足夠的帶寬辨液。帶寬應(yīng)該滿足在網(wǎng)站峰值的情況還能足夠快速的使用，所以網(wǎng)絡(luò)帶寬應(yīng)該大于峰值流量 = 峰值QPS * 平均請求大小箱残。只有在保證帶寬的情況才能實(shí)現(xiàn)高性能服務(wù)滔迈。

3）服務(wù)器性能止吁。服務(wù)器性能主要從CPU、內(nèi)存和磁盤三個(gè)方面來考慮燎悍，CPU核心數(shù)量能盡量多點(diǎn)敬惦，內(nèi)存大小最好大一點(diǎn)，利用到磁盤存儲的話SSD會優(yōu)于機(jī)械磁盤谈山。

4）硬件負(fù)載均衡設(shè)備俄删。對于有條件的團(tuán)隊(duì)可以采購硬件負(fù)載均衡設(shè)備，加強(qiáng)后臺服務(wù)負(fù)載均衡的能力奏路，比如F5畴椰。

2、后臺服務(wù)高性能設(shè)計(jì)

后臺服務(wù)的高性能設(shè)計(jì)是互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品高性能架構(gòu)設(shè)計(jì)中最重要的一環(huán)鸽粉，對服務(wù)整體性能起到?jīng)Q定性的作用斜脂。我們來看看設(shè)計(jì)高性能后臺服務(wù)的方法：

1）分布式緩存。緩存的本質(zhì)是通過key-value形式的Hash表提升讀寫速度触机，一般情況是O(1)的讀寫速度帚戳。讀寫量比較高，變化量不大的數(shù)據(jù)比較適合使用緩存威兜。業(yè)內(nèi)比較成熟的分布式緩存系統(tǒng)有redis/memcache销斟。

一般的緩存設(shè)計(jì)架構(gòu)如下：用戶第一次請求應(yīng)用程序時(shí)，通過存儲服務(wù)直接讀取數(shù)據(jù)椒舵，然后將數(shù)據(jù)存儲到緩存系統(tǒng)去蚂踊，用戶第二次請求的時(shí)候就直接從緩存系統(tǒng)讀取，從而提升讀取速度笔宿。

對于分布式緩存系統(tǒng)可以Set化部署犁钟，比如商品數(shù)據(jù)緩存到Set1，用戶數(shù)據(jù)緩存到Set2泼橘，或者一類用戶的數(shù)據(jù)緩存到Set1涝动，另一類的用戶緩存到Set2，如下圖：

此外炬灭，也可以按集群化部署醋粟，每一個(gè)緩存服務(wù)存儲的數(shù)據(jù)都是對等的，可以對外提供同等的服務(wù)重归，所以外部請求需要負(fù)載均衡到不同有緩存服務(wù)器米愿，如下圖：

Set化部署的目的主要在于將不同類型的數(shù)據(jù)路由到不同的地方，好處就是可以減少不同業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的耦合鼻吮，可以針對不同業(yè)務(wù)進(jìn)行不同的優(yōu)化育苟，從而提升整體性能。集群式部署的目的在于椎木，提高緩存系統(tǒng)的對外服務(wù)能力违柏，上層業(yè)務(wù)的路由策略簡單靈活博烂，擴(kuò)縮容比較容易。

2）服務(wù)分層

在經(jīng)典的三層（接入層漱竖、邏輯層和存儲層）后臺服務(wù)架構(gòu)中辈毯，三層的劃分的原則就是同層次的系統(tǒng)專注處理自己的事情工窍。接入層專注于處理前端和后臺服務(wù)的接入連通、安全認(rèn)證和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)。邏輯層專注于處理不同業(yè)務(wù)的無狀態(tài)邏輯服務(wù)咪鲜。存儲層專注于處理業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的存儲悠菜。這樣分層的好處在于各個(gè)層次能夠依據(jù)業(yè)務(wù)特點(diǎn)專注于自己的事情扛门，提高系統(tǒng)復(fù)用性烦衣，降低業(yè)務(wù)間的耦合性。在中小型網(wǎng)站中三層架構(gòu)的典型實(shí)現(xiàn)是Nginx（接入層）勤众、Apache Web（邏輯層）舆绎、Mysql/Redis（存儲層）。

3）操作異步化

目前大型系統(tǒng)中普遍消息隊(duì)列來將調(diào)用異步化们颜，不僅可以提升系統(tǒng)性能還可以提升系統(tǒng)的擴(kuò)展性吕朵。對于大量的數(shù)據(jù)庫寫請求，對于數(shù)據(jù)庫的壓力很大窥突，同時(shí)也會造成數(shù)據(jù)庫響應(yīng)不及時(shí)努溃。可以考慮使用消息隊(duì)列阻问，數(shù)據(jù)庫的寫請求可以直接寫入到消息隊(duì)列梧税，然后通過多線程或多進(jìn)程從消息隊(duì)列中讀取數(shù)據(jù)慢慢寫入到數(shù)據(jù)庫。消息隊(duì)列服務(wù)器的處理速度會遠(yuǎn)遠(yuǎn)快于數(shù)據(jù)庫称近，所以用戶在寫入操作時(shí)會感覺到很快的寫入速度第队。

此外，消息隊(duì)列對于請求不均衡的系統(tǒng)刨秆，還具有削峰填谷的作用凳谦，將短時(shí)間內(nèi)的高峰請求，逐步平攤到更長的時(shí)間里去衡未，從而避免短時(shí)間內(nèi)大量請求壓跨系統(tǒng)尸执。

4）服務(wù)拆分

服務(wù)拆分有多種說法，比如大系統(tǒng)小做缓醋，分布式拆分剔交，分層結(jié)構(gòu)以及目前很流行的微服務(wù)化。不過服務(wù)拆分一般來說有以下原則：

a）高內(nèi)聚改衩、低耦合： 將耦合性低的業(yè)務(wù)邏輯劃分為不同系統(tǒng)，將聚合性高的業(yè)務(wù)邏輯劃分為同一個(gè)系統(tǒng)驯镊。

b）單一職責(zé)原則：對于一個(gè)層次或者一個(gè)模塊應(yīng)該保持相對單一的職責(zé)葫督，專注于自己的服務(wù)竭鞍。

c）故障隔離：不同系統(tǒng)必須相對獨(dú)立設(shè)計(jì)和運(yùn)行，能夠獨(dú)立處理自己的故障橄镜，而不至于影響全局偎快。

d）獨(dú)立運(yùn)維和持續(xù)交互：對于不同的系統(tǒng)可以隨時(shí)迭代更新，而不至于影響其他服務(wù)洽胶。

對于服務(wù)拆分主要有縱向拆分和水平拆分兩種方法晒夹。三層架構(gòu)就是典型的縱向拆分模式，第2）點(diǎn)有所闡述姊氓。對于不同的業(yè)務(wù)模塊丐怯，針對業(yè)務(wù)邏輯和存儲服務(wù)可以按水平拆分的方法將拆分為不同的系統(tǒng)。比如商品系統(tǒng)邏輯層翔横、訂單系統(tǒng)邏輯層读跷、商品系統(tǒng)存儲層、訂單系統(tǒng)存儲層禾唁。

5）分布式集群化

分布式集群化是指將不同的業(yè)務(wù)用集群化的方式部署到不同的機(jī)器上去效览，對于每一個(gè)業(yè)務(wù)都具備大規(guī)模集群化的能力，從而提升系統(tǒng)的擴(kuò)展性和高性能荡短。

對于無狀態(tài)化的被調(diào)服務(wù)A丐枉，在基于負(fù)載均衡的技術(shù)下，可以通過集群化部署成倍的提升服務(wù)性能掘托，比如A1服務(wù)的性能是1萬請求每秒瘦锹，那么部署3臺A服務(wù)機(jī)器，那么A服務(wù)的性能就是3萬請求每秒了烫映。

6）代碼優(yōu)化

對于IO操作的請求可以采用基于狀態(tài)機(jī)的異步化編程沼本。如下圖的請求需要業(yè)務(wù)系統(tǒng)調(diào)用三個(gè)接口才能返回響應(yīng)數(shù)據(jù)，當(dāng)業(yè)務(wù)系統(tǒng)收到請求時(shí)锭沟，將給該請求分配一個(gè)seqid抽兆，該seqid在接口響應(yīng)中也應(yīng)該原封返回，然后并發(fā)三個(gè)IO接口的請求包族淮，將該seqid對應(yīng)的請求上下文保存到timer中辫红，然后去并發(fā)處理其他請求，從而極大的提升系統(tǒng)性能祝辣。

此外贴妻，高性能的編程模型還有多線程模型、多進(jìn)程模型蝙斜、多協(xié)程模型和事件驅(qū)動模型名惩。

對于數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)可以采用高效的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，比如典型的key-value緩存系統(tǒng)就是基于hash的基本原理來實(shí)現(xiàn)的孕荠，hash表的查詢效率是O(1)娩鹉，效率極快攻谁。

轉(zhuǎn)自原文：https://zhuanlan.zhihu.com/p/28817489