性能既是客觀指標(biāo)胚股，諸如響應(yīng)時(shí)間庭再、吞吐量等技術(shù)指標(biāo)雷客；又是實(shí)際參與者的主觀感受芒珠。

1 性能測試

性能測試是性能優(yōu)化的前提與基礎(chǔ)，也是優(yōu)化結(jié)果的檢查與度量標(biāo)準(zhǔn)搅裙。

1.1 不同視角下的性能

1.1.1 用戶視角

用戶在瀏覽器上感受到網(wǎng)站響應(yīng)速度的快慢皱卓，包括用戶計(jì)算機(jī)與服務(wù)器通信的時(shí)間、服務(wù)器處理時(shí)間以及瀏覽器構(gòu)造請求部逮、解析響應(yīng)數(shù)據(jù)的時(shí)間娜汁。

用戶視角下感受到的性能

在實(shí)踐中有這些前端架構(gòu)優(yōu)化手段：

1. 優(yōu)化頁面 HTML；
2. 調(diào)整瀏覽器緩存策略兄朋；
3. CDN 服務(wù)掐禁；
4. 反向代理

1.1.2 開發(fā)人員視角

開發(fā)人員關(guān)注的是應(yīng)用程序以及子系統(tǒng)的性能。包括響應(yīng)延遲、系統(tǒng)吞吐量傅事、并發(fā)處理能力以及系統(tǒng)穩(wěn)定性等技術(shù)指標(biāo)缕允。

目前有這些優(yōu)化手段：

1. 使用緩存加速數(shù)據(jù)的讀取蹭越；
2. 使用集群提高吞吐能力障本；
3. 使用異步消息加快請求響應(yīng)并實(shí)現(xiàn)削峰；
4. 代碼優(yōu)化般又。

1.1.3 運(yùn)維人員視角

運(yùn)維人員關(guān)注基礎(chǔ)設(shè)施性能與資源利用率彼绷。包括網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營商的帶寬能力、服務(wù)器硬件配置茴迁、數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)寄悯、服務(wù)器和網(wǎng)絡(luò)帶寬的利用率等。

目前有這些優(yōu)化手段：

1. 優(yōu)化骨干網(wǎng)堕义；
2. 使用高性價(jià)比定制服務(wù)器猜旬；
3. 利用虛擬化技術(shù)優(yōu)化資源利用率。

1.2 性能測試指標(biāo)

1.2.1 響應(yīng)時(shí)間

指的是應(yīng)用執(zhí)行一個(gè)操作所需的時(shí)間倦卖，即從發(fā)出請求開始到收到響應(yīng)數(shù)據(jù)所需要的時(shí)間洒擦。它是系統(tǒng)最重要的性能指標(biāo)，直觀地反應(yīng)了系統(tǒng)的快慢怕膛。

通過模擬應(yīng)用程序熟嫩，記錄發(fā)出請求到收到響應(yīng)之間的時(shí)間差，即為響應(yīng)時(shí)間褐捻。但如果測試目標(biāo)本身需要花費(fèi)的時(shí)間極少（幾微秒）掸茅，而模擬操作本身也需要消耗一定的時(shí)間，這時(shí)就無法通過測試柠逞，得到響應(yīng)時(shí)間昧狮。

在實(shí)踐中，我們一般采用重復(fù)請求板壮，即一個(gè)操作重復(fù)執(zhí)行一萬次逗鸣，求得總的響應(yīng)時(shí)間，然后求平均绰精，取得單次請求的響應(yīng)時(shí)間撒璧。

1.2.2 并發(fā)數(shù)

即能夠同時(shí)處理請求的數(shù)目，它也反映了系統(tǒng)的負(fù)載能力笨使。

對于網(wǎng)站而言沪悲，有這些數(shù)需要關(guān)注：

1. 網(wǎng)站并發(fā)用戶數(shù) - 同時(shí)提交請求的用戶數(shù)。
2. 網(wǎng)站在線用戶數(shù) - 當(dāng)前登錄網(wǎng)站的用戶數(shù)阱表。
3. 網(wǎng)站系統(tǒng)用戶數(shù) - 網(wǎng)站注冊的用戶數(shù)。

它們的關(guān)系是：
網(wǎng)站系統(tǒng)用戶數(shù) > 網(wǎng)站在線用戶數(shù) > 網(wǎng)站并發(fā)用戶數(shù)

在網(wǎng)站設(shè)計(jì)初期，產(chǎn)品經(jīng)理和運(yùn)營人員就要規(guī)劃出最爬，在不同發(fā)展階段的網(wǎng)站系統(tǒng)用戶數(shù)涉馁，并以此為基礎(chǔ)，根據(jù)產(chǎn)品特性和運(yùn)營手段爱致，推算出在線用戶數(shù)和并發(fā)用戶數(shù)烤送。這些指標(biāo)將成為系統(tǒng)非功能設(shè)計(jì)的重要依據(jù)。

現(xiàn)實(shí)中糠悯，經(jīng)嘲锛幔看到某些網(wǎng)站做打折促銷』グ活動(dòng)一開始试和，網(wǎng)站就因?yàn)椴l(fā)用戶數(shù)超過網(wǎng)站最大負(fù)載而響應(yīng)緩慢，急性子的用戶不斷刷新瀏覽器纫普，導(dǎo)致系統(tǒng)的并發(fā)數(shù)更高阅悍，最終導(dǎo)致系統(tǒng)崩潰。這就是技術(shù)準(zhǔn)備不充分而導(dǎo)致的結(jié)果昨稼，也有可能是運(yùn)營人員錯(cuò)誤地估計(jì)并發(fā)用戶數(shù)而導(dǎo)致的結(jié)果节视。

可以通過編寫多線程來模擬并發(fā)的用戶數(shù)，來測試系統(tǒng)的并發(fā)處理能力假栓。為了更真實(shí)地模擬用戶行為寻行，測試程序會在兩次請求之間加入一個(gè)隨機(jī)等待時(shí)間，即思考時(shí)間匾荆。

1.2.3 吞吐量

指的是單位時(shí)間內(nèi)系統(tǒng)處理請求的數(shù)量拌蜘。對于網(wǎng)站，一般以 “請求數(shù)/秒” 或 “頁面數(shù)/秒” 來衡量棋凳。而 TPS （Transaction processing systems）拦坠，即事務(wù)數(shù)/秒 是吞吐量的常用量化指標(biāo)。

我們要盡可能提高系統(tǒng)的吞吐量剩岳，最大限度地利用服務(wù)器資源贞滨。

1.2.4 性能計(jì)數(shù)器

它是描述服務(wù)器或操作系統(tǒng)性能的數(shù)據(jù)指標(biāo)。包括系統(tǒng)負(fù)載拍棕、對象與線程數(shù)晓铆、內(nèi)存使用情況、CPU 使用情況以及磁盤與網(wǎng)絡(luò) I/O 等指標(biāo)绰播。它們是系統(tǒng)監(jiān)控的重要參數(shù)骄噪，對這些參數(shù)設(shè)置報(bào)警閾值，如果這些參數(shù)值超過閾值蠢箩，就會主動(dòng)向運(yùn)維與開發(fā)人員進(jìn)行報(bào)警链蕊。

系統(tǒng)負(fù)載（System Load）事甜，指的是當(dāng)前正在被 CPU 執(zhí)行的進(jìn)程數(shù)與等待被 CPU 執(zhí)行的進(jìn)程數(shù)之和，它是反映系統(tǒng)忙閑程度的重要指標(biāo)滔韵。在多核 CPU 的情況下逻谦，Load 的理想值是 CPU 的數(shù)目。如果 Load 值低于 CPU 的數(shù)目陪蜻，就表示 CPU 有空閑邦马，存在資源浪費(fèi)。如果 Load 值高于 CPU 的數(shù)目宴卖，表示有進(jìn)程正在排隊(duì)等待被 CPU 執(zhí)行滋将，此時(shí)資源不足。在 linux 系統(tǒng)中可以使用 top 命令進(jìn)行查看症昏，它有三個(gè)浮點(diǎn)數(shù)随闽，表示最近 1 分鐘、10分鐘齿兔、15分鐘內(nèi)的運(yùn)行隊(duì)列下的平均進(jìn)程數(shù)：

linux 下查看系統(tǒng)負(fù)載量

1.3 性能測試方法

1.3.1 性能測試

以系統(tǒng)初期規(guī)劃的性能指標(biāo)為預(yù)期目標(biāo)橱脸，對系統(tǒng)不斷施加壓力，驗(yàn)證系統(tǒng)在可接受資源的范圍內(nèi)分苇，是否能達(dá)到性能預(yù)期添诉。

1.3.2 負(fù)載測試

對系統(tǒng)不斷增加并發(fā)請求以增加系統(tǒng)壓力，直到系統(tǒng)的多項(xiàng)性能指標(biāo)達(dá)到安全臨界值医寿。

1.3.3 壓力測試

超過安全負(fù)載的情況下栏赴，對系統(tǒng)繼續(xù)施加壓力，直到系統(tǒng)崩潰靖秩，以獲得系統(tǒng)最大壓力的承受能力须眷。

1.3.4 穩(wěn)定性測試

在特定硬件、軟件與網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的條件下，給系統(tǒng)施加一定的業(yè)務(wù)壓力，讓系統(tǒng)運(yùn)行一段較長的時(shí)間蓝撇，以此檢測系統(tǒng)是否穩(wěn)定买乃。因?yàn)樵诓煌a(chǎn)環(huán)境捞蚂、不同時(shí)間點(diǎn)的請求壓力是不均勻的，所以穩(wěn)定性測試也要不均勻地對系統(tǒng)施加壓力，這樣才能更好地模擬生產(chǎn)環(huán)境。

增加訪問壓力棒呛，指的就是不斷增加測試程序的并發(fā)請求數(shù)。一般來說域携，性能測試遵循如圖所示的拋物線規(guī)律：

圖 3 性能測試曲線

圖中的橫坐標(biāo)指的是消耗的資源簇秒，縱坐標(biāo)表示的是系統(tǒng)處理能力（吞吐量）。在開始階段秀鞭，系統(tǒng)使用較少的資源就能達(dá)到比較好的處理能力（a ~
b）趋观，這一段是網(wǎng)站的日常運(yùn)行區(qū)間扛禽，網(wǎng)站的絕大部分負(fù)載壓力都集中在這一段區(qū)間內(nèi)。這一段區(qū)間的測試目標(biāo)是評估系統(tǒng)是否符合需求及設(shè)計(jì)的目標(biāo)拆内。隨著壓力的逐漸增加旋圆，系統(tǒng)處理能力達(dá)到一個(gè)最大值（c 點(diǎn)），這是系統(tǒng)的最大負(fù)載點(diǎn)麸恍。b ~ c 這一區(qū)間的測試目標(biāo)是評估系統(tǒng)因?yàn)橥话l(fā)事件超出日常訪問壓力的情況下，保證系統(tǒng)正常運(yùn)行情況下能夠承受的最大訪問負(fù)載壓力搀矫。如果再增加壓力抹沪，那么資源消耗會達(dá)到極限的 d 點(diǎn)，即系統(tǒng)的崩潰點(diǎn)瓤球，超過這個(gè)點(diǎn)融欧，系統(tǒng)就不能再處理任何請求咯。

與性能曲線相對應(yīng)的是用戶訪問的等待時(shí)間（即系統(tǒng)的響應(yīng)時(shí)間）：

響應(yīng)時(shí)間曲線

1.4 性能測試報(bào)告

測試報(bào)告應(yīng)該能夠反映出上述性能測試曲線的規(guī)律卦羡，可以從報(bào)告中得出系統(tǒng)性能是否能夠滿足目標(biāo)與業(yè)務(wù)要求噪馏、系統(tǒng)最大負(fù)載能力、系統(tǒng)最大壓力承受能力等信息绿饵，下面是一個(gè)示例：

1.5 性能優(yōu)化策略

如果性能測試結(jié)果不能滿足設(shè)計(jì)或業(yè)務(wù)需求欠肾，那么就需要尋找瓶頸。

1.5.1 性能分析

必須對用戶請求所經(jīng)歷的各個(gè)環(huán)節(jié)進(jìn)行分析拟赊，排查出可能出現(xiàn)瓶頸的地方刺桃，定位出問題所在。

方法是：檢查請求所經(jīng)歷的各個(gè)環(huán)節(jié)的日志吸祟，分析哪一個(gè)環(huán)節(jié)響應(yīng)時(shí)間不合理瑟慈，超出了預(yù)期；然后檢查監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)屋匕，分析影響性能的因素（內(nèi)存葛碧、磁盤、網(wǎng)絡(luò)过吻、CPU进泼、代碼問題、架構(gòu)設(shè)計(jì)或是系統(tǒng)資源不足）疮装。

1.5.2 性能優(yōu)化

根據(jù)網(wǎng)站的分層架構(gòu)缘琅，可分為：

1. web 前端性能優(yōu)化。
2. 應(yīng)用服務(wù)器性能優(yōu)化廓推。
3. 存儲服務(wù)器性能優(yōu)化刷袍。

后面會逐一展開分析哦O(∩_∩)O~

2 優(yōu)化 web 前端性能

2.1 瀏覽器優(yōu)化

2.1.1 減少 http 請求

HTTP 協(xié)議是無狀態(tài)的應(yīng)用層協(xié)議，即每次 HTTP 請求都需要建立通信鏈路樊展、進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸呻纹，在服務(wù)端堆生，每個(gè) HTTP 都需要啟動(dòng)一個(gè)獨(dú)立的線程去處理。這些開銷很昂貴雷酪，所以減少 HTTP 請求的數(shù)目可以有效地提高性能淑仆。

減少 HTTP 請求的方法是：合并 CSS、合并 JavaScript哥力、合并圖片蔗怠。將 CSS、JavaScript 合并為一個(gè)文件吩跋，這樣瀏覽器就只需要一次請求就可以獲得這些資源啦寞射。通過把多張圖片合并為一張，然后使用 CSS 偏移來實(shí)現(xiàn)只顯示某個(gè)具體的圖片锌钮。

2.1.2 使用瀏覽器緩存

對網(wǎng)站而言桥温，CSS、JavaScript梁丘、Logo侵浸、圖標(biāo)等靜態(tài)資源文件的更新頻率相對較低，而它們又是每次請求必須獲取的資源氛谜，所以如果把這些文件緩存在瀏覽器中掏觉，就可以極好地改善性能。通過設(shè)置 HTTP 頭中的 Cache-Control 和 Expires 的屬性混蔼，就可以設(shè)定瀏覽器的緩存時(shí)間履腋。

有時(shí)候，靜態(tài)資源文件需要更新惭嚣。這時(shí)可以通過改變文件名來實(shí)現(xiàn)遵湖，即生成一個(gè)新的文件并更新 HTML 頁面中的引用即可。

更新靜態(tài)資源時(shí)晚吞，應(yīng)該采取批量更新的方式延旧，一個(gè)文件一個(gè)文件地逐步更新，并留有一定的間隔時(shí)間槽地。這樣可以避免用戶瀏覽器突然發(fā)生大量緩存失效導(dǎo)致的負(fù)載驟增迁沫、網(wǎng)絡(luò)堵塞的情況。

2.1.3 啟動(dòng)壓縮

HTML捌蚊、CSS集畅、JavaScript 文件啟用 GZip 壓縮，可以有效地減少通信傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量缅糟。但壓縮對服務(wù)器和瀏覽器都會產(chǎn)生一定的壓力挺智，所以在帶寬良好、而服務(wù)器資源有不足的情況下最好不要用壓縮窗宦。

2.1.4 CSS 放在頁面最上赦颇、JavaScript 放在頁面最下

因?yàn)闉g覽器會在下載完所有的 CSS 之后二鳄，才會對整個(gè)頁面進(jìn)行渲染，所以應(yīng)該把 CSS 放在頁面最上部媒怯。而瀏覽器在加載 JavaScript 后就會立即執(zhí)行订讼，所以有可能會阻塞頁面，造成頁面顯示緩慢扇苞，所以最好把JavaScript 放在頁面最下部欺殿。當(dāng)然，如果頁面解析有用到 JavaScript 鳖敷，那么就應(yīng)該放在恰當(dāng)?shù)奈恢谩?/p>

2.1.5 減少 Cookie 傳輸

Cookie 會包含在每次請求和響應(yīng)中祈餐，所以太大的 Cookie 會嚴(yán)重影響數(shù)據(jù)的傳輸，建議盡量減少 Cookie 中傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量哄陶。

對于某些靜態(tài)資源（CSS、Script 等）的訪問哺壶，不會用到 Cookie屋吨，所以沒有必要把 Cookie 發(fā)送給它們。建議為這些靜態(tài)資源使用獨(dú)立的域名訪問山宾，這樣就減少了 Cookie 傳輸?shù)拇螖?shù)啦O(∩_∩)O~

2.2 CDN 加速

CDN (Content Distribute Network至扰，內(nèi)容分發(fā)網(wǎng)絡(luò) ) 的本質(zhì)是一個(gè)緩存。

CDN 架構(gòu)

它被部署在網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營商的機(jī)房资锰，而運(yùn)營商又是終端用戶的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)提供商敢课，所以用戶的請求會先到達(dá) CDN 服務(wù)器。如果 CDN 中存在瀏覽器請求的資源時(shí)绷杜，就可以從 CDN 中直接返回給瀏覽器咯O(∩_∩)O~

CDN 能夠緩存的一般是靜態(tài)資源（圖片直秆、文件、CSS鞭盟、Script 腳本圾结、靜態(tài)網(wǎng)頁等），這些文件的訪問頻率很高齿诉，所以把它們緩存在 CDN 可以極大地改善網(wǎng)頁的打開速度筝野。

2.3 反向代理

反向代理服務(wù)器位于網(wǎng)站機(jī)房的一側(cè)，由它來接收 HTTP 請求：

反向代理架構(gòu)

反向代理服務(wù)器也可以保護(hù)網(wǎng)站的安全粤剧，因?yàn)樗谟脩襞c web 服務(wù)器之間建立了一個(gè)屏障歇竟。

代理服務(wù)器也可以通過配置緩存來加速 web 的請求響應(yīng)速度。當(dāng)用戶第一次訪問靜態(tài)內(nèi)容時(shí)抵恋，這些內(nèi)容就被緩存在反向代理服務(wù)器上焕议。這樣當(dāng)其他用戶也需要訪問這些資源時(shí)，就可以從反向代理服務(wù)器上直接讀取咯馋记。

有些網(wǎng)站（如維基百科）會把動(dòng)態(tài)內(nèi)容（熱點(diǎn)詞條号坡、帖子等）也緩存在代理服務(wù)器上懊烤，以期加速用戶的訪問速度。當(dāng)這些動(dòng)態(tài)內(nèi)容發(fā)生變化時(shí)宽堆，會通知反向代理服務(wù)器的緩存失效腌紧，這是反向代理服務(wù)器就會重新加載最新的內(nèi)容再次緩存起來。

也可以使用反向代理服務(wù)器實(shí)現(xiàn)負(fù)載均衡的功能哦O(∩_∩)O~

3 優(yōu)化應(yīng)用服務(wù)器性能

應(yīng)用服務(wù)器就是處理網(wǎng)站業(yè)務(wù)的服務(wù)器畜隶，與業(yè)務(wù)相關(guān)的代碼都部署在這里壁肋，因此是最復(fù)雜、變化最多的地方籽慢。

3.1 分布式緩存

當(dāng)網(wǎng)站遇到性能瓶頸時(shí)浸遗，第一個(gè)想到的解決方案就是緩存。比如數(shù)據(jù)緩存箱亿、文件緩存甚至頁面片段緩存跛锌。

優(yōu)先考慮使用緩存來優(yōu)化性能。

3.1.1 緩存的基本原理

緩存指的是把數(shù)據(jù)存儲在訪問速度相對較快的存儲介質(zhì)上届惋，以供系統(tǒng)使用髓帽。一方面可以減少數(shù)據(jù)訪問的時(shí)間；另一方面脑豹，如果緩存的數(shù)據(jù)是經(jīng)過計(jì)算得到的郑藏，那么這些數(shù)據(jù)以后就無需計(jì)算就可以直接使用啦O(∩_∩)O~

緩存的本質(zhì)是一個(gè)內(nèi)存的哈希表。數(shù)據(jù)是以一對 key瘩欺、value 的形式存儲在哈希表中必盖。 哈希表數(shù)據(jù)讀寫的時(shí)間復(fù)雜度為 O ( 1 )，所以速度很快哦O(∩_∩)O~

哈希表存儲示意圖

哈希表是軟件開發(fā)中常見的一種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)俱饿。

緩存主要用來存儲那些讀寫比很高歌粥，很少變化的數(shù)據(jù)。應(yīng)用程序讀取數(shù)據(jù)時(shí)稍途，先到緩存中查找阁吝；如果找不到或者數(shù)據(jù)已失效，就去數(shù)據(jù)庫中查找械拍，并把找到的數(shù)據(jù)寫入緩存：

使用緩存存儲數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)的訪問遵循二八定律突勇，即 80% 的訪問是落在 20% 的數(shù)據(jù)上。

3.1.2 合理使用緩存

雖然使用緩存有各種好處坷虑，但不能濫用甲馋。

頻繁修改的數(shù)據(jù)

這些數(shù)據(jù)寫入緩存后，應(yīng)用還來不及讀取迄损，數(shù)據(jù)就已經(jīng)失效咯定躏，白白徒增了系統(tǒng)的負(fù)擔(dān)。一般數(shù)據(jù)的讀寫比在 2:1 以上時(shí)，即寫入一次痊远，至少讀取兩次的情況下垮抗，緩存才有意義。實(shí)踐中碧聪，這個(gè)讀寫比會非常高冒版。比如新浪微博中的熱門微博，緩存后可能會被讀取數(shù)百萬次逞姿。

沒有熱點(diǎn)的訪問

內(nèi)存的資源因?yàn)橛邢薮俏耍灾荒芫彺孀钚略L問的數(shù)據(jù)，并將歷史數(shù)據(jù)清理出緩存滞造。如果緩存中的數(shù)據(jù)不是熱點(diǎn)续室，那么緩存就沒什么意義哦O(∩_∩)O~

數(shù)據(jù)不一致與臟讀

一般會對緩存的數(shù)據(jù)設(shè)置失效時(shí)間，這樣一旦超過失效時(shí)間谒养，就要從數(shù)據(jù)庫中重新加載挺狰。所以應(yīng)用邏輯需要容忍一定時(shí)間的數(shù)據(jù)不一致性。比如賣家更新了商品的屬性买窟，賣家要隔一段時(shí)間才能看到這個(gè)更新的值她渴。在互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用中，這種延遲通常是可以接受的蔑祟。

還有一種策略是：數(shù)據(jù)更新時(shí)，立即更新緩存沉唠。但這也帶來了更多系統(tǒng)開銷和事務(wù)一致性的問題疆虚。

緩存可用性

隨著業(yè)務(wù)的發(fā)展，緩存會承擔(dān)大部分的數(shù)據(jù)訪問壓力满葛。這時(shí)的數(shù)據(jù)庫服務(wù)器已經(jīng)習(xí)慣了有緩存的日子径簿，一旦緩存服務(wù)器崩潰，數(shù)據(jù)庫就會因?yàn)橥耆惺懿涣巳绱司薮蟮膲毫Χ礄C(jī)嘀韧，最終導(dǎo)致網(wǎng)站不可用篇亭。業(yè)界稱為“緩存雪崩”。

通過使用分布式的緩存服務(wù)器集群锄贷，把緩存數(shù)據(jù)分布到集群中的多臺服務(wù)器上译蒂，這可以在一定程度上改善緩存的可用性。

緩存預(yù)熱

緩存中存放的是熱點(diǎn)數(shù)據(jù)谊却，而這些數(shù)據(jù)又是緩存系統(tǒng)利用 LRU（最近最久未被使用）算法篩選出來的柔昼。這個(gè)過程需要花費(fèi)較長的時(shí)間。如果系統(tǒng)的性能與數(shù)據(jù)庫負(fù)載不太好炎辨，那么最好在緩存啟動(dòng)時(shí)就把熱點(diǎn)數(shù)據(jù)加載好捕透，也就是“緩存預(yù)熱”。

緩存穿透

因?yàn)椴磺‘?dāng)?shù)臉I(yè)務(wù)邏輯或者惡意攻擊持續(xù)高并發(fā)地請求某個(gè)不存在的數(shù)據(jù)，那么所有的請求都會落在數(shù)據(jù)庫服務(wù)器上乙嘀，這會對數(shù)據(jù)庫造成很大的壓力末购，甚至崩潰。一種策略是把不存在的數(shù)據(jù)（value 為 null）也緩存起來虎谢。

3.1.3 分布式緩存架構(gòu)

分布式緩存架構(gòu)指的是：以集群的方式提供緩存服務(wù)盟榴。

JBoss Cache 分布式緩存（更新同步）

JBoss Cache 分布式緩存，會在集群中的所有服務(wù)器中保存相同的緩存數(shù)據(jù)嘉冒。當(dāng)某臺服務(wù)器有緩存數(shù)據(jù)更新的時(shí)候曹货，會通知集群中的其他服務(wù)器更新或清除緩存數(shù)據(jù)。

JBoss Cache 架構(gòu)

JBoss Cache 通常把應(yīng)用程序與緩存部署在同一臺服務(wù)器上讳推，這樣應(yīng)用程序就可以從本地快速地獲取緩存數(shù)據(jù)顶籽。這種方式帶來的問題是緩存數(shù)據(jù)的數(shù)量受限于單一服務(wù)器的內(nèi)存空間；而且當(dāng)集群規(guī)模較大時(shí)银觅，緩存更新的信息需要同步到集群中的所有服務(wù)器礼饱，這樣做的代價(jià)是驚人的。所以這種方案多見于企業(yè)應(yīng)用系統(tǒng)中究驴，而大型網(wǎng)站卻很少使用镊绪。

Memcached 分布式緩存（互不通信）

大型網(wǎng)站需要緩存的數(shù)據(jù)量非常大，可能需要 TB 級的內(nèi)存洒忧，這時(shí)候就會用到 Memcached：

Memcached 架構(gòu)

它是一種集中式的緩存集群管理蝴韭。緩存與應(yīng)用分離部署，應(yīng)用程序通過路由算法選擇緩存服務(wù)器獲取緩存數(shù)據(jù)熙侍，緩存服務(wù)器之間互不通信榄鉴。這樣的緩存集群很容易實(shí)現(xiàn)擴(kuò)容，具有良好的可伸縮性蛉抓。

Memcached 使用 TCP 協(xié)議（UDP 也支持）進(jìn)行通信庆尘，是一套基于文本的自定義協(xié)議。以命令關(guān)鍵字開頭巷送，后面跟著一組命令操作數(shù)驶忌。形如：get <key>。因?yàn)榉浅：唵涡︴耍栽S多的 NoSQL 產(chǎn)品都借鑒甚至直接支持這套協(xié)議付魔。

只要是支持這套協(xié)議的客戶端就能夠與 Memcached 服務(wù)器通信，所以 Memcached 發(fā)展出支持各種語言的客戶端程序飞蹂。所以在混合使用多種語言的網(wǎng)站抒抬，Memcached 更是如魚得水。

Memcached 服務(wù)端的通信模塊基于 Libevent（支持事件觸發(fā)的網(wǎng)絡(luò)通信程序）晤柄，它在長連接上的表現(xiàn)非常好擦剑。

內(nèi)存管理中，最令人頭痛的就是碎片管理。Memcached 采用的是固定空間分配惠勒。它把內(nèi)存空間分為一組 slab赚抡，每個(gè) slab 又包含一組 chunk，同一個(gè) slab 里的每個(gè) chunk 的大小是固定的纠屋，擁有相同大小 chunk 的 slab 組合成為 slab_class：

Memcached 內(nèi)存管理

存儲時(shí)根據(jù)數(shù)據(jù)的大型砍肌（size），在大于 size 的 chunk 中售担，查找一個(gè)最小的赁遗，把數(shù)據(jù)寫入。因?yàn)閮?nèi)存的分配與釋放都是以 chunk 為單位的族铆，所以避免了碎片管理的問題岩四。Memcached 采用 LRU 算法釋放數(shù)據(jù)，釋放的 chunk 被標(biāo)記為未使用哥攘，等待下一次有合適大小的數(shù)據(jù)使用剖煌。

當(dāng)然，Memcached 不是銀彈逝淹，它存在內(nèi)存被浪費(fèi)的問題耕姊。因?yàn)閿?shù)據(jù)只能存入比它大的 chunk 里，一個(gè) chunk 只能存一個(gè)數(shù)據(jù)栅葡，其他的空間都被浪費(fèi)掉咯茉兰。

但因?yàn)榧簝?nèi)的服務(wù)器互不通信的特性，使得集群幾乎可以做到無限制的線性伸縮欣簇。

Memcached 因?yàn)槠浜唵伟畎睢⒎€(wěn)定、專注的特點(diǎn)醉蚁，使得它在分布式緩存領(lǐng)域中始終占據(jù)著重要的地位。

3.2 異步操作

使用消息隊(duì)列可以改善網(wǎng)站的性能：

不使用消息隊(duì)列

使用消息隊(duì)列

不使用消息隊(duì)列的情況下鬼店，用戶的請求數(shù)據(jù)直接寫入數(shù)據(jù)庫网棍，這樣在高并發(fā)的情況下，會對數(shù)據(jù)庫造成巨大的壓力妇智，同時(shí)也使得響應(yīng)延遲加劇滥玷。

使用消息隊(duì)列的情況下，用戶的請求數(shù)據(jù)發(fā)送給消息隊(duì)列之后會立即返回巍棱，然后由消費(fèi)者進(jìn)程（一般情況下惑畴，消費(fèi)者進(jìn)程是獨(dú)立部署在專用的服務(wù)器集群中的）從消息隊(duì)列中獲取數(shù)據(jù)，異步寫入數(shù)據(jù)庫航徙。因?yàn)橄㈥?duì)列服務(wù)器處理的速度遠(yuǎn)快于數(shù)據(jù)庫如贷，所以用戶的響應(yīng)延遲會得到有效的改善。

消息隊(duì)列有很好的削峰作用，即把短時(shí)間內(nèi)高并發(fā)產(chǎn)生的事務(wù)消息存儲在隊(duì)列中杠袱，從而削平高峰期的并發(fā)事務(wù)尚猿。比如在網(wǎng)站的促銷活動(dòng)中使用消息隊(duì)列，可以有效地抵御促銷活動(dòng)剛開始時(shí)大量涌入的訂單對系統(tǒng)造成的沖擊：

消息隊(duì)列的削峰作用

要注意的是楣富，因?yàn)閿?shù)據(jù)寫入消息隊(duì)列后會立即返回給用戶凿掂，但數(shù)據(jù)在后續(xù)的業(yè)務(wù)校驗(yàn)、寫數(shù)據(jù)等操作可能會失敗纹蝴。所以我們要適當(dāng)?shù)匦薷臉I(yè)務(wù)流程配合庄萎。比如訂單提交后，訂單數(shù)據(jù)寫入消息隊(duì)列后塘安，不能立即告知用戶訂單提交成功糠涛，而要在訂單消費(fèi)者進(jìn)程真正處理完訂單后，再通過電子郵件或短消息通知用戶訂單成功耙旦，以避免交易糾紛脱羡。

3.3 使用集群

使用負(fù)載均衡技術(shù)為應(yīng)用構(gòu)建一個(gè)由多臺服務(wù)器組成的集群中，并將并發(fā)訪問請求分發(fā)到多臺服務(wù)器上進(jìn)行處理免都，這樣使得用戶的請求得到更快的響應(yīng)：

負(fù)載均衡改善性能

3.4 代碼優(yōu)化

3.4.1 多線程

因?yàn)榫€程比進(jìn)程更少地占用系統(tǒng)資源锉罐，切換代價(jià)更小，所以目前的 web 應(yīng)用服務(wù)器都是采用多線程的方式來響應(yīng)并發(fā)用戶的請求绕娘。

從資源利用的角度來看脓规，使用多線程的原因是因?yàn)?IO 阻塞與多 CPU。因?yàn)?IO 操作（磁盤或網(wǎng)絡(luò)）需要較長的時(shí)間险领，這時(shí)的 CPU 可以調(diào)度其他線程進(jìn)程處理侨舆。所以理想的系統(tǒng)負(fù)載是沒有線程等待也沒有 CPU 空閑，以期望最大限度地利用 CPU 資源绢陌。

那么一臺服務(wù)器需要啟動(dòng)多少個(gè)線程才是適合的呢挨下？假設(shè)服務(wù)器上執(zhí)行的都是相同類型的任務(wù)，那么我們這里有一個(gè)簡化的公式可供參考：

啟動(dòng)的線程數(shù) = [任務(wù)執(zhí)行時(shí)間 / (任務(wù)執(zhí)行時(shí)間 - IO 等待時(shí)間)] * CPU 內(nèi)核數(shù)

如果任務(wù)主要是使用 CPU 進(jìn)行計(jì)算的話脐湾，那么線程數(shù)最多不超過 CPU 的內(nèi)核數(shù)臭笆；如果任務(wù)需要等待 IO 操作，那么啟動(dòng)多個(gè)線程有助于提高任務(wù)的并發(fā)度秤掌，提高系統(tǒng)的吞吐能力愁铺，改善系統(tǒng)的性能。

多線程編程要注意線程安全的問題闻鉴，因?yàn)槎嗑€程并發(fā)需要對某個(gè)資源進(jìn)行修改茵乱，這樣有可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)混亂。系統(tǒng)發(fā)生故障孟岛，許多所謂的“靈異事件”都和多線程的并發(fā)問題有關(guān)瓶竭。

解決線程安全的手段有以下這些：

• 把對象設(shè)計(jì)為無狀態(tài)的對象 - 無狀態(tài)的對象指的是對象本身不存儲狀態(tài)信息（對象無成員變量或成員變量也是無狀態(tài)對象）督勺，這樣多線程并發(fā)訪問就不會出現(xiàn)狀態(tài)不一致的情況咯。web 開發(fā)中常用的 servlet 對象就是無狀態(tài)對象在验。但對于面向?qū)ο笤O(shè)計(jì)來說玷氏，無狀態(tài)的對象是一種不良設(shè)計(jì)。
• 使用局部對象 - 在方法內(nèi)部創(chuàng)建對象腋舌，這些對象會被每一個(gè)進(jìn)入該方法的線程所創(chuàng)建盏触，所以除非程序有意把這些對象傳遞給其他線程，否則就不會出現(xiàn)線程安全問題块饺。
• 并發(fā)訪問資源時(shí)赞辩，使用鎖 - 通過鎖把多線程并發(fā)操作轉(zhuǎn)化為順序操作。現(xiàn)在出現(xiàn)了各種輕量級的鎖授艰，這樣使得運(yùn)行期間線程獲取鎖和釋放鎖的代價(jià)變小咯辨嗽，但鎖會導(dǎo)致線程同步順序執(zhí)行，仍然會對系統(tǒng)的性能產(chǎn)生很大的影響淮腾。

3.4.2 資源復(fù)用

系統(tǒng)運(yùn)行時(shí)糟需，要盡量減少那些開銷很大的資源（比如數(shù)據(jù)庫連接、網(wǎng)絡(luò)通信連接谷朝、線程洲押、復(fù)雜對象等資源）創(chuàng)建與銷毀操作。從編程角度來說圆凰，有兩種模式：

• 單例 - 因?yàn)?web 開發(fā)主要是使用貧血模式杈帐，即從 service 到 dao 都是無狀態(tài)對象，所以無需重復(fù)創(chuàng)建专钉，這樣使用單例模式就很自然啦挑童。像 Spring 默認(rèn)構(gòu)造的對象都是單例哦O(∩_∩)O~
• 對象池 - 復(fù)用對象實(shí)例，來減少對象的創(chuàng)建與資源消耗跃须。比如數(shù)據(jù)庫連接都會使用連接池站叼。這樣數(shù)據(jù)庫連接對象創(chuàng)建好之后，會把對象放入池中菇民。當(dāng)應(yīng)用程序需要連接時(shí)尽楔，就會從對象池中獲取一個(gè)空閑的連接，使用后再把這個(gè)對象返回到池中即可玉雾。每一個(gè) web 請求（HTTP Request），web 應(yīng)用服務(wù)器都會創(chuàng)建一個(gè)獨(dú)立的線程去處理轻要，所以這些服務(wù)器都會采用線程池的模式复旬。其實(shí)，連接池與線程池在本質(zhì)上都是對象池啦O(∩_∩)O

3.4.3 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

合理設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)冲泥，可以有效地改善數(shù)據(jù)的讀寫與計(jì)算特性從而極大地提升程序的性能驹碍。

之前說過的哈希表壁涎，它的讀寫性能很大程度上依賴 hashCode 的隨機(jī)性，隨機(jī)性越高志秃，發(fā)生的沖突就會越少怔球，讀寫性能也會越好。目前比較好的字符串哈希散列算法有 time33 算法浮还，即對字符串的每個(gè)字符迭代乘以 33竟坛，求得哈希值：

hash ( i ) = hash( i-1 ) * 33 + str [ i ]

雖然 time33 算法可以較好地解決沖突，但可能相似字符串的 hashCode 也比較接近钧舌，這在某些應(yīng)用場景下是不可接受的担汤。一個(gè)可行的方案是：對字符串取信息指紋，然后再對信息指紋求 hashCode洼冻，因?yàn)樽址奈⑿∽兓钙纾梢砸鹦畔⒅讣y的巨大不同，所以可以獲得較好的隨機(jī)序列撞牢。

通過 MD5 計(jì)算 HashCode

3.4.4 垃圾回收

Java 的 JVM 內(nèi)存率碾，可分為堆（heap）和堆棧（stack）。堆棧用于存儲線程上下文信息（如方法參數(shù)屋彪、全局變量等）所宰。堆用于存儲對象的內(nèi)存空間，對象的創(chuàng)建與釋放撼班、垃圾回收就在這里歧匈。JVM 使用的是分代垃圾回收機(jī)制：

分代垃圾回收

堆空間分為年輕代與年老代。
年輕代又分為 Eden 區(qū)砰嘁、From 區(qū)與 To 區(qū)件炉。新建的對象總是在 Eden 區(qū)被創(chuàng)建。當(dāng) Eden 區(qū)滿了矮湘，就觸發(fā)一次年輕代級別的垃圾回收（Young GC）斟冕，將還被使用的對象復(fù)制到 From 區(qū)，這樣整個(gè) Eden 區(qū)就被清空已備下一次使用缅阳。當(dāng) Eden 區(qū)再一次被用完的時(shí)候磕蛇，就再執(zhí)行一次 Young GC，把 Eden 區(qū)與 From 區(qū)中還被使用的對象復(fù)制到 To 區(qū)十办。下一次 Young GC 會將 Eden 區(qū)與 To 區(qū)中還被使用的對象復(fù)制到 From 區(qū)蝎抽。這樣每一次的 Young GC，那些還被使用的對象就會從 From 區(qū)與 To 區(qū)之間不斷被復(fù)制奕巍。
這些對象的被復(fù)制數(shù)有一個(gè)閾值上限窘面，超過這個(gè)閾值，這個(gè)對象就會被復(fù)制到老年代區(qū)件相。如果老年代區(qū)也被用完再扭，就會觸發(fā)所有代（年輕代與年老代）級別的垃圾回收（Full GC）氧苍，即全量回收。全量回收對系統(tǒng)性能有較大的影響泛范，所以我們要根據(jù)系統(tǒng)的業(yè)務(wù)特性與對象的生命周期让虐，合理設(shè)置年輕代與年老代的大小，盡量減少全量回收的執(zhí)行次數(shù)罢荡。通過合理的設(shè)置赡突，是可以做到 web 應(yīng)用在整個(gè)運(yùn)行期間都不執(zhí)行全量回收操作的！

4 優(yōu)化存儲性能

很多時(shí)候柠傍，磁盤是系統(tǒng)中最嚴(yán)重的性能瓶頸麸俘。而且磁盤中存儲的數(shù)據(jù)是最重要的資產(chǎn)，所以它的可用性與容錯(cuò)性也很重要惧笛。

4.1 機(jī)械硬盤 vs. 固態(tài)硬盤

機(jī)械硬盤是最常用的硬盤从媚，它通過馬達(dá)驅(qū)動(dòng)磁頭臂，帶動(dòng)磁頭到指定的磁盤位置訪問數(shù)據(jù)患整。由于每次訪問數(shù)據(jù)都需要移動(dòng)磁頭臂拜效，因此機(jī)械硬盤在數(shù)據(jù)連續(xù)訪問（數(shù)據(jù)存儲在連續(xù)的磁盤空間）與隨機(jī)訪問（數(shù)據(jù)存儲在不連續(xù)的磁盤空間）相比，移動(dòng)磁頭臂的次數(shù)相差巨大各谚，性能表現(xiàn)上的差別也非常大紧憾。

機(jī)械硬盤結(jié)構(gòu)圖

固態(tài)硬盤，簡稱為 SSD（Solid State Drives）或 Flash 硬盤昌渤。數(shù)據(jù)是存儲在可持久記憶的硅晶體上赴穗，因此可以像內(nèi)存一樣快速隨機(jī)訪問。而且 SSD 有著更小的功耗與更少的磁盤震動(dòng)與噪聲（因?yàn)樗恍枰蓬^臂來回掃呀O(∩_∩)O~）膀息。

SSD 硬盤結(jié)構(gòu)圖

但 SSD 硬盤的可靠性與性價(jià)比還有待提升般眉。不過相信不久的將來，隨著 SSD 工藝水平的提高潜支，取代機(jī)械硬盤是早晚的事O(∩_∩)O~

4.2 B+ 樹 vs. LSM 樹

因?yàn)閭鹘y(tǒng)的機(jī)械硬盤具有快速順序讀寫甸赃、慢速隨機(jī)讀寫的訪問特性，所以磁盤的存儲結(jié)構(gòu)與算法的選擇都是以這個(gè)特性進(jìn)行設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)的冗酿。

文件系統(tǒng)或數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)都會先對數(shù)據(jù)進(jìn)行排序然后再存儲埠对，為了保證數(shù)據(jù)被刪除、插入裁替、刪除后依然有序项玛，傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫會使用 B+ 樹的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)：

B+ 樹原理

B+ 樹是一種專門針對磁盤存儲而優(yōu)化的 N 叉排序樹，它以樹節(jié)點(diǎn)為單位存儲在磁盤中弱判。

目前的數(shù)據(jù)庫軟件多采用兩級索引襟沮，樹的層次最多三層。因此需要 5 次磁盤訪問才能更新一條記錄：

• 三次磁盤訪問，獲得數(shù)據(jù)索引以及行的 ID臣嚣。
• 一次讀取數(shù)據(jù)文件。
• 一次寫數(shù)據(jù)文件剥哑。

因?yàn)槊看未疟P訪問都是隨機(jī)的硅则，而機(jī)械硬盤在數(shù)據(jù)隨機(jī)訪問的性能上表現(xiàn)不好，而且每次數(shù)據(jù)訪問都要多次訪問磁盤株婴，這樣的性能自然較差咯怎虫。

所以目前的 NoSQL 產(chǎn)品一般采用 LSM 樹作為主要的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)：

LSM 樹原理

LSM 樹可以看做是一個(gè) N 階合并樹。數(shù)據(jù)的寫操作（增困介、刪大审、改）都在內(nèi)存中進(jìn)行，并且都會創(chuàng)建一個(gè)新記錄（修改會記錄新的值座哩，刪除會記錄一個(gè)刪除標(biāo)志）徒扶，這些數(shù)據(jù)在內(nèi)存中仍然是一棵排序樹，當(dāng)數(shù)據(jù)量超過設(shè)定的內(nèi)存閾值后根穷，會將這棵排序樹與磁盤上最新的排序樹合并姜骡。當(dāng)這棵排序樹的數(shù)據(jù)量也超過設(shè)定的閾值后，就會和磁盤上的下一級排序樹合并屿良。合并的過程中圈澈，會用最新的數(shù)據(jù)覆蓋舊的數(shù)據(jù)（或記錄為不同的版本）。

在 LSM 樹上進(jìn)行一次數(shù)據(jù)更新尘惧，只需要在內(nèi)存中即可完成康栈，所以速度遠(yuǎn)快于 B+ 樹。如果數(shù)據(jù)的訪問是以寫操作為主喷橙，而讀操作則集中于最近寫入的數(shù)據(jù)時(shí)啥么，使用 LSM 樹可以極大地減少磁盤的訪問次數(shù)，提高訪問速度重慢。

4.3 RAID vs. HDFS

4.3.1 RAID

RAID（Redundant Arrays of Independent Disks）饥臂，即廉價(jià)磁盤冗余陣列，可以減少磁盤的訪問延遲似踱，增強(qiáng)磁盤的可用性與容錯(cuò)能力隅熙。目前服務(wù)器級別的機(jī)器都支持插入多塊硬盤（8 塊及以上），通過 RAID 技術(shù)核芽，可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)在多個(gè)磁盤的并發(fā)讀寫與數(shù)據(jù)備份囚戚。

假設(shè)服務(wù)器有 N 塊磁盤。

RAID0

RAID0

根據(jù)磁盤數(shù)量把數(shù)據(jù)分為 N 份（圖示是分為 2 份）轧简，然后把這些數(shù)據(jù)同時(shí)并發(fā)寫入 N 塊磁盤驰坊，使得數(shù)據(jù)整體的寫入速度是一塊磁盤的 N 倍。讀取也是這樣哮独。所以 RAID0 有著極快的數(shù)據(jù)讀寫速度拳芙。但 RAID0 不做數(shù)據(jù)備份察藐，N 塊磁盤中只要有一塊發(fā)生損壞，數(shù)據(jù)的完整性就會被破壞舟扎，所有的數(shù)據(jù)也就損壞咯分飞。

RAID1

RAID1

RAID1 是在數(shù)據(jù)寫入磁盤時(shí)，把一份數(shù)據(jù)同時(shí)寫入兩塊磁盤睹限。這樣任何一塊磁盤損壞都不會導(dǎo)致數(shù)據(jù)的丟失譬猫。插入一塊新的磁盤就可以通過復(fù)制數(shù)據(jù)的方式實(shí)現(xiàn)自我修復(fù)，因此具有極高的可靠性羡疗。

RAID10

RAID10

這是一種結(jié)合 RAID0 和 RAID1 的方案染服，把所有的磁盤平均分為兩份，數(shù)據(jù)同時(shí)寫入兩份磁盤叨恨，這相當(dāng)于 RAID1柳刮。然后在每一份磁盤的 N/2 塊磁盤上，使用 RAID0 技術(shù)實(shí)現(xiàn)并發(fā)讀寫痒钝。這樣即提高了可靠性又改善了性能诚亚。不過 RAID10 的磁盤利用率較低，因?yàn)槠渲杏幸话氲拇疟P是用來備份數(shù)據(jù)的午乓。

RAID 3

RAID 3

把數(shù)據(jù)分為 N-1 份（圖示是 3 份）站宗，并發(fā)寫入 N-1 塊磁盤，并在第 N 塊（圖示是第 4 塊）磁盤記錄校驗(yàn)數(shù)據(jù)益愈，任何一塊磁盤（不包括校驗(yàn)盤）損壞了梢灭，都可以通過其他 N-1 塊磁盤進(jìn)行數(shù)據(jù)恢復(fù)。

但如果在修改數(shù)據(jù)頻繁的場景中蒸其，修改任何磁盤數(shù)據(jù)都會導(dǎo)致重寫第 N 塊磁盤上的校驗(yàn)數(shù)據(jù)敏释，頻繁寫入的后果是第 N 塊磁盤比其他磁盤都更容易發(fā)生損壞，更需要頻繁更換摸袁。所以 RAID 3 在實(shí)踐中很少使用钥顽。

RAID 5

RAID 5

RAID 5 與 RAID 3 很相似，但校驗(yàn)數(shù)據(jù)是螺旋式地寫入所有的磁盤靠汁。這樣修改校驗(yàn)數(shù)據(jù)也就被平均分配到了所有的磁盤上蜂大，大大減少了 RAID 3 頻繁寫入校驗(yàn)盤，導(dǎo)致校驗(yàn)盤損壞的情況發(fā)生蝶怔。

RAID 6

RAID 6

如果數(shù)據(jù)需要很高的可靠性奶浦，又有可能出現(xiàn)兩塊磁盤同時(shí)損壞的情況（磁盤越多，損壞的概率越高）踢星，如果這時(shí)需要修復(fù)數(shù)據(jù)澳叉，那么就要使用 RAID6 咯O(∩_∩)O~

RAID 6 與 RAID 5 類似，但數(shù)據(jù)只寫入 N-2 塊磁盤，并螺旋式地在兩塊磁盤中寫入校驗(yàn)信息（不同算法）成洗。

在相同磁盤數(shù)目（N）的情況下五督，各種 RAID 技術(shù)比較：

RAID 技術(shù)可以通過硬件實(shí)現(xiàn)（專用的 RAID 卡或主板直接支持），也可以通過軟件實(shí)現(xiàn)瓶殃。這種技術(shù)在關(guān)系型數(shù)據(jù)庫或文件系統(tǒng)中應(yīng)用廣泛概荷。

然而，大型網(wǎng)站更喜歡使用 NoSQL 以及分布式文件系統(tǒng)碌燕。

4.3.2 HDFS

HDFS，即 Hadoop 分布式文件系統(tǒng)继薛，系統(tǒng)在整個(gè)存儲集群的多臺服務(wù)器上進(jìn)行數(shù)據(jù)并發(fā)讀寫與備份修壕，所以可以看做是在服務(wù)器集群規(guī)模上實(shí)現(xiàn)了類似 RAID 功能，原來的 RAID 技術(shù)就被冷落了哦遏考。

HDFS 架構(gòu)原理

HDFS 以塊為單元管理文件內(nèi)容慈鸠，一個(gè)文件被分割為多個(gè) Block（數(shù)據(jù)塊）」嗑撸客戶端寫文件時(shí)青团，沒寫完一個(gè) Block，HDFS 就會將其自動(dòng)復(fù)制到另外兩臺機(jī)器上咖楣，這樣就保證每個(gè) Block 都會有三個(gè)副本督笆。這樣即使發(fā)生兩臺服務(wù)器宕機(jī)，數(shù)據(jù)依然可以正常訪問诱贿，這就相當(dāng)于實(shí)現(xiàn)了 RAID1 的數(shù)據(jù)復(fù)制功能娃肿。

當(dāng)需要對文件進(jìn)行處理計(jì)算時(shí)，通過 MapReduce 并發(fā)計(jì)算任務(wù)框架珠十，啟動(dòng)多個(gè)計(jì)算子任務(wù)同時(shí)讀取文件的多個(gè) Block料扰，執(zhí)行并發(fā)處理，相當(dāng)于實(shí)現(xiàn)了 RAID0 的并發(fā)訪問功能焙蹭。

HDFS 有兩種服務(wù)器角色：

• NameNode - 名字服務(wù)節(jié)點(diǎn)晒杈。
• DataNode - 數(shù)據(jù)存儲節(jié)點(diǎn)。

NameNode 在整個(gè) HDFS 中只部署一個(gè)實(shí)例孔厉，提供元數(shù)據(jù)服務(wù)拯钻，相當(dāng)于操作系統(tǒng)中的文件分配表（FAT），管理 Block 的分配撰豺，并維護(hù)整個(gè)文件系統(tǒng)的目錄樹说庭。
DataNode 部署在 HDFS 集群中的其他所有服務(wù)器上，以提供真正的數(shù)據(jù)存儲服務(wù)郑趁。

HDFS 以 Block 為單位刊驴，默認(rèn)為 64MB。它會把 DataNode 所在的磁盤空間分為 N 個(gè)這樣的塊，以供 Client （應(yīng)用程序）使用捆憎。

當(dāng) Client 寫文件時(shí)舅柜，首先訪問 NameNode，請求分配數(shù)據(jù)塊躲惰。NameNode 根據(jù) DataNode 服務(wù)器的磁盤空間致份，按照一定的負(fù)載均衡策略，分配多個(gè)數(shù)據(jù)塊以供 Client 使用础拨。

當(dāng) Client 寫好一個(gè)數(shù)據(jù)塊時(shí)氮块，HDFS 會把這個(gè)數(shù)據(jù)塊再復(fù)制兩份存儲在其他 DataNode 服務(wù)器上，即同一份數(shù)據(jù)有三個(gè)副本诡宗，保證了數(shù)據(jù)的可靠性滔蝉。所以不需要 RAID 進(jìn)行數(shù)據(jù)備份咯。

HDFS 配合 MapReduce 進(jìn)行大數(shù)據(jù)處理塔沃，就可以在整個(gè)集群上并發(fā)讀寫訪問所有的磁盤蝠引，所以也就完全不需要 RAID 了哦O(∩_∩)O~