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高并发编程开发技术的应用我们在前几期的文章中已经给大家介绍过很多次了，而本文我们就通过案例分析来再来了解一下，高并发编程开发需要满足哪些开发需求。

1、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ISO7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，但这只是万里长征一步。

2、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。

3、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。

4、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，在只需要终一致性的场景下，很适合用来配合做流控。

5、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。

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