這篇文章主要講解了“如何應(yīng)對高并發(fā)”，文中的講解內(nèi)容簡單清晰，易于學(xué)習(xí)與理解，下面請大家跟著小編的思路慢慢深入，一起來研究和學(xué)習(xí)“如何應(yīng)對高并發(fā)”吧！

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#高并發(fā)應(yīng)對方案

架構(gòu)方面

• 分層

對系統(tǒng)架構(gòu)的分層，分為展示層，業(yè)務(wù)層，服務(wù)層，數(shù)據(jù)層等，可以使得分工明確，實現(xiàn)解耦，便于管理

按業(yè)務(wù)種類分層，可以實現(xiàn)服務(wù)化，解耦。

• 分布式（即模塊服務(wù)化）

不同的功能模塊以服務(wù)的方式在不同服務(wù)器上提供，可以分解單臺服務(wù)器的負(fù)擔(dān)

• 集群

在分布式的基礎(chǔ)上，對訪問頻率高的模塊再進(jìn)行集群部署，通過負(fù)載均衡協(xié)同對外提供服務(wù)，可以分解高并發(fā)量模塊對服務(wù)器的壓力

前端

• DNS

實現(xiàn)同一個域名轉(zhuǎn)發(fā)到不同IP，負(fù)載均衡。

• cdn

就近訪問，用戶將會訪問存放熱點資源和靜態(tài)資源的最近的服務(wù)器。

反向代理（緩存靜態(tài)資源，無需后端服務(wù)支持）

應(yīng)用層

• 應(yīng)用緩存

即應(yīng)用服務(wù)器本地緩存熱點資源（對象形式），減少對數(shù)據(jù)庫訪問次數(shù)

• 分布式緩存

數(shù)據(jù)特征：熱點數(shù)據(jù)，讀比寫多，不會馬上失效），例如terracotta的bigmemory

• 異步

一方面可以應(yīng)用在單機(jī)多線程中，將業(yè)務(wù)線程放入隊列處理。另一方面可以應(yīng)用在分布式系統(tǒng)中，通過分布式消息實現(xiàn)服務(wù)請求相應(yīng)的異步

異步可以加快網(wǎng)站響應(yīng)速度，有效實現(xiàn)高并發(fā)的銷峰。

數(shù)據(jù)庫

讀寫分離（主從數(shù)據(jù)庫）

數(shù)據(jù)庫拆分（垂直/水平）

必用數(shù)據(jù)庫（容災(zāi)）

框架緩存（例如Hibernate的一二級緩存）

#高并發(fā)帶來的問題和解決方案

事務(wù)問題（一致性）

容器事務(wù)管理

鎖機(jī)制

隔離機(jī)制

狀態(tài)問題(session)

• 用cooke記錄sesion

缺點是有大小限制，另外不穩(wěn)定，客戶端可能關(guān)閉瀏覽器導(dǎo)致數(shù)據(jù)丟失，且不安全

• session復(fù)制

即集群中的服務(wù)器都持有一份sesion，每次有數(shù)據(jù)變化時需要同步給其他服務(wù)器，適合小規(guī)模網(wǎng)站

• session綁定

由負(fù)載均衡服務(wù)器將客戶的IP/cookie與session綁定，實現(xiàn)會話粘滯。

但這種方案缺乏高可用性，因為客戶的關(guān)閉瀏覽器可能會改變cookie，客戶端IP也可能變化，服務(wù)器端也可能宕機(jī)導(dǎo)致session丟失。

• session服務(wù)器

包含兩個層面，

一個是利用分布式緩存，可以實現(xiàn)會話的保持，適合一般集群需求

另一個是獨立session服務(wù)器，適合更高要求的需求，例如單點登錄（SSO）

感謝各位的閱讀，以上就是“如何應(yīng)對高并發(fā)”的內(nèi)容了，經(jīng)過本文的學(xué)習(xí)后，相信大家對如何應(yīng)對高并發(fā)這一問題有了更深刻的體會，具體使用情況還需要大家實踐驗證。這里是創(chuàng)新互聯(lián)，小編將為大家推送更多相關(guān)知識點的文章，歡迎關(guān)注！

文章標(biāo)題：如何應(yīng)對高并發(fā)
轉(zhuǎn)載源于：http://www.rwnh.cn/article4/gopeoe.html

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