山东工艺美术学院网站建设公司,wordpress 直接拖拽式建站,成都网站建设团队,百度h5游戏文章目录 引言一、高性能篇1.1 高性能的核心意义1.2 影响系统性能的因素1.3 高性能优化方法论1.3.1 读优化#xff1a;缓存与数据库的结合1.3.2 写优化#xff1a;异步化处理 1.4 高性能优化实践1.4.1 本地缓存 vs 分布式缓存1.4.2 数据库优化 二、高并发篇2.1 高并发的核心意… 文章目录 引言一、高性能篇1.1 高性能的核心意义1.2 影响系统性能的因素1.3 高性能优化方法论1.3.1 读优化缓存与数据库的结合1.3.2 写优化异步化处理 1.4 高性能优化实践1.4.1 本地缓存 vs 分布式缓存1.4.2 数据库优化 二、高并发篇2.1 高并发的核心意义2.2 高并发优化方法论2.2.1 水平扩展X轴扩展2.2.2 纵向扩展Y轴扩展2.2.3 垂直扩展Z轴扩展 2.3 高并发优化实践2.3.1 DDD实践2.3.2 热Key处理 三、高可用篇3.1 高可用的核心意义3.2 高可用优化方法论3.2.1 应用层高可用3.2.2 存储层高可用3.2.3 部署层高可用 3.3 高可用优化实践3.3.1 Redis高可用3.3.2 Elasticsearch高可用3.3.3 Kafka高可用 四、总结 引言 随着用户规模的不断扩大和业务复杂性的增加系统的性能、并发能力和可用性成为了技术团队必须面对的核心挑战。无论是C端的高流量场景还是B端/M端的复杂业务逻辑系统的“三高”高性能、高并发、高可用性设计都是确保业务稳定运行的关键。 接下来我们将深入探讨三高系统架构设计的方法论和实践 从高性能、高并发、高可用性三个维度展开理解如何设计和优化一个高可用、高性能、高并发的系统。 一、高性能篇 1.1 高性能的核心意义 高性能是系统设计的基石。一个高性能的系统能够快速处理请求提供低延迟的服务从而提升用户体验。高性能不仅直接影响系统的吞吐量还间接决定了系统的并发能力和可用性。因此优化系统性能是三高系统设计的首要任务。 1.2 影响系统性能的因素 系统性能的优化需要从多个维度入手主要包括以下三个方面 计算Computation 系统内部的计算逻辑复杂度。频繁的Full GC垃圾回收会导致系统停顿影响性能。 通信Communication 系统与外部依赖如数据库、缓存、第三方服务的通信耗时。网络延迟、带宽限制等问题。 存储Storage 数据库的读写性能尤其是大库大表、慢SQL问题。缓存的使用效率如Redis、Memcached等。搜索引擎如Elasticsearch的索引设计、分片大小等。 1.3 高性能优化方法论 1.3.1 读优化缓存与数据库的结合 缓存是提升系统性能的利器但缓存的使用需要与数据库结合以确保数据的一致性和可靠性。根据系统的读写特点缓存的使用可以分为以下两种场景 读多写少的系统 方案同步更新数据库后删除缓存。优点以数据库为主缓存为辅确保数据一致性。适用场景电商的商品详情页、新闻资讯等。 写多读少的系统 方案同步更新缓存异步更新数据库。优点以缓存为主数据库为辅提升写性能。适用场景物流订单系统、秒杀场景等。 1.3.2 写优化异步化处理 在高并发场景下写操作往往成为系统的瓶颈。通过异步化处理可以将耗时的写操作从主流程中剥离提升系统的响应速度。 秒杀场景 用户下单后系统异步处理订单返回成功响应。通过消息队列如Kafka、RocketMQ削峰填谷避免系统过载。缓存库存信息异步扣减库存确保数据一致性。 1.4 高性能优化实践 1.4.1 本地缓存 vs 分布式缓存 本地缓存适用于数据量小、访问频率高的场景如Guava Cache、Caffeine。分布式缓存适用于数据量大、需要跨节点共享的场景如Redis、Memcached。 1.4.2 数据库优化 索引优化为高频查询字段添加索引避免全表扫描。分库分表将大表拆分为多个小表提升查询性能。读写分离主库负责写操作从库负责读操作分担主库压力。 二、高并发篇 2.1 高并发的核心意义 高并发是指系统能够同时处理大量请求的能力。随着用户规模的增加系统的并发能力直接决定了其能否支撑业务的快速发展。高并发设计的目标是通过水平扩展、垂直扩展等手段提升系统的吞吐量和响应速度。 2.2 高并发优化方法论 2.2.1 水平扩展X轴扩展 水平扩展是通过增加机器数量来提升系统的并发能力。常见的水平扩展方式包括 应用层扩展通过负载均衡如Nginx、HAProxy将流量分发到多台服务器。存储层扩展通过分库分表将数据分散到多个数据库实例。 2.2.2 纵向扩展Y轴扩展 纵向扩展是通过拆分单体应用为多个微服务提升系统的可扩展性和可维护性。常见的纵向扩展方式包括 微服务架构将系统按照业务领域拆分为多个独立的服务。领域驱动设计DDD通过领域划分指导微服务的设计。 2.2.3 垂直扩展Z轴扩展 垂直扩展是通过分片和单元化设计提升系统的并发能力和可用性。常见的垂直扩展方式包括 分库分表将数据按照一定规则分散到多个数据库实例。单元化设计将系统流量和数据闭环在一个单元内避免单点故障。 2.3 高并发优化实践 2.3.1 DDD实践 业务流程从商家下单到用户签收涵盖正向和逆向流程。领域划分将系统划分为商品服务域、订单域、支付结算域、履约域等。 2.3.2 热Key处理 本地缓存在应用层增加本地缓存减少对分布式缓存的依赖。随机数法在Key后增加随机数将热点数据分散到多个分片。 三、高可用篇 3.1 高可用的核心意义 高可用是指系统在面对故障时仍能持续提供服务的能力。高可用设计的目标是通过冗余、容错等手段确保系统在出现故障时能够快速恢复避免业务中断。 3.2 高可用优化方法论 3.2.1 应用层高可用 限流通过限流算法如令牌桶、漏桶保护系统不被流量打垮。熔断降级通过熔断器如Hystrix避免下游故障拖垮系统。超时设置设置合理的超时时间避免无限等待下游响应。重试机制通过有限次数的重试提高请求成功率。隔离通过线程池隔离、数据隔离等手段控制故障影响范围。 3.2.2 存储层高可用 复制通过主从复制、多主复制等手段确保数据的高可用。分区通过分片将数据分散到多个节点避免单点故障。 3.2.3 部署层高可用 多机房部署将系统部署在多个机房避免单机房故障导致业务中断。容器化部署通过Docker、Kubernetes等工具实现快速扩容和故障恢复。 3.3 高可用优化实践 3.3.1 Redis高可用 主从复制主节点负责写操作从节点负责读操作。集群模式通过分片将数据分散到多个节点提升并发能力。 3.3.2 Elasticsearch高可用 分片与副本通过分片和副本设计确保数据的高可用和高性能。数据节点将索引数据分散到多个数据节点避免单点故障。 3.3.3 Kafka高可用 分区与副本通过分区和副本设计提升消息队列的吞吐量和可用性。Leader选举在Leader节点故障时自动选举新的Leader节点。 四、总结 三高系统架构设计是一场与复杂性对抗的持久战。通过高性能、高并发、高可用性的优化我们可以构建出稳定、可靠、高效的系统支撑业务的快速发展。 参考这里