首先我们要了解高并发系统设计的三大目标:高性能、高可用、可扩展

高并发,是指运用设计手段让系统能够处理更多的用户并发请求,也就是承担更大的流量。它是一切架构设计的背景和前提,脱离了它去谈性能和可用性是没有意义的。很显然嘛,你在每秒一次请求和每秒一万次请求,两种不同的场景下,分别做到毫秒级响应时间和五个九(99.999%)的可用性,无论是设计难度还是方案的复杂度,都不是一个级别的。而性能和可用性,是我们实现高并发系统设计必须考虑的因素。性能反应了系统的使用体验,想象一下,同样承担每秒一万次请求的两个系统,一个响应时间是毫秒级,一个响应时间在秒级别,它们带给用户的体验肯定是不同的。

可用性则表示系统可以正常服务用户的时间。我们再类比一下,还是两个承担每秒一万次的系统,一个可以做到全年不停机、无故障,一个隔三差五宕机维护,如果你是用户,你会选择使用哪一个系统呢?答案不言而喻。

另一个耳熟能详的名词叫“可扩展性”,它同样是高并发系统设计需要考虑的因素。为什么呢?我来举一个具体的例子。

流量分为平时流量和峰值流量两种,峰值流量可能会是平时流量的几倍甚至几十倍,在应对峰值流量的时候,我们通常需要在架构和方案上做更多的准备。这就是淘宝会花费大半年的时间准备双十一,也是在面对“明星离婚”等热点事件时,看起来无懈可击的微博系统还是会出现服务不可用的原因。而易于扩展的系统能在短时间内迅速完成扩容,更加平稳地承担峰值流量。

高性能、高可用和可扩展,是我们在做高并发系统设计时追求的三个目标,我会用三节课的时间,带你了解在高并发大流量下如何设计高性能、高可用和易于扩展的系统。了解完这些内容之后,我们正式进入今天的话题:如何提升系统的性能?

性能优化原则

“天下武功,唯快不破”。性能是系统设计成功与否的关键,实现高性能也是对程序员个人能力的挑战。不过在了解实现高性能的方法之前,我们先明确一下性能优化的原则。首先,性能优化一定不能盲目,一定是问题导向的。脱离了问题,盲目地提早优化会增加系统的复杂度,浪费开发人员的时间,也因为某些优化可能会对业务上有些折中的考虑,所以也会损伤业务。

其次,性能优化也遵循“八二原则”,即你可以用 20% 的精力解决 80% 的性能问题。所以我们在优化过程中一定要抓住主要矛盾,优先优化主要的性能瓶颈点。再次,性能优化也要有数据支撑。在优化过程中,你要时刻了解你的优化让响应时间减少了多少,提升了多少的吞吐量。

最后,性能优化的过程是持续的。高并发的系统通常是业务逻辑相对复杂的系统,那么在这类系统中出现的性能问题通常也会有多方面的原因。因此,我们在做性能优化的时候要明确目标,比方说,支撑每秒 1 万次请求的吞吐量下响应时间在 10ms,那么我们就需要持续不断地寻找性能瓶颈,制定优化方案,直到达到目标为止。

在以上四个原则的指引下,掌握常见性能问题的排查方式和优化手段,就一定能让你在设计高并发系统时更加游刃有余。

今天就来分享一份2021年阿里巴巴Java百亿级并发系统设计笔记(全彩版)

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部分内容展示

数据库篇——用线程池预先创建线程

 

缓存篇——Cache Aside(旁路缓存)策略

 

消息队列篇——如何保证消息只被消费一次

 

分布式服务篇——你所知道的RPC

 

实战篇——如何降低计数系统的存储成本

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