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 “世間可稱之為天經(jīng)地義的事情沒幾樣，復(fù)雜的互聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)也是如此，萬丈高樓平地起，架構(gòu)都是演變而來，那么演變的本質(zhì)是什么?”

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引子

軟件復(fù)雜性來源于幾個(gè)方面：高并發(fā)高性能、高可用、可擴(kuò)展、低成本、低規(guī)模、可維護(hù)、安全等。架構(gòu)演化、發(fā)展都是為了試圖降低復(fù)雜性：

• 高并發(fā)、高性能：互聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)特點(diǎn)，用戶量大，請求量大，高并發(fā)高性能成為必備要求。性能差體驗(yàn)會差，用戶會有別選擇。
• 高可用：系統(tǒng)高可用可提升用戶體驗(yàn)，也變?yōu)楸貍湟?。十幾年前我們買股票都需要T+N操作，而現(xiàn)在通過手機(jī)可以實(shí)時(shí)辦理。
• 可擴(kuò)展、易迭代：在產(chǎn)品初期，采用單體或簡單的架構(gòu)。成熟期，演進(jìn)為現(xiàn)在大中臺、小前臺的概念，把不變的和變得拆分開來。產(chǎn)品經(jīng)理、架構(gòu)師需避免無限放大需求，面向未來設(shè)計(jì)，進(jìn)入尷尬境地。
• 低成本：是個(gè)過程。ROI投入產(chǎn)出比越往后越低。
• 低規(guī)模：規(guī)模小，成本肯定低，運(yùn)維、擴(kuò)展.... 都將方便。所以簡單、適用、演進(jìn)架構(gòu)設(shè)計(jì)原則很重要。
• 易運(yùn)維：除了傳統(tǒng)運(yùn)維方面。業(yè)務(wù)的快速發(fā)展，灰度發(fā)布、快速發(fā)布回滾、部分功能升級、ab測試等對架構(gòu)層面提出更高要求，也是現(xiàn)在容器化技術(shù)這么流行原因之一。

本文主要從如何實(shí)現(xiàn)高并發(fā)、高性能系統(tǒng)角度，剖析網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用架構(gòu)演進(jìn)過程中，解決的那些關(guān)鍵點(diǎn)，并找到一些規(guī)律。也可指導(dǎo)我們構(gòu)建高并發(fā)、高性能系統(tǒng)時(shí)，應(yīng)該注意哪些環(huán)節(jié)。

• 如何更有效的利用單機(jī)資源?開源軟件在高性能、高并發(fā)中做了哪些實(shí)踐。
• 如何在高并發(fā)前提下，利用跨機(jī)器遠(yuǎn)程調(diào)用提升并發(fā)及“性能”。分布式服務(wù)如何拆分，怎么拆分才能達(dá)到高性能高可用，并不浪費(fèi)資源?

注：太多的調(diào)用鏈路，性能是有很大損耗的。

... ...

篇幅有限，文章不會鋪開講所有細(xì)節(jié)。

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從網(wǎng)絡(luò)連接開始

瀏覽器/app與后端通信一般使用http、https協(xié)議，底層都是使用TCP(Transmission Control Protocol 傳輸控制協(xié)議)，而RPC遠(yuǎn)程調(diào)用可直接使用TCP連接。我們從TCP連接開始文章。

• 大家都知道TCP 三次握手建立連接、四次揮手?jǐn)嚅_連接，簡述如下：
• 建立連接都是客戶端主動發(fā)起，經(jīng)過三次交替交互后(中間會有狀態(tài))，雙方狀態(tài)都變?yōu)?ESTABLISHED狀態(tài)，可以開始雙工數(shù)據(jù)傳送。

斷開連接雙方都可以主動發(fā)起， 分別發(fā)起、回復(fù)一共四次交互(中間會有狀態(tài))，關(guān)閉連接。

注：詳細(xì)細(xì)節(jié)請參閱相關(guān)文檔，Windows和Linux服務(wù)器都可以使用netstat -an命令查看。

網(wǎng)絡(luò)編程中，關(guān)于連接這塊我們一般會關(guān)注以下指標(biāo)：

1、連接相關(guān)

服務(wù)端能保持，管理，處理多少客戶端的連接。

• 活躍連接數(shù)：所有ESTABLISHED狀態(tài)的TCP連接，某個(gè)瞬時(shí)，這些連接正在傳輸數(shù)據(jù)。如果您采用的是長連接的情況，一個(gè)連接會同時(shí)傳輸多個(gè)請求。也可以間接考察后端服務(wù)并發(fā)處理能力，注意不同于并發(fā)量。
• 非活躍連接數(shù)：表示除ESTABLISHED狀態(tài)的其它所有狀態(tài)的TCP連接數(shù)。
• 并發(fā)連接數(shù)：所有建立的TCP連接數(shù)量。=活躍連接數(shù)+非活躍連接數(shù)。
• 新建連接數(shù)：在統(tǒng)計(jì)周期內(nèi)，從客戶端連接到服務(wù)器端，新建立的連接請求的平均數(shù)。主要考察應(yīng)對 突發(fā)流量或從正常到高峰流量的能力。如：秒殺、搶票場景。
• 丟棄連接數(shù)：每秒丟棄的連接數(shù)。如果連接服務(wù)器做了連接熔斷處理，這部分?jǐn)?shù)據(jù)即熔斷的連接。

關(guān)于tcp連接數(shù)量，在linux下，跟文件句柄描述項(xiàng)有關(guān)，可以ulimit -n查看，也可修改。其它就是跟硬件資源cpu、內(nèi)存、網(wǎng)絡(luò)帶寬有關(guān)。單機(jī)可以做到數(shù)十萬級的并發(fā)連接數(shù)，如何實(shí)現(xiàn)呢?后面IO模型時(shí)講解。

2、流量相關(guān)

主要是網(wǎng)絡(luò)帶寬的配置。

• 流入流量：從外部訪問服務(wù)器所消耗的流量。
• 流出流量：服務(wù)器對外響應(yīng)的流量。

3、數(shù)據(jù)包數(shù)

數(shù)據(jù)包是TCP三次握手建立連接后，傳輸?shù)膬?nèi)容封裝

• 流入數(shù)據(jù)包數(shù)：服務(wù)器每秒接到的請求數(shù)據(jù)包數(shù)量。
• 流出數(shù)據(jù)包數(shù)：服務(wù)器每秒發(fā)出的數(shù)據(jù)包數(shù)量。

關(guān)于TCP/IP包的細(xì)節(jié)請查閱相關(guān)文檔。但是有一點(diǎn)一定注意，我們單次請求可能會分成多個(gè)包發(fā)送，拆包、粘包問題網(wǎng)絡(luò)中間件都會為我們處理(比如消息補(bǔ)齊、回車結(jié)尾、自定義消息頭體、自定義協(xié)議等解決方案)。如果我們傳遞的用戶數(shù)據(jù)較小，那么效率肯定會提升。反過來無限制的壓縮傳輸包的大小，解壓也會耗費(fèi)cpu資源，需平衡處理。

4、應(yīng)用傳輸協(xié)議

傳輸協(xié)議壓縮率好，傳輸性能好，對并發(fā)性能提升高。但是也需要看調(diào)用雙方的語言可以使用協(xié)議才行?？梢宰约憾x，也可以使用成熟的傳輸協(xié)議。比如redis的序列化傳輸協(xié)議、json傳輸協(xié)議、Protocol Buffers傳輸協(xié)議、http協(xié)議等。 尤其在 rpc調(diào)用過程中，這個(gè)傳輸協(xié)議選擇需要仔細(xì)甄別選型。

5、長、短連接

• 長連接是指在一個(gè)TCP連接上，可以重用多次發(fā)送數(shù)據(jù)包，在TCP連接保持期間，如果沒有數(shù)據(jù)包發(fā)送，需要雙方發(fā)檢測包以維持此連接。
• 半開連接的處理：當(dāng)客戶端與服務(wù)器建立起正常的TCP連接后，如果客戶主機(jī)掉線(網(wǎng)線斷開)、電源掉電、或系統(tǒng)崩潰，服務(wù)器將永遠(yuǎn)不會知道。長連接中間件，需要處理這個(gè)細(xì)節(jié)。linux默認(rèn)配置2小時(shí)，可以配置修改。
• 短連接是指通信雙方有數(shù)據(jù)交互時(shí)，就建立一個(gè)TCP連接，數(shù)據(jù)發(fā)送完成后，則斷開此TCP連接。但是每次建立連接需要三次握手、斷開連接需要四次揮手。
• 關(guān)閉連接最好由客戶端主動發(fā)起，TIME_WAIT這個(gè)狀態(tài)最好不要在服務(wù)器端，減少占用資源。

選擇建議：

在客戶端數(shù)量少場景一般使用長連接。后端中間件、微服務(wù)之間通信最好使用長連接。如：數(shù)據(jù)庫連接，duboo默認(rèn)協(xié)議等。

而大型web、app應(yīng)用，使用http短連接(http1.1的keep alive變相的支持長連接，但還是串行請求/響應(yīng)交互)。http2.0支持真正的長連接。

長連接會對服務(wù)端耗費(fèi)更多的資源，上百萬用戶，每個(gè)用戶獨(dú)占一個(gè)連接，對服務(wù)端壓力多大，成本多高。IM、push應(yīng)用會使用長連接，但是會做很多優(yōu)化工作。

由于https需要加解密運(yùn)算等，最好使用http2.0(強(qiáng)制ssl)，傳輸性能很好。但是服務(wù)端需要維持更多的連接。

6、關(guān)于并發(fā)連接與并發(fā)量

• 并發(fā)連接數(shù)：=活躍連接數(shù)+非活躍連接數(shù)。所有建立的TCP連接數(shù)量。網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器能并行管理的連接數(shù)。
• 活躍連接數(shù)：所有ESTABLISHED狀態(tài)的TCP連接。
• 并發(fā)量：瞬時(shí)通過活躍連接傳輸數(shù)據(jù)的量，這個(gè)量一般在處理端好評估。跟活躍連接數(shù)沒有絕對的關(guān)系。網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器能并行處理的業(yè)務(wù)請求數(shù)。
• rt響應(yīng)時(shí)間：各類操作單機(jī)rt肯定不相同。比如：從cache中讀數(shù)據(jù)和分布式事務(wù)寫數(shù)據(jù)庫，資源的消耗不同，操作時(shí)間本身就不同。
• 吞吐量：QPS/TPS，每秒可以處理的查詢或事務(wù)數(shù)，這個(gè)是關(guān)鍵指標(biāo)。

從系統(tǒng)整體層面、各個(gè)服務(wù)個(gè)體、服務(wù)中某個(gè)方法都需綜合考慮。

舉例如下：

• 打開商品詳情頁操作，需要?jiǎng)屿o分離。后續(xù)一連串的動態(tài)服務(wù)、cache機(jī)制，整體rt本身會短，單機(jī)可以支持的qps較高。(服務(wù)間、方法間也有差別)
• 而提交訂單操作需要分布式事務(wù)、分布式鎖等，rt本身會長，單機(jī)可支持的qps較低。
• 那是否我們就會針對訂單提交的服務(wù)部署更多機(jī)器呢?答案是不一定。因?yàn)橛脩魹g覽商品的頻度會很高，而提交訂單的頻度很低。如何正確的評估呢?
• 需要服務(wù)分類：關(guān)鍵服務(wù)/非關(guān)鍵服務(wù)、高峰各服務(wù)的qps需求，來均衡考慮。

系統(tǒng)整體吞吐量、RT響應(yīng)時(shí)間、支持并發(fā)數(shù) 是由小的操作、微服務(wù)組成的，各個(gè)微服務(wù)、操作也需要分別評估。平衡組合后，形成系統(tǒng)整體的各項(xiàng)指標(biāo)。

7、小節(jié)

首先看一個(gè)典型的互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)端處理網(wǎng)絡(luò)請求的典型過程：

 

注：另外關(guān)于用戶態(tài)、內(nèi)核態(tài)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換，有些特殊場景中，中間件如kafka可以使用zero copy技術(shù)，避免兩態(tài)切換開銷。

a、(1，2，3 )三個(gè)步驟表示客戶端網(wǎng)絡(luò)請求，建立連接(管理連接)，發(fā)送請求，服務(wù)器接收請求數(shù)據(jù)。

b、(4)構(gòu)建響應(yīng)，在用戶空間處理客戶端的請求，構(gòu)建響應(yīng)完成。

c、(5，6，7) 服務(wù)器把響應(yīng)，通過a中fd連接，send發(fā)送響應(yīng)客戶端。

可以把上面分為兩個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)：

• a和c 服務(wù)器如何管理網(wǎng)絡(luò)連接，從客戶端獲得輸入數(shù)據(jù)，為客戶端響應(yīng)數(shù)據(jù)。
• b服務(wù)器如處理請求。

網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用應(yīng)該考慮平衡a+c和b，處理這些連接的能力 與 能管理的連接請求達(dá)到平衡。

比如：有個(gè)應(yīng)用并發(fā)連接數(shù)十萬;而這些連接大約每秒請求2萬次;需要管理10萬連接，每秒處理2萬請求能能力，才能達(dá)到平衡。如何達(dá)到處理高qps呢，兩個(gè)方向：

• 單機(jī)優(yōu)化(見后中間件例子)
• 轉(zhuǎn)發(fā)到別多臺機(jī)器處理(遠(yuǎn)程調(diào)用)

注：一般系統(tǒng)管理連接能力遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于處理能力。

 

如上圖，客戶端的請求會形成一個(gè)大隊(duì)列;服務(wù)器會處理這個(gè)大隊(duì)列中的任務(wù)。這個(gè)隊(duì)列能有多大，看連接管理能力;如何保證進(jìn)入隊(duì)列任務(wù)的速率和處理移除任務(wù)的速度平衡，是關(guān)鍵。達(dá)到平衡是目的。

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網(wǎng)絡(luò)編程中常用IO模型

客戶端與服務(wù)器的交互都會產(chǎn)生個(gè)連接，linux中在服務(wù)器端由文件描述項(xiàng) fd、socket編程中socket連接、java語言api中channel等體現(xiàn)。而IO模型，可以理解為管理fd，并通過fd從客戶端read獲取數(shù)據(jù)(客戶端請求)和通過fd往客戶端write數(shù)據(jù)(響應(yīng)客戶端)的機(jī)制。

關(guān)于同步，異步、阻塞、非阻塞 IO操作，網(wǎng)上、書籍上描述都不相同，也找不到準(zhǔn)確描述。我們按照《UNIX網(wǎng)絡(luò)編程：卷一》第六章——I/O復(fù)用為標(biāo)準(zhǔn)。書中向我們提及了5種類UNIX下可用的I/O模型：阻塞式I/O、非阻塞式I/O、I/O復(fù)用(selece,poll,epoll)、信號驅(qū)動式I/O、異步I/O。(詳細(xì)可以查閱相關(guān)書籍資料)

1、阻塞式I/O：進(jìn)程會卡在recvfrom的調(diào)用，等到最終結(jié)果數(shù)據(jù)返回。肯定屬于同步。

 

2、非阻塞式I/O：進(jìn)程反復(fù)輪訓(xùn)調(diào)用recvfrom，直到最終結(jié)果數(shù)據(jù)返回。也是同步調(diào)用，但是IO內(nèi)核處理時(shí)非阻塞的。沒什么實(shí)用意義，不討論應(yīng)用。

3、I/O復(fù)用也屬于同步：進(jìn)程卡在select、epoll調(diào)用上，不會卡在recvfrom上，直到最終結(jié)果返回。

 

注：select 模型：把要管理的fd放到一個(gè)數(shù)據(jù)里，循環(huán)這個(gè)數(shù)據(jù)。數(shù)組大小1024，可管理連接有限。poll 與select類似，只是把數(shù)組類型改為鏈表，沒有1024大小限制。

而epoll 為 event poll，只會管理有事件發(fā)生的 fd，也就是只會處理活躍的連接。epoll通過內(nèi)核和用戶空間共享一塊mmap()文件映射內(nèi)存來實(shí)現(xiàn)的消息傳遞。參考 http://libevent.org/

4、信號驅(qū)動式I/O：也是同步。只有unix實(shí)現(xiàn)，不討論。

5、異步：只有異步I/O屬于異步。底層操作系統(tǒng)只有window實(shí)現(xiàn)，不討論。nodejs中間件通過回調(diào)實(shí)現(xiàn)，java AIO也有實(shí)現(xiàn)。開發(fā)難度較大。

IO模型中同步/異步、阻塞/非阻塞的差別(好繞)：

• 同步異步：訪問數(shù)據(jù)的方式，同步需主動讀寫數(shù)據(jù)，要求被調(diào)用方IO返回最終的結(jié)果。而異步發(fā)出請求后，只需等待IO操作完成的通知，并不主動讀寫數(shù)據(jù)，由系統(tǒng)內(nèi)核完成;
• 而阻塞和非租塞的區(qū)別在于，進(jìn)程或線程要訪問的數(shù)據(jù)是否就緒，進(jìn)程或線程是否需要等待;等待就是阻塞，不需要等待就是非阻塞。

而我們平時(shí)在編程、函數(shù)接口調(diào)用過程中，除了超時(shí)以外，都會返回一個(gè)結(jié)果。同步異步調(diào)用按照以下區(qū)分：

• 如果返回的結(jié)果是最終結(jié)果，就是同步調(diào)用，如：調(diào)用數(shù)據(jù)查詢sql。
• 如果返回的結(jié)果是個(gè)中間通知，那么是異步：如：發(fā)送消息給mq，只會返回ack信息。對于發(fā)消息來說，是同步;如果從系統(tǒng)架構(gòu)層面看，算異步，因?yàn)樘幚斫Y(jié)果由消息消費(fèi)者來處理產(chǎn)生。如果發(fā)送成功，但是突然斷網(wǎng)沒有收到ack，這是屬于故障，不在討論范圍內(nèi)。
• 同步調(diào)用，參數(shù)中可以傳遞一個(gè)回調(diào)函數(shù)的方式：需要語言或中間件引擎執(zhí)行。如jvm支持，node v8引擎支持。(需要回調(diào)函數(shù)的執(zhí)行，跟調(diào)用端在一個(gè)context內(nèi)，共享?xiàng)Ｗ兞康?

注：select關(guān)鍵字可別混淆!!!IO多路復(fù)用從技術(shù)實(shí)現(xiàn)上有多種：select、poll、epoll 詳細(xì)自己參閱資料，幾乎所有中間件都會使用epoll模式。另外由于各個(gè)操作系統(tǒng)對多路復(fù)用實(shí)現(xiàn)機(jī)制不同，epoll、kqueue、IOCP接口都有自己的特點(diǎn)，第三方庫的封裝了這些差異，提供統(tǒng)一的API，如Libevent。另外如java語言，netty提供更高層面的封裝，javaNIO和netty使用保留了select方法，也引起一些混淆。

小節(jié)：現(xiàn)在網(wǎng)絡(luò)中間件都是用 阻塞IO和IO多路復(fù)用這兩個(gè)模型來管理連接，通過網(wǎng)絡(luò)IO獲取數(shù)據(jù)。下節(jié)講解，使用IO模型的一些中間件案例。

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同步阻塞IO模型的具體實(shí)現(xiàn)模型-PPC,TPC

服務(wù)器處理數(shù)據(jù)問題，從純網(wǎng)絡(luò)編程技術(shù)角度看，主要思路有兩個(gè)：

• 一個(gè)是對于每個(gè)連接處理分配一個(gè)獨(dú)立的進(jìn)程/線程，直到處理完成。PPC,TPC模式;
• 另一個(gè)思路是用同一進(jìn)程/線程來同時(shí)處理若干連接，處理連接中數(shù)據(jù)，通過多線程、多進(jìn)程技術(shù)。Reactor模式;

每個(gè)進(jìn)程/線程處理一個(gè)連接，叫PPC或TPC。PPC是Process Per Connection TPC是Thread Per Conection ，傳統(tǒng)阻塞IO模型實(shí)現(xiàn)的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器采用這種模式。

 

注：close特指主進(jìn)程對連接的計(jì)數(shù)，連接實(shí)際在子進(jìn)程中關(guān)閉。而多線程實(shí)現(xiàn)中，主線程不需要close操作，因?yàn)楦缸泳€程共享存儲。如：java中jmm

 

注：pre模式，預(yù)先創(chuàng)建線程和進(jìn)行，連接進(jìn)來，分配到預(yù)先創(chuàng)建好的線程或進(jìn)程。多進(jìn)程時(shí)有驚群現(xiàn)象。

申請線程或進(jìn)程會占用很多系統(tǒng)資源,操作系統(tǒng)cpu、內(nèi)存有限度，能同時(shí)管理的線程有限，處理連接的線程不能太多。雖然可以提前建立好進(jìn)程或線程來處理數(shù)據(jù)(prefork/prethead)或通過線程池來減少線程建立壓力。但是線程池的大小是個(gè)天花板。另外父子進(jìn)程通信也比較復(fù)雜。

apache MPM prefork(ppc)，可支持256的并發(fā)連接，tomcat 同步IO(tpc)采用阻塞IO方式工作，可支持500個(gè)并發(fā)連接。java可以創(chuàng)建線程池來降低一定創(chuàng)建線程資源開銷來處理。

網(wǎng)絡(luò)連接fd可以支持上萬個(gè)，但是每個(gè)線程需要占有系統(tǒng)內(nèi)存，線程同時(shí)存在的總數(shù)有限。linux下用命令ulimit -s可以查看棧內(nèi)存分配。線程多了對cup的資源調(diào)度開銷。失衡情況發(fā)生，如何解決呢?

小節(jié)：ppc、tpc瓶頸是能夠管理的連接數(shù)少。本來多線程處理業(yè)務(wù)能力夠，這下與fd綁定了，線程生命周期與fd一樣了，限定了線程處理能力。拆分：把fd生命周期與線程的生命周期拆分開來。

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IO模型的具體實(shí)現(xiàn)模型-Reactor

每個(gè)進(jìn)程/線程同時(shí)處理多個(gè)連接(IO多路復(fù)用)，多個(gè)連接共用一個(gè)阻塞對象，應(yīng)用程序只需要在一個(gè)阻塞對象上等待，無需阻塞等待所有連接。當(dāng)某條連接有新的數(shù)據(jù)可以處理時(shí)，操作系統(tǒng)通知應(yīng)用程序，線程從阻塞狀態(tài)返回(還有更好優(yōu)化，見下小節(jié))，開始進(jìn)行業(yè)務(wù)處理;就是Reactor模式思想。

Reactor 模式，是指通過一個(gè)或多個(gè)輸入同時(shí)傳遞給服務(wù)處理器的服務(wù)請求的事件驅(qū)動處理模式。服務(wù)端程序處理客戶端傳入的多路請求，并將它們同步分派給請求對應(yīng)的處理線程，Reactor 模式也叫 Dispatcher 模式。即 I/O 多了復(fù)用統(tǒng)一監(jiān)聽事件，收到事件后分發(fā)(Dispatch 給某進(jìn)程)，是編寫高性能網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器的必備技術(shù)之一。很多優(yōu)秀的網(wǎng)絡(luò)中間件都是基于該思想的實(shí)現(xiàn)。

注：由于epoll比select管理的連接數(shù)大了好多，libevent,netty等框架中底層實(shí)現(xiàn)都是epoll方式，但是編程API保留了select關(guān)鍵字。所以文章中epoll_wait跟select等同。

 

Reactor模式有幾個(gè)關(guān)鍵的組成：

• Reactor：Reactor在一個(gè)單獨(dú)的線程運(yùn)行，負(fù)責(zé)監(jiān)聽fd事件，分發(fā)給適當(dāng)?shù)奶幚沓绦驅(qū)O事件做出反應(yīng)。建立連接事件分發(fā)給Acceptor;分發(fā)read/write處理事件給Handler。
• Acceptor：負(fù)責(zé)處理建立連接事件，并建立對應(yīng)的Handler對象。
• Handlers：負(fù)責(zé)處理read和write事件。從fd中獲取請求數(shù)據(jù);處理數(shù)據(jù)得到相應(yīng)數(shù)據(jù);send相應(yīng)數(shù)據(jù)。處理程序執(zhí)行IO事件要完成的實(shí)際事情。

對于IO密集型(IO bound)場景，可以使用Reactor場景，但是ThreadLocal將不能使用。開發(fā)調(diào)試難度較大，一般不建議自己實(shí)現(xiàn)，使用現(xiàn)有框架即可。

小節(jié)：Reactor解決可管理的網(wǎng)絡(luò)連接數(shù)量提升到幾十萬。但是如此多連接上請求任務(wù)，還是需要通過多線程、多進(jìn)程機(jī)制處理。甚至負(fù)載轉(zhuǎn)發(fā)到其它服務(wù)器處理。

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Reactor模式實(shí)踐案例(C語言)

通過幾個(gè)開源框架的例子，了解不同場景下的網(wǎng)絡(luò)框架，是如何使用Reactor模式，做了哪些細(xì)節(jié)調(diào)整。

注：實(shí)際實(shí)現(xiàn)肯定與圖差別很大?？蛻舳薸o及send比較簡單，圖中省略。

A、單Reactor+單線程處理(整體一個(gè)線程)redis為代表

 

如圖所示：

1. 客戶端請求->Reactor對象接受請求，并通過select(epoll_wait)監(jiān)聽請求事件->通過dispatch分發(fā)事件;
2. 如果是連接請求事件->dispatch->Acceptor(accept建立連接)->為這個(gè)連接創(chuàng)建一個(gè)Handler 對象等待后續(xù)業(yè)務(wù)處理。
3. 如果不是建立連接事件->dispatch分發(fā)事件->觸發(fā)到為這個(gè)連接創(chuàng)建的那個(gè)Handler對象(read、業(yè)務(wù)處理、send)，形成一個(gè)任務(wù)/命令隊(duì)列。
4. Handler對象完成read->業(yè)務(wù)處理->send整體流程。

把請求轉(zhuǎn)化為命令隊(duì)列，單進(jìn)程處理。注意圖中 隊(duì)列，單線程處理，是沒有競爭的。

優(yōu)點(diǎn)：

模型簡單。這個(gè)模型是最簡單的，代碼實(shí)現(xiàn)方便，適合計(jì)算密集型應(yīng)用

不用考慮并發(fā)問題。模型本身是單線程的，使得服務(wù)的主邏輯也是單線程的，那么就不用考慮許多并發(fā)的問題，比如鎖和同步

適合短耗時(shí)服務(wù)。對于像redis這種每個(gè)事件基本都是查內(nèi)存，是十分適合的，一來并發(fā)量可以接受，二來redis內(nèi)部眾多數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)都是非常簡單地實(shí)現(xiàn)

缺點(diǎn)：

性能問題，只有一個(gè)線程，無法完全發(fā)揮多核 CPU 的性能。

順序執(zhí)行影響后續(xù)事件。因?yàn)樗刑幚矶际琼樞驁?zhí)行的，所以如果面對長耗時(shí)的事件，會延遲后續(xù)的所有任務(wù)，特別對于io密集型的應(yīng)用，是無法承受的

這也是為什么redis禁止大家使用耗時(shí)命令

注：redis是自己實(shí)現(xiàn)的io多路復(fù)用，沒有使用libevent，實(shí)現(xiàn)與圖不符，更加輕巧。

這種模型對于處理讀寫事件操作很短很短時(shí)間內(nèi)執(zhí)行完。大約可達(dá)到10萬QPS吞吐量(redis各種命令差別很大)。

注：redis發(fā)布版本中自帶了redis-benchmark性能測試工具，可以使用它計(jì)算qps。示例：使用50個(gè)并發(fā)連接，發(fā)出100000個(gè)請求，每個(gè)請求的數(shù)據(jù)為2kb，測試host為127.0.0.1端口為6379的redis服務(wù)器性能：./redis-benchmark -h127.0.0.1 -p 6379 -c 50 -n 100000 -d 2

對于客戶端數(shù)量多的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，強(qiáng)調(diào)多客戶端，也就是并發(fā)連接數(shù)。 對于后端連接數(shù)少的的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，采用長連接，并發(fā)連接數(shù)少，但是每個(gè)連接發(fā)起的請求數(shù)多。

B、單 Reactor+單隊(duì)列+業(yè)務(wù)線程池

 

如圖所示，我們按把真正的業(yè)務(wù)處理從 Reactor線程中剝離出來，通過業(yè)務(wù)線程池來實(shí)現(xiàn)。那么Reactor中每個(gè)fd的Handler對象如何與 Worker線程池通信的，通過待處理請求隊(duì)列 ?？蛻舳藢Ψ?wù)器的請求，本來可以想象成一個(gè)請求隊(duì)列IO， 這里經(jīng)過Reactor(多路復(fù)用)處理后，(拆分)轉(zhuǎn)化為一個(gè)待處理工作任務(wù)的隊(duì)列。

注：處處是拆分啊!

業(yè)務(wù)線程池線程池分配獨(dú)立的線程池，從隊(duì)列中拿到數(shù)據(jù)進(jìn)行真正的業(yè)務(wù)處理，將結(jié)果返回Handler。Handler收到響應(yīng)結(jié)果后，send結(jié)果給客戶端。

與A模型相比，利用線程池技術(shù)加快了客戶端請求處理能力。例如：thrift0.10.0版本中 nonblocking server 采用這種模型，能達(dá)到幾萬級別的QPS。

缺點(diǎn)：這種模型的缺點(diǎn)就在于這個(gè)隊(duì)列上，是性能瓶頸。線程池從隊(duì)列獲取任務(wù)需要加鎖，會采用高性能的讀寫鎖實(shí)現(xiàn)隊(duì)列。

C、單 Reactor+N隊(duì)列+N線程

這種模型是 A和B的變種模型，memcached采用這種模型。待處理工作隊(duì)列分為多個(gè)，每個(gè)隊(duì)列綁定一個(gè)線程來處理，這樣最大的發(fā)揮了IO多路復(fù)用對網(wǎng)絡(luò)連接的管理，把單隊(duì)列引起的瓶頸得到釋放。QPS估計(jì)可達(dá)到20萬。

但是這種方案有個(gè)很大的缺點(diǎn)，負(fù)載均衡可能導(dǎo)致有些隊(duì)列忙，有些空閑。好在memcached 也是內(nèi)存的操作，對負(fù)載問題不是很敏感，可以使用該模型。

 

D、單進(jìn)程Reactor監(jiān)聽+N進(jìn)程(accept+epoll_wait+處理)模型

 

流程：

master(Reactor主進(jìn)程)進(jìn)程監(jiān)聽新連接的到來，并讓其中一個(gè)worker進(jìn)程accept。這里需要處理驚群效應(yīng)問題，詳見nginx的accept_mutex設(shè)計(jì)

worker(subReactor進(jìn)程)進(jìn)程accept到fd之后，把fd注冊到到本進(jìn)程的epoll句柄里面，由本進(jìn)程處理這個(gè)fd的后續(xù)讀寫事件

worker進(jìn)程根據(jù)自身負(fù)載情況，選擇性地不去accept新fd，從而實(shí)現(xiàn)負(fù)載均衡

優(yōu)點(diǎn)：

進(jìn)程掛掉不會影響這個(gè)服務(wù)

是由worker主動實(shí)現(xiàn)負(fù)載均衡的，這種負(fù)載均衡方式比由master來處理更簡單

缺點(diǎn)：

多進(jìn)程模型編程比較復(fù)雜，進(jìn)程間同步?jīng)]有線程那么簡單

進(jìn)程的開銷比線程更多

nginx使用這種模型，由于nginx主要提供反向代理與靜態(tài)內(nèi)容web服務(wù)功能，qps指標(biāo)與被nginx代理的處理服務(wù)器有關(guān)系。

注：nodejs多進(jìn)程部署方式與nginx方式類似。

小節(jié)：期望從這幾個(gè) Reactor的實(shí)例中，找到拆分解決了哪些問題，引起的哪些問題。

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Reactor模式實(shí)踐案例(Java語言Netty)

Netty是 一個(gè)異步事件驅(qū)動的網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用程序框架，用于快速開發(fā)可維護(hù)的高性能協(xié)議服務(wù)器和客戶端，java語言的很多開源網(wǎng)絡(luò)中間件使用了netty，本文只描述針對NIO多路復(fù)用相關(guān)部分，很多拆包粘包、定時(shí)任務(wù)心跳監(jiān)測、序列化鉤子等等可參閱資料。如圖所示：

 

netty可以通過配置，來實(shí)現(xiàn)各個(gè)模塊在哪個(gè)線程(池)中運(yùn)行：

1、單Reactor單線程

EventLoopGroup bossGroup = new NioEventLoopGroup(1);//netty默認(rèn)只會單Reactor 
EventLoopGroup workerGroup = bossGroup ;//監(jiān)聽線程和工作線程使用一個(gè) 
ServerBootstrap server = new ServerBootstrap(); 
server.group(bossGroup, workerGroup)； 

2、單Reactor多線程subReactor

EventLoopGroup bossGroup = new NioEventLoopGroup(1); 
EventLoopGroup workerGroup = new NioEventLoopGroup();//默認(rèn)cup核心*2 
ServerBootstrap server = new ServerBootstrap(); 
server.group(bossGroup, workerGroup)；//主線程和工作線程分開 

3、單Reactor、多線程subReactor、指定線程池處理業(yè)務(wù)

https://netty.io/4.1/api/io/netty/channel/ChannelPipeline.html

我們在一個(gè)pipeline中定義多個(gè)ChannelHandler，用以接收I / O事件(例如，讀取)和請求I / O操作(例如，寫入和關(guān)閉)。例如，典型的服務(wù)器在每channel的pipiline中，都有以下Handler：(具體取決于使用的協(xié)議和業(yè)務(wù)邏輯的復(fù)雜性和特征)：

• Protocol Decoder - 將二進(jìn)制數(shù)據(jù)(例如ByteBuf)轉(zhuǎn)換為Java對象。
• Protocol Encoder - 將Java對象轉(zhuǎn)換為二進(jìn)制數(shù)據(jù)。
• Business Logic Handler - 執(zhí)行實(shí)際的業(yè)務(wù)邏輯(例如數(shù)據(jù)庫訪問)。

如下例所示：

static final EventExecutorGroupgroup = new DefaultEventExecutorGroup（16）; 
 ... 
 ChannelPipeline pipeline = ch.pipeline（）; 
 pipeline.addLast（“decoder”，new MyProtocolDecoder（））; 
 pipeline.addLast（“encoder”，new MyProtocolEncoder（））; 
 //告訴這個(gè)MyBusinessLogicHandler的事件處理程序方法不在I / O線程中， 
 //以便I / O線程不被阻塞，一項(xiàng)耗時(shí)的任務(wù)運(yùn)行在自定義線程組（池） 
 //如果您的業(yè)務(wù)邏輯完全異步或很快完成，則不需要額外指定一個(gè)線程組。 
 pipeline.addLast（group，“handler”，new MyBusinessLogicHandler（））; 

前文中提到過，web應(yīng)用程序接受百萬、千萬的網(wǎng)絡(luò)連接，并管理轉(zhuǎn)化為請求、響應(yīng)，就像一個(gè)大隊(duì)列一樣，如何更好的處理隊(duì)列里面的任務(wù)，牽扯到負(fù)載均衡分配、鎖、阻塞、線程池、多進(jìn)程、轉(zhuǎn)發(fā)、同步異步等一系列負(fù)載問題。 單機(jī)及分布式都要優(yōu)化，netty做了很多優(yōu)化，這部分netty源碼不好讀懂：

 

業(yè)務(wù)處理與IO任務(wù)公用線程池

 

自定義線程池處理業(yè)務(wù)

如圖所示：netty中, 不固定數(shù)量的channel、固定的NioEventLoop、可外置線程池的EventExecutor，在眾多channel不定時(shí)的事件驅(qū)動下，如何協(xié)調(diào)線程很是復(fù)雜。

留個(gè)問題：基于netty的spring webflux 、nodejs，為什么能支撐大量連接，而cpu成為瓶頸?

小節(jié)：這樣我們從 客戶端發(fā)起請求->到服務(wù)端建立連接->服務(wù)端非阻塞監(jiān)聽傳輸->業(yè)務(wù)處理->響應(yīng) 整個(gè)流程，通過IO多路復(fù)用、線程池、業(yè)務(wù)線程池 讓整個(gè)處理鏈條沒有處理瓶頸、處理短板，達(dá)到整體高性能、高吞吐。

但是耗時(shí)處理能力遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于IO連接的管理能力，單機(jī)都會達(dá)到天花板，繼續(xù)拆分(專業(yè)中間件干專業(yè)事)，RPC、微服務(wù)調(diào)用是解決策略。

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分布式遠(yuǎn)程調(diào)用(不是結(jié)尾才是開始)

由前文看出，單機(jī)的最終瓶頸會出在業(yè)務(wù)處理上。對java語言來說，線程數(shù)量不可能無限擴(kuò)大。就算使用go語言更小開銷的協(xié)程，cpu也會成為單機(jī)瓶頸。所以跨機(jī)器的分布式遠(yuǎn)程調(diào)用肯定是解決問題的方向。業(yè)內(nèi)已經(jīng)有很多實(shí)踐，我們從三個(gè)典型架構(gòu)圖，看看演進(jìn)解決的問題是什么，靠什么解決的：

注：本文不從soa，rpc，微服務(wù)等方面討論，只關(guān)注拆分的依據(jù)和目標(biāo)。

A、單體應(yīng)用

 

B、把網(wǎng)絡(luò)連接管理和靜態(tài)內(nèi)容拆分

 

C、業(yè)務(wù)功能性拆分

 

A:典型單體應(yīng)用。

A->B：連接管理與業(yè)務(wù)處理拆分。使用網(wǎng)絡(luò)連接管理能力強(qiáng)大的nginx，業(yè)務(wù)處理單獨(dú)拆分為多臺機(jī)器。

B->C：業(yè)務(wù)處理從功能角度拆分。有些業(yè)務(wù)側(cè)重協(xié)議解析、有些側(cè)重業(yè)務(wù)判斷、有些側(cè)重?cái)?shù)據(jù)庫操作，繼續(xù)拆分。

通過圖C，從高性能角度，看服務(wù)分層(各層技術(shù)選型也有很多)的準(zhǔn)則及需要注意點(diǎn)：

1、反向代理層(關(guān)聯(lián)https連接)

• 可以通過nginx集群實(shí)現(xiàn)，也可以通過lvs,f5實(shí)現(xiàn)。
• 通過上層nginx實(shí)現(xiàn)，可以知道該層應(yīng)對的是大量http或https請求。
• 核心指標(biāo)是：并發(fā)連接數(shù)、活躍連接數(shù)、出入流量、出入包數(shù)、吞吐量等。
• 內(nèi)部關(guān)于協(xié)議解析模塊、壓縮模塊、包處理模塊優(yōu)化等。關(guān)鍵方向代理出去的請求吞吐量，也就是nginx轉(zhuǎn)發(fā)到后端應(yīng)用服務(wù)器的處理能力，決定整體吞吐量。
• 靜態(tài)文件都走cdn。
• 關(guān)于https認(rèn)證比較費(fèi)時(shí)，建議使用http2.0，或保持連接時(shí)間長點(diǎn)。但這也與業(yè)務(wù)情況有關(guān)。如：每個(gè)app與后端交互是否頻繁。畢竟維護(hù)太多連接，成本也很高，影響多路復(fù)用性能。

2、網(wǎng)關(guān)層(通用無業(yè)務(wù)的操作)

反向代理層通過http協(xié)議連接網(wǎng)關(guān)層，二者之間通過內(nèi)網(wǎng)ip通信，效率高很多。我們假定網(wǎng)關(guān)層往下游都使用tcp長連接，java語言中dobbo等rpc框架都可以實(shí)現(xiàn)。

網(wǎng)關(guān)層主要做幾個(gè)事情：

• 鑒權(quán)
• 數(shù)據(jù)包完整性檢查
• http json 傳輸協(xié)議轉(zhuǎn)化為java對象
• 路由轉(zhuǎn)義(轉(zhuǎn)化為微服務(wù)調(diào)用)
• 服務(wù)治理相關(guān)(限流、降級、熔斷等)功能
• 負(fù)載均衡

網(wǎng)關(guān)層可以由：有開源的Zuul，spring cloud gateway,nodejs等實(shí)現(xiàn)。nginx也可以做網(wǎng)關(guān)需要定制開發(fā)，與反向代理層物理上合并。

3、業(yè)務(wù)邏輯層(業(yè)務(wù)層面的操作)

從這層可以考慮按照業(yè)務(wù)邏輯垂直分層。例如：用戶邏輯層、訂單邏輯層等。如果這樣拆分，可能會抽象一層通過的業(yè)務(wù)邏輯層。我們盡量保證業(yè)務(wù)邏輯層不橫向調(diào)用，只上游調(diào)用下游。

• 業(yè)務(wù)邏輯判斷
• 業(yè)務(wù)邏輯處理(組合)
• 分布式事務(wù)實(shí)現(xiàn)
• 分布式鎖實(shí)現(xiàn)
• 業(yè)務(wù)緩存

4、數(shù)據(jù)訪問層(數(shù)據(jù)庫存儲相關(guān)的操作)

• 專注數(shù)據(jù)增刪改查操作。
• orm封裝
• 隱藏分庫分表的細(xì)節(jié)。
• 緩存設(shè)計(jì)
• 屏蔽存儲層差異
• 數(shù)據(jù)存儲冪等實(shí)現(xiàn)

注：本節(jié)引用了孫玄老師《百萬年薪架構(gòu)師課程》中一些觀點(diǎn)，推薦一下這門課，從架構(gòu)實(shí)踐、微服務(wù)實(shí)現(xiàn)、服務(wù)治理等方面，從本質(zhì)到實(shí)戰(zhàn)面面俱到。

網(wǎng)關(guān)層以下，數(shù)據(jù)庫以上，RPC中間件技術(shù)選型及技術(shù)指標(biāo)如下(來源dubbo官網(wǎng))：

• 核心指標(biāo)是：并發(fā)量、TQps、Rt響應(yīng)時(shí)間。
• 選擇協(xié)議因素：dubbo、rmi、hesssion、webservice、thrift、memached、redis、rest
• 連接個(gè)數(shù)：長連接一般單個(gè);短連接需要多個(gè)
• 是否長連接：長短連接
• 傳輸協(xié)議：TCP、http
• 傳輸方式：：同步、NIO非阻塞
• 序列化：二進(jìn)制(hessian)
• 使用范圍：大文件、超大字符串、短字符串等
• 根據(jù)應(yīng)用場景選擇，一般默認(rèn)dubbo即可。

小節(jié)：

單機(jī)時(shí)代：從每個(gè)線程管理一個(gè)網(wǎng)絡(luò)連接;再到通過io多路復(fù)用，單個(gè)線程管理網(wǎng)絡(luò)連接，騰出資源處理業(yè)務(wù);再到io線程池和業(yè)務(wù)線程池分離;大家能發(fā)現(xiàn)個(gè)規(guī)律，客戶端連接請求是總起點(diǎn)->后端處理能力逐步平衡加強(qiáng)的過程。業(yè)務(wù)處理能力總是趕不上接受處理的能力。

反向代理時(shí)代：nginx能夠管理的連接足夠的多了，后端可以轉(zhuǎn)發(fā)到N臺應(yīng)用服務(wù)器tomcat。從某種程度上，更加有效的利用的資源，通過硬件、軟件選型，把 管理連接(功能)和處理連接(功能)物理上拆分開，軟件和硬件配合處理自己更擅長的事情。

SOA、微服務(wù)時(shí)代：(SOA的出現(xiàn)其實(shí)是為了低耦合，跟高性能高并發(fā)關(guān)系不大)業(yè)務(wù)處理有很多種類型。有的是運(yùn)算密集型;有的需要操作數(shù)據(jù)庫;有的只需從cache讀一些數(shù)據(jù);有些業(yè)務(wù)使用率很高;有些使用頻度很低。為了更好利用又有了兩種拆分機(jī)制。把操作數(shù)據(jù)庫的服務(wù)單獨(dú)拆出來(數(shù)據(jù)訪問層)，把業(yè)務(wù)邏輯處理的拆分出來(業(yè)務(wù)邏輯層);按照以上邏輯推斷：可能一臺nginx+3臺tomcat網(wǎng)關(guān)+5臺duboo業(yè)務(wù)邏輯+10臺duboo數(shù)據(jù)訪問配置合適。 我們配置的目的是，各層處理的專屬的業(yè)務(wù)都能把服務(wù)器壓到60%資源占用。

注：文章只關(guān)注了功能層面的水平分層。而垂直層面也需要分層。例如：用戶管理和訂單管理是兩類不同的業(yè)務(wù)，業(yè)務(wù)技術(shù)特點(diǎn)、訪問頻次也不同。 存儲層面也需要垂直分庫、分表。 本文暫且略過。

單機(jī)階段，多線程多進(jìn)程其實(shí)相當(dāng)于一種垂直并發(fā)拆分，盡量保證無狀態(tài)，盡量避免鎖等，跟微服務(wù)無狀態(tài)、分布式鎖原理上是一致的。

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總結(jié)

回顧前文，客戶端連接到服務(wù)器端后都要干什么呢?性能瓶頸是維護(hù)這么多連接?還是針對每個(gè)連接的處理達(dá)不到要求失衡?如何破局?從單機(jī)內(nèi)部、再到物理機(jī)器拆分的描述看來，有三點(diǎn)及其重要：

關(guān)注平衡：達(dá)到平衡的架構(gòu)，才可能是高性能、高并發(fā)架構(gòu)。任何性能問題都會由某個(gè)點(diǎn)引起。甚至泛指業(yè)務(wù)需求與復(fù)雜度也要平衡。

拆分之道：合適的事情，讓合適的技術(shù)、合適的中間件解決。具體：如何橫向、縱向拆分還需分析場景。

了解業(yè)務(wù)場景、問題本質(zhì)&&了解常用場景下解決方案： 按照發(fā)現(xiàn)問題、分析問題、解決問題思路來看，我們把彈藥庫備齊，解決問題的過程，就是個(gè)匹配的過程。

除了文中提到的技術(shù)以及拆分方案，很多技術(shù)點(diǎn)，都可以提升吞吐及性能，列舉如下：

• IO多路復(fù)用：管理更多的連接
• 線程池技術(shù)：挖掘多核cpu的潛力
• zero-copy：減少用戶態(tài)和內(nèi)核態(tài)交互次數(shù)。如java中transferTo，linux中sendfile系統(tǒng)接口;
• 磁盤順序?qū)懀航档蛯ぶ烽_銷。消息隊(duì)列或數(shù)據(jù)庫日志，都會采用此技術(shù)。
• 壓縮更好的協(xié)議：網(wǎng)絡(luò)傳輸上減少開支，如：自定義或二進(jìn)制傳輸協(xié)議;
• 分區(qū)：在存儲系統(tǒng)中，分庫分表都算分區(qū);而微服務(wù)中，設(shè)計(jì)服務(wù)無狀態(tài)，本身也可以理解為分區(qū)。
• 批量傳輸：典型數(shù)據(jù)庫 batch技術(shù)。很多網(wǎng)絡(luò)中間件也可以使用，如消息隊(duì)列中。
• 索引技術(shù)：這里不是特指數(shù)據(jù)庫的索引技術(shù)。而是我們設(shè)計(jì)切合業(yè)務(wù)場景的索引，提供效率。例如：kafka針對文件的存儲，采用一些hack的索引技巧。
• 緩存設(shè)計(jì)：當(dāng)數(shù)據(jù)生命修改不頻繁、變更規(guī)律性很強(qiáng)、生成一次成本太高時(shí)，可以考慮緩存
• 空間換時(shí)間：其實(shí)分區(qū)、索引技術(shù)、緩存技術(shù)都可歸為這類。例如：我們使用倒排索引存儲數(shù)據(jù)、使用多份數(shù)據(jù)多份節(jié)點(diǎn)提供服務(wù)等。
• 網(wǎng)絡(luò)連接的選型：長短連接，可靠、非可靠協(xié)議等。
• 拆包粘包：batch、協(xié)議選型于此有些關(guān)系。
• 高性能分布式鎖：并發(fā)編程中，鎖不可避免。盡量使用高性能的分布式鎖，能cas樂觀鎖，盡量避免悲觀鎖。如果業(yè)務(wù)允許，盡量異步鎖，不要同步阻塞鎖，減少鎖競爭。
• 柔性事務(wù)代替剛性事務(wù)：有些異?；蛘吖收希噲D通過重試是恢復(fù)不了的。
• 最終一致性：如果業(yè)務(wù)場景允許，盡量保證數(shù)據(jù)最終一致性。
• 非核心業(yè)務(wù)異步化：把某些任務(wù)轉(zhuǎn)化為另外一個(gè)隊(duì)列(消息隊(duì)列)，消費(fèi)端可以批量、多消費(fèi)者處理。
• direct IO：例如數(shù)據(jù)庫等自己構(gòu)建緩存機(jī)制的應(yīng)用程序，直接使用directIO，放棄操作系統(tǒng)提供的緩存。
• 注：脫離業(yè)務(wù)場景，很多只能是紙上談兵。但不了解手段，遇到場景也會懵逼?？蛻舳苏埱笮纬傻某夑?duì)列，后端如何分而治之、分散逐個(gè)擊破，是整體思想。