该从哪些方面提升系统的吞吐量？
我们平时自己做的项目一般没有用户量，都是练手项目，所以并不会在吞吐量上做出很多的优化，但是这样的话，又会导致项目和其他人相比并没有什么亮点，因此可以借鉴一些高吞吐量的架构设计，来为自己的项目添加一些亮点功能，这里总结一下 B 站千万长连消息系统 如何提升系统吞吐量！
B 站千万长连消息系统原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/Thw_mkb-aUepzcjd9RCDzw
1、负载均衡
负载均衡是比较常用的了，通过负载均衡将请求分发到不同的服务器上处理，分散单个节点上的压力，可以提高系统的扩展性和稳定性。
可以根据实际需求设计负载均衡策略，选择合适的节点进行请求的转发。
负载均衡中比较重要的就是 节点的动态扩缩容 ，也就是可以实现节点实时增加、减少，这样在高峰期可以增加部分节点来抗下更高的吞吐量，低峰期可以减少部分节点，避免资源浪费。
2、消息队列
消息队列也是很常用的一个手段，高并发系统的三把利器：分流、缓存、异步
其中分流指的就是将流量分开，对应负载均衡，异步即对应消息队列
为什么要用消息队列呢？
一方面是进行业务之间的结构，另一方面是为了提升系统的性能，通过消息队列可以提升主干流程的响应速度，将一些比较耗时的操作从主干流程中剥离出去。
这里 B 站在设计上增加了 消息队列和消息分发层 ，如果服务层在执行业务逻辑时，还要去推送大量的消息到各个节点上，比较影响消息的吞吐量，因此通过增加 消息分发层 来推送和维护消息，提高了系统的并发处理能力，避免了因消息推送阻塞而导致的性能问题。
3、消息聚合
消息聚合也是比较常用的一个手段，我看了 B 站分享出来的技术文章，多次提到了消息聚合。
如果不使用消息聚合，就拿弹幕消息来说，如果一个用户发送一条弹幕消息，那么这条消息需要扩散到同时在线的所有用户，假如说有 1kw 人在线，那么发送的消息数量就是 1kw * 1kw，消息量巨大！
因此，可以根据一定的规则进行消息聚合，批量推送，比如说达到一定时间内推送一次，或者消息数量达到多少就进行推送一次，如下图：
根据 B 站统计结果，加入消息聚合后，发送消息的 QPS 下降了 60% 左右，大大减少了发送消息所带来的压力！
4、压缩算法
在消息聚合后，降低了消息的数量，减少了发送次数，但是同时发送消息的体积会增加，影响了写入 IO，因此采用 压缩算法 来对消息进行压缩。
市面上常用的两个压缩算法：zlib 和 brotli。
原文对两个压缩算法进行了比较，发现 brotli 算法比较具有优势，因此选择了该算法。
比较结果如下（来自于原文）
