Linux——高流量 高并发(访问场景) 高可用(架构要求)

高并发通用设计逻辑: 定位单点,拆分问题

架构调整的顺序:

  1. 动静分离

// 没有实现动静分离

// 静态请求 交给 nginx或者 httpd 这种对于静态资源处理效率更高的服务,动态请求 交给php-fpm 服务来处理

使用云服务提供商 (阿里云 / 华为云等属于公有云服务商)提供的CDN 服务,将静态资源部署到CDN 中托管,也可以实现动静分离

  1. 缓存技术

varnish / squid / nginx等较为知名的缓存加速软件,进一步加速网站响应速度

加入缓存之后,因为缓存服务一般将数据缓存内存中,数据处理的速度更快,因为数据缓存在内存中,所以也不需要在文件系统中定位请求资源的路径,省去与文件系统和磁盘读写的时间。

设置数据库交互缓存。redis提供数据库的读请求缓存。

  1. 队列(消息队列) 流量削峰平谷 服务解耦(微服务)
  2. 异步处理 服务的事务处理模型
  3. 服务隔离 服务隔离后,就属于分布式部署
    1. 物理隔离 // 分离到不同的物理服务器中
    2. 逻辑隔离 // 虚拟化技术 以及容器技术(计算资源面对高并发时的处理逻辑)
  4. 水平扩展
    1. 负载均衡
    2. 集群高可用
    3. 数据库的水平扩展
      • 读写分离
      • 负载均衡调度
      • 数据一致性
      • 分表分库
      • 异地数据库部署方案 (根据地区部署数据库,将该地区的热点数据保存到地区中)
  5. 监控访问数据
    1. 平均响应时间
    2. QPS
    3. 慢查询日志
    4. 记录客户端分布
  6. 通过管理手段来预估可能的并发数量
    1. 临时促销活动等
    2. 弹性调度 临时资源的租用,临时活动结束后将结束租用。

基础设施高并发

目的: 提高基础硬件使用率主要是cpu 避免软件性能瓶颈

通过隔离软件运行环境实现,主要是虚拟化技术:

  1. 硬件虚拟化 vmware 等
  2. 指令集虚拟化 qemu
  3. 运行库虚拟化 docker等容器技术
    1. 容器编排平台K8S
相关推荐
ethantan9 小时前
AI Agent 组成:像人一样思考的智能体
人工智能·程序员·架构
orion579 小时前
Missing Semester Class1:course overview and introduction of shell
linux
Cosolar12 小时前
vLLM 生产级部署完全指南
人工智能·后端·架构
云上工程笔记13 小时前
从 0 到 1 配 OpenCode 多 Agent:7 个角色协作、视觉委托与权限隔离实战
架构
SkyWalking中文站13 小时前
认识 Horizon UI · 6/17:Trace 探索器
运维·监控·自动化运维
王二端茶倒水14 小时前
从千兆到万兆:宽带运营不能只卖套餐,要管用户生命周期从千兆到万兆:宽带运营需要管理用户生命周期
后端·网络协议·架构
锋行天下14 小时前
半秒开!还有谁!!!
前端·vue.js·架构
用户1204872216115 小时前
Linux驱动编译与加载
linux·嵌入式
这个DBA有点耶16 小时前
SQL改写进阶:标量子查询的“隐形代价”与消除实战
数据库·mysql·架构
杉氧17 小时前
Compose 时代的 MVI 架构:如何用单向数据流驱动复杂 UI?
android·架构·android jetpack