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高容错性商城项用到什么框架_服务器

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高容错性商城项用到什么框架？

我们先来说高并发吧。

高并发是互联网分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一，它通常指：通过设计保证系统能够同时并行处理很多的请求。

响应时间：系统对请求做出 响应的时间。例如：处理一个HTTP请求需要200ms，那200ms就是响应时间。

吞吐量：单位时间内处理的请求数量。

QPS：每条响应的请求数量。其实这个指标和吞吐量区分不明显。

并发数量：同时承载正常使用系统功能的用户数量。例如：QQ同时在线的用户数量其实也就是并发数量了。

提高系统的能发能力，主要有两种方式：垂直扩展和水平扩展

垂直扩展

其实就是提升单机的处理能力，一般又有两种方法：

1）增强单机硬件性能

这个方法简单暴力，升级CPU，升级硬盘，升级内存，升级网卡。

2）提升单机架构性能

这个方式就是委婉一点了，我们通过缓存，尽量的减少IO的次数，使用异步的线程处理，增加服务的吞吐量，使用无锁的数据结构，减少响应时间等等。

在互联网飞速发展的时期，提升单机硬件性能往往是最快的方法，因为这个阶段，时间是最包括的，升级硬件是最能够有效解决问题的方式，而且时间成本几乎可以不考虑。

但是这个方法有一个致命的缺点，就是，单机的性能是有极限的，但是用户的增长理论上可以是无限的，所以，解决问题的根源，这个方式并不适用，我们更多的还是选择水平扩展的方式

水平扩展

水平扩展，其实就是增加服务器的数量，从而线性扩充系统的性能，但是，这个就对系统的架构设计有要求了，如何让架构各层能够进行水平扩展的设计，就是系统设计的重点了。

常见的分布式架构如上图：

客户端层：浏览器或者手机APP

反向代理层：系统入口、反向代理

站点应用层：实现核心的逻辑，返回html或者json

服务层：这一层可以有，也可以没有，如果我们没有实现服务化，也就没有这个了

数据缓存层：缓存部分数据，加速访问速度，减少数据库的IO

数据库层：固化数据的存储

反向代理层的水平扩展

其实是通过DBS轮询实现的：DNS-SERVER对于一个域名配置了多个解析IP，每次DNS解析请求来访问DNS-SERVER，会轮询返回这些IP。

当Nginx成为瓶颈的时候，只要增加服务器数量，部署Nginx服务，增加IP，就可以扩展反向代理层的性能，理论上是可以实现无限高并发的。

站点层的水平扩展

站点层的水平扩展是通过Nginx实现的，通过修改Nginx配置，设置多个web后端。当web后端成为瓶颈时，增加web服务器，加入Nginx配置中，就可以理论上实现无限高并发了。

服务层水平扩展

服务层的水平扩展，是通过服务连接池实现的。

站点层通过RPC-client调用下游服务层RPC-server时，当服务层成为瓶颈时，增加服务器，部署到RPC-client下游服务连接中，就可扩展性能了。

数据库层的水平扩展

缓存想要扩展是很简单的，只需要细化缓存的颗粒就行了，例如某一个服务器，缓存哪些类型的数据，我们一般缓存的数据并不会很多，通常都是变化频率不高的数据进行缓存，变化频率高的数据，缓存的意义相对较小。

但是，数据库其实是有极限的，随着我们数据量的增加，数据库的压力越来越大。

一般我们的处理就是，分库分表。

将数据层水平拆分，例如服务器A存储用户数据，服务器B存储订单数据。这样，我们就可以实现服务器的水平扩充。

但是有时候，一个表，例如订单表的数据量就会非常的大。

我们又会对这样类型的表进行垂直的拆分。

将表分为order1，order2……

通过orderid的范围来确定应该查询那个数据库。

例如：order1库，存储orderid1—1kw

order2库，存储orderid1kw-2kw

这样，我们就能很好的对数据进行路由，并且数据均衡性较好，也容易扩展。

其实，能够实现高并发的技术很多。

好像我们在做秒杀的时候，其实我们从客服端、站点层，到服务层，每一层都有一个过滤，让无效的访问能够被过滤，减少数据层的IO，其实，数据层是最容易产生瓶颈的一层，所以，我们的所有工作，就是尽可能的少对数据层进行访问，提高吞吐量。

所以，类似队列，缓存，负载均衡都是一些常用的手段。

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