互联网高性能网络系统建设经验总结！

互联网发展至今，各种应用层出不穷，动辄上亿用户。因此，如何构建一个高性能、高可靠性的优秀应用系统，对于每一个开发者来说都是非常重要的。本文总结了我在工作中学习和使用的一些方法，希望能给其他同学一些参考，在未来的发展中遇到类似的问题，快速找到解决方法。我的主要语言是JAVA，所以下面不做特别的解释，但是我用的是JAVA语言。

高性能的关键

为了实现高性能，我总结了三点：

躲藏

DNS缓存

数据库缓存

分布式缓存

使分离

业务拆分

数据库拆分

异步的

异步网络

磁盘异步

使用消息

上面列出了三种常见情况。无论在哪里遇到性能瓶颈，记住这三点，大部分时候都能找到解决方案。下面介绍这三点在整个架构各个方面的应用

无状态服务

说到无状态服务，我们必须首先想到无状态对象。无状态对象可以简单地理解为没有字段的对象。例如，模型/实体对象不是无状态对象，因为它们包含字段。例如，* *控制器在典型的MVC场景中，* *服务是无状态的，只包含方法。有些是有状态的，比如struct 2框架的Action，所以struct 2现在用的比较少。有了无状态对象，我们就有可能构建无状态服务。因为请求链接不包含状态对象，所以每个请求都是独立的。这种架构有助于我们的服务扩展。

无状态服务有时不可避免地会遇到一些有状态的对象，比如会话。因为http请求是无状态的，所以cookie和会话必须一起使用来标识多个http请求属于同一个用户。通常有两种解决方案：

使用cookie存储

使用分布式会话服务

首先是将所有对象信息存储在cookie中，通过相应的算法在服务器端读出cookie中的信息。这些信息通常是加密的。

第二种方法是将会话存储在分布式数据库或分布式缓存中，通常存储在redis或memcache中。那么这种服务扩展将取决于第三方数据库或缓存的能力。淘宝也有类似的组件，开源世界也有基于memcache和redis的分布式session

无状态服务使用拆分和缓存

业务拆分

无状态可以扩展应用服务级别，但是当单个应用太大太臃肿时，就需要对应用进行拆分。纵向拆分就是按业务拆分，比如电商系统，按订单系统，点系统拆分。拆分便于开发和扩展。系统大了以后，每个业务的流量都不一样。比如买方系统的流量肯定比卖方系统大很多。此时，只能添加买方系统的机器。

我们的应用层除了根据不同的服务拆分成不同的系统外，还可以拆分，一般分为应用层、逻辑层和原子层。应用层是各种数据和逻辑服务的集合。逻辑层包含大量可重用的逻辑，原子层直接操作数据库，包括一些基本的数据操作。

不管拆分形式如何，拆分系统在物理层面上是分离的，所以系统之间的通信是拆分中最重要的问题。

位置遥控(remote position control)

在RPC服务之前，已经有很多系统通信的方法，比如RMI、WebService等，但是RPC已经以一种更方便、更高效、跨平台的方式成为主流的通信手段。几乎每个大公司都有自己的RPC框架：淘宝的HSF，58的SCF，还有很多优秀的开源框架：Dubbo，GRPC，节俭等等。国内也有很多使用dubbo的大公司：JD.COM、当当。

（法属）马提尼克岛（Martinique的简写）

RPC调用一般用于重耦合、同步调用的场景。MQ作为异步通信的另一种手段，也广泛应用于各种业务中。常用的有：ActiveMQ，RabbitMQ，卡夫卡，RocketMQ。前两种一般作为企业应用使用，它们的主要特点是支持很多特性和规范。后两者都是互联网级的，吞吐量更强，性能更高，但是牺牲了很多MQ特性。Mq通常用于需要连续性的场景，例如用户注册和信用发送。用户注册后，可以直接返回前台成功，然后向mq系统发送注册成功消息，发送信用动作订阅注册事件，消费mq事件信息。

MQ最大的优点是削峰和解耦。在RPC风格的同步调用场景中，如果A和B在同一个逻辑中被调用，那么在扩展的时候必须同时进行扩展。但消息有了之后，A给B发消息，暂时不能及时处理，或者B在A峰后继续处理，即使B短时间内无法匹配A的发消息能力。

数据库拆分

一般项目都会经历数据量从小到大的变化，所以数据库拆分也是根据不同的数据量和不同的阶段来处理的。

读写分离是大多数应用程序遇到性能瓶颈时应该做的第一件事。大多数互联网应用都是阅读占据道路90%以上的场景。因此，一个主机有更多的从机，一个主机写，另一个从机读。但是这种主从模式也有一些问题，比如有些数据需要及时，也就是需要写完就立即读取。因为主从同步是通过日志的异步复制，所以存在数据不一致窗口。这时候一定要强行读取主库，保证数据安全，开发的时候一定要注意。

垂直分裂，也就是分裂不会

水平分割，一般就是说sharding。将同一个表中的不同字段，拆分成不同的表，或者将同一张表按照hash或者业务字段分成不同的分片。这种一般需要DAL框架的支持，其中有TDDL、Cobar、Mycat等。主要就是通过框架让程序编写者对数据库的拆分不可见，就像操作一个数据库一样。不过现在的DAL框架还不能达到这样的目的，尤其是在跨库事务的场景下，一般都需要其他方式处理。