通用设计方法

单点拆分

动静分离

• 静态资源是nginx，动态使用apache

  

• 如果使用云服务，那么可以用CDN来承载静态资源

数据库拆分（性价比高）

• 将后端服务和数据库放在同一台服务器上是“灾难”

  ⼀旦系统承受的压⼒稍⼤，便会⾯临“债股双杀”的局⾯：

  1. CPU 被耗尽导致 MySQL 响应变慢；

  2. 应⽤代码需更长时间等待，虽不额外消耗 CPU 资源，却占⽤⼤量内存；

  3. 系统内存被占⽤导致 InnoDB 缓存被系统回收，进⼀步降低了 MySQL 的运⾏速度；

  4. 最终形成“内卷”和“踩踏”，系统性能急剧下降，服务可能完全崩溃。

• 即使是⼀台1 核 2G 的 MySQL 服务器，也能够达到 200QPS（Query Per Second，每秒执⾏的 SQL 语句数） 的每秒执⾏ SQL 语句数，⾜以⽀撑⼀个每天⼀百万 PV 的⼩⽹站

高并发系统的通用设计方法是什么？

⾼并发系统遇到性能瓶颈，⼀定是某个单点资源达到了极限，例如数据库、后端云服务器、⽹络带宽等，需要找到这个瓶颈资源，拆分它，提升整个系统的容量。具体来说，有如下⼏个设计⽅向：

1. 负载均衡：这是解决⾼并发问题的最基本和最直接的⽅式。负载均衡可以将请求分散到多个服务器上，从⽽使得每个服务器的负载保持在⼀个相对较低的⽔平，提⾼了系统的整体处理能⼒。

2. 缓存技术：缓存是提⾼系统性能的⼀种重要⼿段。通过将经常访问的数据存储在内存中，可以⼤⼤减少对数据库的访问，从⽽提⾼系统的响应速度。

3. 异步处理：异步处理是⼀种将耗时的操作转化为后台任务进⾏处理的⽅式，这样主线程就可以⽴即返回，不需要等待这些操作完成。这种⽅式可以提⾼系统的并发处理能⼒。

4. 消息队列：消息队列是⼀种⽤于处理⼤量并发请求的技术。通过将请求放⼊消息队列中，然后由专门的服务进程来处理这些请求，可以避免主线程被阻塞，从⽽提⾼系统的并发处理能⼒。

5. 数据库优化：对于数据库来说，优化SQL语句、合理设置索引、使⽤数据库集群等都可以提⾼数据库的处理能⼒，从⽽提⾼整个系统的性能。

6. ⽔平扩展：当系统的负载达到⼀定程度时，可以通过增加更多的服务器来扩展系统的能⼒。这通常需要对系统进⾏微服务化改造，每个服务都可以独⽴地部署和扩展。

7. 服务隔离：在⾼并发系统中，通常会有多个服务同时运⾏。为了保证服务的独⽴性和稳定性，需要将不同的服务隔离开来，避免⼀个服务的故障影响到其他服务。

高并发系统的拆分顺序是什么样的？