1、大規模并發帶來的挑戰

 

比如說5w每秒的高并發秒殺功能，在這個過程中，整個Web系統遇到了很多的問題和挑戰。如果Web系統不做針對性的優化，會輕而易舉地陷入到異常狀態。一起來討論下優化的思路和方法。

 

1.1、請求接口的合理設計

 

一個搶購頁面，通常分為2個部分，一個是靜態的HTML等內容，另一個就是Web后臺請求接口。通常靜態HTML等內容，是通過CDN的部署，一般壓力不大，核心瓶頸實際上在后臺請求接口上。這個后端接口，必須能夠支持高并發請求，同時必須盡可能“快”，在最短的時間里返回用戶的請求結果。為了實現盡可能快這一點，接口的后端存儲使用內存級別的操作會更好一點，仍然直接面向MySQL之類數據庫的存儲是不合適的，如果有這種復雜業務的需求，都建議采用異步寫入。

 

1.2、高并發的挑戰

 

衡量一個Web系統的吞吐率的指標是QPS(Query Per Second，每秒處理請求數)，解決每秒數萬次的高并發場景，這個指標非常關鍵。假設處理一個業務請求平均響應時間為100ms，同時系統內有20臺Apache的Web服務器，配置MaxClients為500個(表示Apache的最大連接數目)。那么Web系統的理論峰值QPS為(理想化的計算方式)：20*500/0.1 = 100000 (10萬QPS) ，系統似乎很強大，1秒鐘可以處理完10萬的請求，實際情況當然沒有這么理想。在高并發的實際場景下，機器都處于高負載的狀態，在這個時候平均響應時間會被大大增加。就Web服務器而言，Apache打開了越多的連接進程，CPU需要處理的上下文切換也越多，額外增加了CPU的消耗，然后就直接導致平均響應時間增加。因此上述的MaxClient數目，要根據CPU、內存等硬件因素綜合考慮，絕對不是越多越好?？梢酝ㄟ^Apache自帶的abench來測試一下，取一個合適的值。然后，我們選擇內存操作級別的存儲的Redis，在高并發的狀態下，存儲的響應時間至關重要，不考慮網絡帶寬和負載均衡問題。假設系統，在5w/s的高并發狀態下，平均響應時間從100ms變為250ms(實際情況，甚至更多)：20*500/0.25 = 40000 (4萬QPS)于是系統剩下了4w的QPS，面對5w每秒的請求，中間相差了1w。 舉個通俗例子說明，收費站1秒鐘來5部車，每秒通過5部車，收費站運作正常。突然這個收費站1秒鐘只能通過4部車，車流量仍然依舊，結果必定出現大塞車。(5條車道忽然變成4條車道的感覺)同理某一個秒內，20*500個可用連接進程都在滿負荷工作中，卻仍然有1萬個新來請求，沒有連接進程可用，系統陷入到異常狀態也是預期之內。其實在正常的非高并發的業務場景中，也有類似的情況出現，某個業務請求接口出現問題，響應時間極慢，將整個Web請求響應時間拉得很長，逐漸將Web服務器的可用連接數占滿，影響其他正常的業務請求，無連接進程可用。更嚴重的是用戶的行為，系統越是不可用，用戶的點擊越頻繁，惡性循環最終導致“雪崩”(其中一臺Web機器掛了，導致流量分散到其他正常工作的機器上，再導致正常的機器也掛，然后惡性循環)，將整個Web系統拖垮。

 

1.3、重啟與過載保護

 

如果系統發生“雪崩”，貿然重啟服務，是無法解決問題的。這種情況最好在入口層將流量拒絕，然后再將重啟，如果是redis/memcache這種服務也掛了，重啟的時候需要注意“預熱”，并且很可能需要比較長的時間。秒殺和搶購的場景，流量往往是超乎系統的準備和想象的。這個時候過載保護是必要的。如果檢測到系統滿負載狀態，拒絕請求也是一種保護措施。在前端設置過濾是最簡單的方式，但是，這種做法是會被客戶罵的，更合適的解決方案是將過載保護設置在CGI入口層，快速將客戶的直接請求返回。