问答博客标签用户活动
logo极客观点logo研发管理logoHarmonyOS
javascript
php
java
vue.js
git
html5
python
node.js
android
mysql
react.js
linux
ios
css
golang
spring
docker
程序员
logoONES 研发管理logo思否企业问答logo安谋科技 XPU

如何设计高并发、高可用的系统架构呢？有哪些重要的点？

头像头饰
我要出家当道士
    282

    如何设计高并发、高可用的系统架构呢？有哪些重要的点？

    按我的理解，主要包含下面几点，希望大家多补充。
    1、负载均衡，

    （1）对于各类节点，可以同时部署备用节点，结合KeepAlive，保证高可用；
（2）DNS 解析域名时，动态的返回不同的 IP 以实现服务机房的负载均衡；
（3）部署 OSPF，在 IP 路由的时候就对请求进行负载均衡，转发到不同的网关节点；
（4）部署 LVS 节点，将请求负载均衡的转发到 Nginx 反向代理集群
（5）部署 Nginx 反向代理集群，将用户请求负载均衡的转发到不同应用服务集群；

    2、动静分离：部署 CDN 缓存静态资源
    3、部署分布式缓存 Redis：对数据库数据进行缓存
    4、部署分布式文件系统 HDFS：用于源站存储静态数据，多副本，高可用，磁盘负载均衡，按标签选择数据节点存放；
    5、部署对象存储：存储海量小文件
    6、部署分布式数据库：mongodb分片集群、mysql分库分表、TIDB、goldenDB等
    7、部署 MQ 消息队列，对用户请求按实时响应要求进行分类处理；
    8、容器化部署，将应用服务封装成微服务

    极客观点微服务服务器负载均衡容器
    阅读 204
    avatarAI BotBETA

    设计高并发、高可用的系统架构确实是一个复杂但至关重要的任务，以下是对您提出的各点的补充和完善，以及一些额外的关键点：

    高并发、高可用系统架构设计

    1. 负载均衡

      • 部署备用节点：通过主备切换、故障自动恢复等机制，确保系统的高可用性。同时，可以使用KeepAlive等技术保持连接活跃。
      • DNS解析负载均衡：动态地返回不同的IP地址，以实现服务机房的负载均衡。
      • IP路由负载均衡：如部署OSPF等协议，在IP路由层面进行负载均衡，将请求转发到不同的网关节点。
      • LVS负载均衡：使用LVS（Linux Virtual Server）将请求负载均衡地转发到Nginx反向代理集群。
      • Nginx反向代理集群：Nginx作为高性能的反向代理服务器，可以将用户请求负载均衡地转发到不同的应用服务集群。

    2. 动静分离

      • 部署CDN：使用CDN（内容分发网络）缓存静态资源，如图片、视频、静态页面等，以减轻源站的压力并提高用户访问速度。

    3. 分布式缓存

      • 部署Redis等分布式缓存：将热点数据缓存在内存中，减少数据库的访问压力，提高系统的性能。同时，Redis等缓存系统支持数据持久化、主从复制等特性，确保数据的高可用性。

    4. 分布式文件系统

      • 部署HDFS等分布式文件系统：用于存储静态数据，支持多副本、高可用、磁盘负载均衡等特性。通过按标签选择数据节点存放，可以实现数据的灵活管理和访问。

    5. 对象存储

      • 存储海量小文件：对象存储系统如Amazon S3、阿里云OSS等，适用于存储海量小文件，支持高效的数据访问和管理。

    6. 分布式数据库

      • 部署MongoDB分片集群、MySQL分库分表、TiDB、GoldenDB等分布式数据库：根据业务需求选择合适的分布式数据库方案，实现数据的水平扩展和高可用。通过分片、分库分表等技术，将数据分散存储在多个数据库实例上，提高数据库的读写性能和扩展性。

    7. MQ消息队列

      • 部署RabbitMQ、Kafka等消息队列：对用户请求按实时响应要求进行分类处理。通过消息队列实现异步处理、削峰填谷等特性，提高系统的并发处理能力和响应速度。

    8. 微服务架构

      • 容器化部署：将应用服务封装成微服务，每个服务独立部署、独立扩展。通过Docker、Kubernetes等容器化技术，实现应用的快速部署和高效管理。
      • 服务治理：微服务之间通过轻量级的通信机制（如REST API、gRPC等）进行交互，降低系统间的耦合度。同时，使用服务注册与发现、负载均衡、熔断降级等服务治理手段，确保微服务的高可用性和稳定性。

    额外关键点

    1. 数据库优化

      • 合理设计和使用数据库索引：提高查询性能，减少数据库的扫描和排序操作。
      • 数据库读写分离：将读操作和写操作分别分配到不同的数据库实例上，以减轻主数据库的压力并提高数据库的并发处理能力。

    2. 缓存机制

      • 多级缓存：使用浏览器缓存、Nginx缓存、本地缓存（JVM）、分布式缓存（Redis）等多级缓存策略，提高数据的访问速度和可扩展性。
      • 缓存更新策略：包括缓存失效策略、缓存预加载策略等，保证缓存数据的一致性和及时性。

    3. 异步处理

      • 将请求和处理解耦：通过消息队列实现异步处理，提高系统的并发处理能力和响应速度。同时，异步处理还可以降低系统间的耦合度并增强系统的稳定性和可扩展性。

    4. 高可用与容错

      • 熔断与限流：通过熔断服务和限流算法（如令牌桶、漏桶等）保护系统免受流量过载的影响。
      • 资源隔离：将服务和资源互相隔离（如网络资源、机器资源、线程资源等），防止因某个服务的资源不足而抢占其他服务的资源。

    5. 监控与调优

      • 实时监控：对系统进行实时监控，包括系统性能、数据库性能、缓存性能等，及时发现并解决潜在问题。
      • 性能调优：根据监控数据对系统进行性能调优（如调整线程池大小、优化数据库查询语句等），提高系统的整体性能。

    综上所述，设计高并发、高可用的系统架构需要从多个方面综合考虑并实施相应的策略和技术手段。

    撰写回答
    你尚未登录，登录后可以
    • 和开发者交流问题的细节
    • 关注并接收问题和回答的更新提醒
    • 参与内容的编辑和改进，让解决方法与时俱进
    推荐问题
    logo
    极客观点
    子站问答
    访问
    宣传栏