性能是一个多方面综合的结果,遵循短板理论。系统中任何一个部分成为性能瓶颈,都会影响整个系统的性能表现
对于WEB应用,首先第一步是响应HTTP请求,即使后端的性能再好,如果在这里出现瓶颈,整个系统的性能也会很差,类似于一个很大的水瓶,但是入水口很小。在这个环节,可以通过DNS分流,负载均衡等方式改善。另外,现在高性能的HTTP服务器(Nginx、node.js等)本身,由于采用了事件通知等设计方式,单个线程可以响应多个HTTP请求,减少了线程创建和切换的开销(CPU与内存),也可以显著提升响应HTTP请求的性能
接受请求之后,则进入系统后端进行业务逻辑处理,在这里也会产生性能瓶颈。通过集群的方式,可以有效改善。因为单台服务器的硬件总是有限的,受限于CPU和内存,单台机器能够处理的负载终究是有限的,这时可以采用集群方案,将请求分摊到不同的服务器上处理。这对应用的实现本身是有要求的,基本上要求应用是“无状态”的。比如如果应用的业务逻辑依赖session,那么集群就无法简单地实现,还需要加入session同步的策略等。另外应用本身的代码也会有影响,比如在关键路径上使用了synchronized,那么就只能串行处理,对性能肯定有影响
集群不等于分布式。当应用的规模大到一定程度,简单的集群也无法支撑,这时候往往还需要考虑分布式,对系统进行拆分,充分利用硬件的性能,达到最大的扩展性。此外,即使不考虑性能,将系统拆分,实现“服务化”,对于功能的扩展也是很有帮助的。比如说,只有单个系统时,用户管理可以和业务系统放在一起;但是当应用规模不断增大,有100个系统,那么把用户管理拆分出来,就可以在100个系统中实现这部分功能的共享
最后到了持久层,这里往往会涉及到大量的IO读写,这是最容易产生性能瓶颈的地方。传统的RDBMS本质上是一个单机系统,并且需要遵循ACID的约束。所以传统的关系数据库的扩展性是很差的。比如说,我们用到了数据库集群,这可以解决服务可用性的问题(主备倒换),容灾的问题(数据冗余),对性能也有一定的帮助(同时响应更多的数据库连接请求)。但是仅仅这样还不够,因为前面说过RDBMS本质上是单机系统,即使用了集群亦然。什么意思呢?集群仅仅解决了多连接并发的问题,但是数据库本身插入、查询,涉及到大量的IO,就已经成为了瓶颈,尤其在数据量很大的情况就更加明显。所以仅仅是集群还不够,这时候就需要分表(水平拆分),这对系统的代码就有要求,什么样的数据,要到哪个表里查询,都需要遵循一定的规则。有一个办法是,将数据库路由的功能放在JDBC之下,数据库之上,这样应用就只需要连接到这个数据库路由层,不用关心表的实际位置。随着数据库复杂度的上升,本来很好用的ORM,也就越来越捉襟见肘了
数据规模越来越大,遇到即使拆表也无法解决问题的时候,就需要考虑RDBMS之外的方案。比如键值数据库(Redis、Tair)、文档数据库(MongoDB)等NOSQL技术,甚至还有文件系统(GFS、TFS),当然缓存也是很常见的重要方案
总的来说,性能是一个很大的话题。为了实现高性能,系统的架构是随着业务的发展,逐步演化的,从一开始就设计一个大规模的架构,绝非明智之举。“先实现功能,再按需优化”,才是比较好的策略。在这个过程中,既需要前瞻的眼光,也需要推倒重来的勇气
如同DOTA的路人和CW是2个不同的游戏一样;同样的应用,在小规模场景,和大规模场景(高并发、海量数据)下,也是完全不同的两回事,为了实现同样的功能,架构和实现上可能是千差万别的
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