伺服器拉爆高並發是什麼意思

1. 如何提高高性能伺服器並發量

消除瓶頸是提高伺服器性能和並發能力的唯一途徑。 如果你能夠消除所有的瓶頸，你就能夠最大的發揮硬體性能，讓系統的性能和並發數到達最佳。 採用多線程多核編程，使用事件驅動或非同步消息機制，盡量減少阻塞和等待操作（如I/O阻塞、同步等待或計時/超時等）。 原理： 1、多線程多核編程，消除cpu瓶頸。 2、採用IOCP或epoll，利用狀態監測和通知方式，消除網路I/O阻塞瓶頸。 3、採用事件驅動或非同步消息機制，可以消除不必要的等待操作。 4、如果是Linux，可以採用AIO來消除磁碟I/O阻塞瓶頸。 5、在事件驅動框架或非同步消息中統一處理timer事件，變同步為非同步，而且可以在一個線程處理無數timer事件。 6、深入分析外部的阻塞來源，消除它。 比如資料庫查詢較慢，導致伺服器處理較慢，並發數上不去，這時就要優化資料庫性能。 7、如果與某個其他server通信量很大，導致性能下降較多。 可以考慮把這兩個server放在一個主機上，採用共享內存的方式來做IPC通信，可以大大提高性能。

2. 如何處理高並發

處理高並發的六種方法

1：系統拆分，將一個系統拆分為多個子系統，用bbo來搞。然後每個系統連一個資料庫，這樣本來就一個庫，現在多個資料庫，這樣就可以抗高並發。

2：緩存，必須得用緩存。大部分的高並發場景，都是讀多寫少，那你完全可以在資料庫和緩存里都寫一份，然後讀的時候大量走緩存不就得了。畢竟人家redis輕輕鬆鬆單機幾萬的並發啊。沒問題的。所以你可以考的慮考慮你的項目里，那些承載主要請求讀場景，怎麼用緩存來抗高並發。

3：MQ(消息隊列)，必須得用MQ。可能你還是會出現高並發寫的場景，比如說一個業務操作里要頻繁搞資料庫幾十次，增刪改增刪改，瘋了。那高並發絕對搞掛你的系統，人家是緩存你要是用redis來承載寫那肯定不行，數據隨時就被LRU(淘汰掉最不經常使用的)了，數據格式還無比簡單，沒有事務支持。所以該用mysql還得用mysql啊。那你咋辦？用MQ吧，大量的寫請求灌入MQ里，排隊慢慢玩兒，後邊系統消費後慢慢寫，控制在mysql承載范圍之內。所以你得考慮考慮你的項目里，那些承載復雜寫業務邏輯的場景里，如何用MQ來非同步寫，提升並發性。MQ單機抗幾萬並發也是ok的。

4：分庫分表，可能到了最後資料庫層面還是免不了抗高並發的要求，好吧，那麼就將一個資料庫拆分為多個庫，多個庫來抗更高的並發；然後將一個表拆分為多個表，每個表的數據量保持少一點，提高sql跑的性能。

5：讀寫分離，這個就是說大部分時候資料庫可能也是讀多寫少，沒必要所有請求都集中在一個庫上吧，可以搞個主從架構，主庫寫入，從庫讀取，搞一個讀寫分離。讀流量太多的時候，還可以加更多的從庫。

6：solrCloud:
SolrCloud(solr 雲)是Solr提供的分布式搜索方案，可以解決海量數據的 分布式全文檢索，因為搭建了集群，因此具備高可用的特性，同時對數據進行主從備份，避免了單點故障問題。可以做到數據的快速恢復。並且可以動態的添加新的節點，再對數據進行平衡,可以做到負載均衡：

3. 程序員們的三高：高並發、高性能、高可用！

高並發（High Concurrency）是互聯網分布式系統架構設計中必須考慮的因素之一，它通常是指，通過設計保證系統能夠同時並行處理很多請求。 高並發相關常用的一些指標有響應時間（Response Time），吞吐量（Throughput），每秒查詢率QPS（Query Per Second），並發用戶數等。

只要增加伺服器數量，就能線性擴充系統性能。水平擴展對系統架構設計是有要求的，難點在於：如何在架構各層進行可水平擴展的設計。

高可用性（High Availability）通常來描述一個系統經過專門的設計，從而減少停工時間，而保持其服務的高度可用性(一直都能用)。

比如現在redis的高可用的集群方案有： Redis單副本，Redis多副本（主從），Redis Sentinel（哨兵），Redis Cluster，Redis自研。

4. php 高並發解決思路解決方案

php 高並發解決思路解決方案，如何應對網站大流量高並發情況。本文為大家總結了常用的處理方式，但不是細節，後續一系列細節教程給出。希望大家喜歡。

一 高並發的概念

在互聯網時代，並發，高並發通常是指並發訪問。也就是在某個時間點，有多少個訪問同時到來。

二 高並發架構相關概念

1、QPS (每秒查詢率) : 每秒鍾請求或者查詢的數量，在互聯網領域，指每秒響應請求數(指 HTTP 請求)

2、PV（Page View）：綜合瀏覽量，即頁面瀏覽量或者點擊量，一個訪客在 24 小時內訪問的頁面數量

--註：同一個人瀏覽你的網站的同一頁面，只記做一次 pv

3、吞吐量（fetches/sec） ：單位時間內處理的請求數量 （通常由 QPS 和並發數決定）

4、響應時間：從請求發出到收到響應花費的時間

5、獨立訪客（UV）：一定時間范圍內，相同訪客多次訪問網站，只計算為 1 個獨立訪客

6、帶寬：計算帶寬需關注兩個指標，峰值流量和頁面的平均大小

7、日網站帶寬： PV/統計時間（換算到秒） * 平均頁面大小（kb）* 8

三 需要注意點：

1、QPS 不等於並發連接數（QPS 是每秒 HTTP 請求數量，並發連接數是系統同時處理的請求數量）

2、峰值每秒請求數（QPS）= （總 PV 數*80%）/ （六小時秒數*20%）【代表 80%的訪問量都集中在 20%的時間內】

3、壓力測試： 測試能承受的最大並發數 以及測試最大承受的 QPS 值

4、常用的性能測試工具【ab，wrk，httpload，Web Bench，Siege，Apache JMeter】

四 優化

1、當 QPS 小於 50 時

優化方案:為一般小型網站,不用考慮優化

2、當 QPS 達到 100 時,遇到數據查詢瓶頸

優化方案: 資料庫緩存層,資料庫的負載均衡

3、當 QPS 達到 800 時, 遇到帶寬瓶頸

優化方案:CDN 加速,負載均衡

4、當 QPS 達到 1000 時

優化方案: 做 html 靜態緩存

5、當 QPS 達到 2000 時

優化方案: 做業務分離,分布式存儲

五、高並發解決方案案例:

1、流量優化

防盜鏈處理(去除惡意請求)

2、前端優化

(1) 減少 HTTP 請求[將 css,js 等合並]

(2) 添加非同步請求(先不將所有數據都展示給用戶,用戶觸發某個事件,才會非同步請求數據)

(3) 啟用瀏覽器緩存和文件壓縮

(4) CDN 加速

(5) 建立獨立的圖片伺服器(減少 I/O)

3、服務端優化

(1) 頁面靜態化

(2) 並發處理

(3) 隊列處理

4、資料庫優化

(1) 資料庫緩存

(2) 分庫分表,分區

(3) 讀寫分離

(4) 負載均衡

5、web 伺服器優化

(1) nginx 反向代理實現負載均衡

(2) lvs 實現負載均衡

5. java web高並發是什麼意思

並發的意思就是有多人同時進行一個操作， 比如你家大門 有兩個人同時進去
這就叫並發了 要是一個人一個人排隊進就不是並發， 要是 幾百上千上萬人同時進大門 就可以稱為高並發了
並發和高並發 其實意思是一樣的 不同的只是並發數量上的區別

web的並發是指 多人同時向一個url發送請求

6. 高並發，你真的理解透徹了嗎

高並發，幾乎是每個程序員都想擁有的經驗。原因很簡單：隨著流量變大，會遇到各種各樣的技術問題，比如介面響應超時、CPU load升高、GC頻繁、死鎖、大數據量存儲等等，這些問題能推動我們在技術深度上不斷精進。

在過往的面試中，如果候選人做過高並發的項目，我通常會讓對方談談對於高並發的理解，但是能系統性地回答好此問題的人並不多。

大概分成這樣幾類：

1、對數據化的指標沒有概念 ：不清楚選擇什麼樣的指標來衡量高並發系統？分不清並發量和QPS，甚至不知道自己系統的總用戶量、活躍用戶量，平峰和高峰時的QPS和TPS等關鍵數據。

3、理解片面，把高並發設計等同於性能優化 ：大談並發編程、多級緩存、非同步化、水平擴容，卻忽視高可用設計、服務治理和運維保障。

4、掌握大方案，卻忽視最基本的東西 ：能講清楚垂直分層、水平分區、緩存等大思路，卻沒意識去分析數據結構是否合理，演算法是否高效，沒想過從最根本的IO和計算兩個維度去做細節優化。

這篇文章，我想結合自己的高並發項目經驗，系統性地總結下高並發需要掌握的知識和實踐思路，希望對你有所幫助。內容分成以下3個部分：

高並發意味著大流量，需要運用技術手段抵抗流量的沖擊，這些手段好比操作流量，能讓流量更平穩地被系統所處理，帶給用戶更好的體驗。

我們常見的高並發場景有：淘寶的雙11、春運時的搶票、微博大V的熱點新聞等。除了這些典型事情，每秒幾十萬請求的秒殺系統、每天千萬級的訂單系統、每天億級日活的信息流系統等，都可以歸為高並發。

很顯然，上面談到的高並發場景，並發量各不相同， 那到底多大並發才算高並發呢？

1、不能只看數字，要看具體的業務場景。不能說10W QPS的秒殺是高並發，而1W QPS的信息流就不是高並發。信息流場景涉及復雜的推薦模型和各種人工策略，它的業務邏輯可能比秒殺場景復雜10倍不止。因此，不在同一個維度，沒有任何比較意義。

2、業務都是從0到1做起來的，並發量和QPS只是參考指標，最重要的是：在業務量逐漸變成原來的10倍、100倍的過程中，你是否用到了高並發的處理方法去演進你的系統，從架構設計、編碼實現、甚至產品方案等維度去預防和解決高並發引起的問題？而不是一味的升級硬體、加機器做水平擴展。

此外，各個高並發場景的業務特點完全不同：有讀多寫少的信息流場景、有讀多寫多的交易場景， 那是否有通用的技術方案解決不同場景的高並發問題呢？

我覺得大的思路可以借鑒，別人的方案也可以參考，但是真正落地過程中，細節上還會有無數的坑。另外，由於軟硬體環境、技術棧、以及產品邏輯都沒法做到完全一致，這些都會導致同樣的業務場景，就算用相同的技術方案也會面臨不同的問題，這些坑還得一個個趟。

因此，這篇文章我會將重點放在基礎知識、通用思路、和我曾經實踐過的有效經驗上，希望讓你對高並發有更深的理解。

先搞清楚高並發系統設計的目標，在此基礎上再討論設計方案和實踐經驗才有意義和針對性。

高並發絕不意味著只追求高性能，這是很多人片面的理解。從宏觀角度看，高並發系統設計的目標有三個：高性能、高可用，以及高可擴展。

1、高性能：性能體現了系統的並行處理能力，在有限的硬體投入下，提高性能意味著節省成本。同時，性能也反映了用戶體驗，響應時間分別是100毫秒和1秒，給用戶的感受是完全不同的。

2、高可用：表示系統可以正常服務的時間。一個全年不停機、無故障；另一個隔三差五齣線上事故、宕機，用戶肯定選擇前者。另外，如果系統只能做到90%可用，也會大大拖累業務。

3、高擴展：表示系統的擴展能力，流量高峰時能否在短時間內完成擴容，更平穩地承接峰值流量，比如雙11活動、明星離婚等熱點事件。

這3個目標是需要通盤考慮的，因為它們互相關聯、甚至也會相互影響。

比如說：考慮系統的擴展能力，你會將服務設計成無狀態的，這種集群設計保證了高擴展性，其實也間接提升了系統的性能和可用性。

再比如說：為了保證可用性，通常會對服務介面進行超時設置，以防大量線程阻塞在慢請求上造成系統雪崩，那超時時間設置成多少合理呢？一般，我們會參考依賴服務的性能表現進行設置。

再從微觀角度來看，高性能、高可用和高擴展又有哪些具體的指標來衡量？為什麼會選擇這些指標呢？

2.2.1 性能指標

通過性能指標可以度量目前存在的性能問題，同時作為性能優化的評估依據。一般來說，會採用一段時間內的介面響應時間作為指標。

1、平均響應時間：最常用，但是缺陷很明顯，對於慢請求不敏感。比如1萬次請求，其中9900次是1ms，100次是100ms，則平均響應時間為1.99ms，雖然平均耗時僅增加了0.99ms，但是1%請求的響應時間已經增加了100倍。

2、TP90、TP99等分位值：將響應時間按照從小到大排序，TP90表示排在第90分位的響應時間， 分位值越大，對慢請求越敏感。

3、吞吐量：和響應時間呈反比，比如響應時間是1ms，則吞吐量為每秒1000次。

通常，設定性能目標時會兼顧吞吐量和響應時間，比如這樣表述：在每秒1萬次請求下，AVG控制在50ms以下，TP99控制在100ms以下。對於高並發系統，AVG和TP分位值必須同時要考慮。

另外，從用戶體驗角度來看，200毫秒被認為是第一個分界點，用戶感覺不到延遲，1秒是第二個分界點，用戶能感受到延遲，但是可以接受。

因此，對於一個 健康 的高並發系統，TP99應該控制在200毫秒以內，TP999或者TP9999應該控制在1秒以內。

2.2.2 可用性指標

高可用性是指系統具有較高的無故障運行能力，可用性 = 正常運行時間 / 系統總運行時間，一般使用幾個9來描述系統的可用性。

對於高並發系統來說，最基本的要求是：保證3個9或者4個9。原因很簡單，如果你只能做到2個9，意味著有1%的故障時間，像一些大公司每年動輒千億以上的GMV或者收入，1%就是10億級別的業務影響。

2.2.3 可擴展性指標

面對突發流量，不可能臨時改造架構，最快的方式就是增加機器來線性提高系統的處理能力。

對於業務集群或者基礎組件來說，擴展性 = 性能提升比例 / 機器增加比例，理想的擴展能力是：資源增加幾倍，性能提升幾倍。通常來說，擴展能力要維持在70%以上。

但是從高並發系統的整體架構角度來看，擴展的目標不僅僅是把服務設計成無狀態就行了，因為當流量增加10倍，業務服務可以快速擴容10倍，但是資料庫可能就成為了新的瓶頸。

像MySQL這種有狀態的存儲服務通常是擴展的技術難點，如果架構上沒提前做好規劃（垂直和水平拆分），就會涉及到大量數據的遷移。

因此，高擴展性需要考慮：服務集群、資料庫、緩存和消息隊列等中間件、負載均衡、帶寬、依賴的第三方等，當並發達到某一個量級後，上述每個因素都可能成為擴展的瓶頸點。

了解了高並發設計的3大目標後，再系統性總結下高並發的設計方案，會從以下兩部分展開：先總結下通用的設計方法，然後再圍繞高性能、高可用、高擴展分別給出具體的實踐方案。

通用的設計方法主要是從「縱向」和「橫向」兩個維度出發，俗稱高並發處理的兩板斧：縱向擴展和橫向擴展。

3.1.1 縱向擴展（scale-up）

它的目標是提升單機的處理能力，方案又包括：

1、提升單機的硬體性能：通過增加內存、 CPU核數、存儲容量、或者將磁碟 升級成SSD 等堆硬體的方式來提升。

2、提升單機的軟體性能：使用緩存減少IO次數，使用並發或者非同步的方式增加吞吐量。

3.1.2 橫向擴展（scale-out）

因為單機性能總會存在極限，所以最終還需要引入橫向擴展，通過集群部署以進一步提高並發處理能力，又包括以下2個方向：

1、做好分層架構：這是橫向擴展的提前，因為高並發系統往往業務復雜，通過分層處理可以簡化復雜問題，更容易做到橫向擴展。

上面這種圖是互聯網最常見的分層架構，當然真實的高並發系統架構會在此基礎上進一步完善。比如會做動靜分離並引入CDN，反向代理層可以是LVS+Nginx，Web層可以是統一的API網關，業務服務層可進一步按垂直業務做微服務化，存儲層可以是各種異構資料庫。

2、各層進行水平擴展：無狀態水平擴容，有狀態做分片路由。業務集群通常能設計成無狀態的，而資料庫和緩存往往是有狀態的，因此需要設計分區鍵做好存儲分片，當然也可以通過主從同步、讀寫分離的方案提升讀性能。

下面再結合我的個人經驗，針對高性能、高可用、高擴展3個方面，總結下可落地的實踐方案。

3.2.1 高性能的實踐方案

1、集群部署，通過負載均衡減輕單機壓力。

2、多級緩存，包括靜態數據使用CDN、本地緩存、分布式緩存等，以及對緩存場景中的熱點key、緩存穿透、緩存並發、數據一致性等問題的處理。

3、分庫分表和索引優化，以及藉助搜索引擎解決復雜查詢問題。

4、考慮NoSQL資料庫的使用，比如HBase、TiDB等，但是團隊必須熟悉這些組件，且有較強的運維能力。

5、非同步化，將次要流程通過多線程、MQ、甚至延時任務進行非同步處理。

6、限流，需要先考慮業務是否允許限流（比如秒殺場景是允許的），包括前端限流、Nginx接入層的限流、服務端的限流。

7、對流量進行 削峰填谷 ，通過 MQ承接流量。

8、並發處理，通過多線程將串列邏輯並行化。

9、預計算，比如搶紅包場景，可以提前計算好紅包金額緩存起來，發紅包時直接使用即可。

10、 緩存預熱 ，通過非同步 任務 提前 預熱數據到本地緩存或者分布式緩存中。

11、減少IO次數，比如資料庫和緩存的批量讀寫、RPC的批量介面支持、或者通過冗餘數據的方式幹掉RPC調用。

12、減少IO時的數據包大小，包括採用輕量級的通信協議、合適的數據結構、去掉介面中的多餘欄位、減少緩存key的大小、壓縮緩存value等。

13、程序邏輯優化，比如將大概率阻斷執行流程的判斷邏輯前置、For循環的計算邏輯優化，或者採用更高效的演算法。

14、各種池化技術的使用和池大小的設置，包括HTTP請求池、線程池（考慮CPU密集型還是IO密集型設置核心參數）、資料庫和Redis連接池等。

15、JVM優化，包括新生代和老年代的大小、GC演算法的選擇等，盡可能減少GC頻率和耗時。

16、鎖選擇，讀多寫少的場景用樂觀鎖，或者考慮通過分段鎖的方式減少鎖沖突。

上述方案無外乎從計算和 IO 兩個維度考慮所有可能的優化點，需要有配套的監控系統實時了解當前的性能表現，並支撐你進行性能瓶頸分析，然後再遵循二八原則，抓主要矛盾進行優化。

3.2.2 高可用的實踐方案

1、對等節點的故障轉移，Nginx和服務治理框架均支持一個節點失敗後訪問另一個節點。

2、非對等節點的故障轉移，通過心跳檢測並實施主備切換（比如redis的哨兵模式或者集群模式、MySQL的主從切換等）。

3、介面層面的超時設置、重試策略和冪等設計。

4、降級處理：保證核心服務，犧牲非核心服務，必要時進行熔斷；或者核心鏈路出問題時，有備選鏈路。

5、限流處理：對超過系統處理能力的請求直接拒絕或者返回錯誤碼。

6、MQ場景的消息可靠性保證，包括procer端的重試機制、broker側的持久化、consumer端的ack機制等。

7、灰度發布，能支持按機器維度進行小流量部署，觀察系統日誌和業務指標，等運行平穩後再推全量。

8、監控報警：全方位的監控體系，包括最基礎的CPU、內存、磁碟、網路的監控，以及Web伺服器、JVM、資料庫、各類中間件的監控和業務指標的監控。

9、災備演練：類似當前的「混沌工程」，對系統進行一些破壞性手段，觀察局部故障是否會引起可用性問題。

高可用的方案主要從冗餘、取捨、系統運維3個方向考慮，同時需要有配套的值班機制和故障處理流程，當出現線上問題時，可及時跟進處理。

3.2.3 高擴展的實踐方案

1、合理的分層架構：比如上面談到的互聯網最常見的分層架構，另外還能進一步按照數據訪問層、業務邏輯層對微服務做更細粒度的分層（但是需要評估性能，會存在網路多一跳的情況）。

2、存儲層的拆分：按照業務維度做垂直拆分、按照數據特徵維度進一步做水平拆分（分庫分表）。

3、業務層的拆分：最常見的是按照業務維度拆（比如電商場景的商品服務、訂單服務等），也可以按照核心介面和非核心介面拆，還可以按照請求源拆（比如To C和To B，APP和H5 ）。

高並發確實是一個復雜且系統性的問題，由於篇幅有限，諸如分布式Trace、全鏈路壓測、柔性事務都是要考慮的技術點。另外，如果業務場景不同，高並發的落地方案也會存在差異，但是總體的設計思路和可借鑒的方案基本類似。

高並發設計同樣要秉承架構設計的3個原則：簡單、合適和演進。"過早的優化是萬惡之源"，不能脫離業務的實際情況，更不要過度設計，合適的方案就是最完美的。

作者簡介：985碩士，前亞馬遜工程師，現大廠技術管理者。

7. java高並發是什麼意思，高並發的解釋

1、在java中，高並發屬於一種編程術語，意思就是有很多用戶在訪問，導致系統數據不正確、糗事數據的現象。並發就是可以使用多個線程或進程，同時處理不同的操作。

8. 喊單軟體中的高並發是什麼意思

高並發是比較專業的詞，接地氣的說法就是能支持的同時在線人數，也就是說5000人在線和50人在線一樣穩定，不卡，比如點量喊單軟體可支持上萬人同時在線，還依然保持正常的穩定性。

9. 如何解決高並發問題

使用高性能的伺服器、高性能的資料庫、高效率的編程語言、還有高性能的Web容器，(對架構分層+負載均衡+集群)這幾個解決思路在一定程度上意味著更大的投入。

1、高並發：在同一個時間點，有大量的客戶來訪問我們的網站，如果訪問量過大，就可能造成網站癱瘓。

2、高流量：當網站大後，有大量的圖片，視頻，這樣就會對流量要求高，需要更多更大的帶寬。

3、大存儲：可能對數據保存和查詢出現問題。

解決方案：

1、提高硬體能力、增加系統伺服器。（當伺服器增加到某個程度的時候系統所能提供的並發訪問量幾乎不變，所以不能根本解決問題）

2、本地緩存：本地可以使用JDK自帶的Map、Guava Cache.分布式緩存：Redis、Memcache.本地緩存不適用於提高系統並發量，一般是用處用在程序中。

Spiring把已經初始過的變數放在一個Map中，下次再要使用這個變數的時候，先判斷Map中有沒有，這也就是系統中常見的單例模式的實現。

10. 電子商務網站中高負載，高並發指的到底是什麼解決思路有哪些

電子商務網站高負載，簡單可以分為前端和後台：
前端主要是圖片（應該沒有文件下載吧），因為是電子商務網站，少不了大量的圖片，用戶集中的情況下，網頁載入就會變的極其緩慢。
解決思路：1、壓縮圖片，使產品圖不失真的情況下盡可能的減少體積，節省寬頻。2、增大伺服器帶寬。3、優化網頁代碼，盡量採用非同步載入方式。4、CDN
後台則是數據處理和資料庫負載，電子商務網站後台除了龐大的用戶數據要處理意外，還有大量訂單，和結算數據。
解決思路：增大資料庫伺服器配置。
高並發，是所有訪問量大的網站都會遇到的問題，並發數是指同一時刻，伺服器能接受多少次同時訪問，比如伺服器配置並發數為200，則這一刻只能允許200個用戶同時訪問，超過並發數，輕則用戶打不開網站，嚴重的則是伺服器宕機。
解決思路：1、CDN。2、增加伺服器配置
註：CDN是現在網站普遍使用的加速方案，對減輕伺服器負載，避免高並發，緩解惡意攻擊都有很好的效果，其主要原理就是將伺服器上的數據分發給多個伺服器，用戶訪問的是CDN伺服器，從而減輕和保護了網站伺服器，也就是常說的雲伺服器。