所谓高并发，便是同一 工夫有众多流量(通常指消费者) 拜访程序的接口、页面及 其余资源，解决高并发便是当流量峰值到来时 保障程序的 巩固性 。

我们普通用QPS(每秒 查问数，又叫每秒 申请数)来 衡量程序的综合性能，数值越高越好，普通需求压测(ab工具)得到数据 。

假如我们的一个 历程(也 能够是线程或者协程) 解决一次 申请 花费了50毫秒(业内达标 规模普通是20毫秒至60毫秒)，那么1秒钟就 能够 解决20个 申请，一台服务器是 能够开众多这样的 历程并行去 解决 申请的， 比方开了128个，那么这台机器 实际上的QPS=2560 。

千万不要小瞧这个数字，当你的QPS真有这么高的时候 象征着你的DAU(消费者日活)有2560*200=51.2万，业内普通是放大200倍计算，有这样的日活 注明做得很不错了 。

一台服务器 能够达到的最大QPS受众多因素的影响， 比方机器参数配置、机房地理位置、CPU性能、内存大小、磁盘性能、带 宽容小、程序语言、数据库性能、程序架构等，我们逐个细说 。

1.机器参数配置

这个很好 了解， 比方服务器最大 能够开启128个 历程，你设置了最大只开启100个，这属于服务器调优 。

2.机房地理位置

假如你做海外消费者，服务器机房应该 取舍国外的，反之应该 取舍国内的，由于机房 间隔消费者越近，在传输上的 工夫损耗就越低 。

3.CPU性能

CPU性能越好， 解决速度就越快，核心数越多， 能够并行开启的 历程就越多 。

4.内存大小

内存越大，程序就能把更多的数据直接放到内存，从内存读取数据比从磁盘读取数据的速度快众多 。

5.磁盘性能

这个不用多说吧，普通固态硬盘的性能比机械硬盘的性能好众多，性能越好读写数据的速度就越快 。

6.带 宽容小

服务器的带宽普通指流出带宽，单位为Mb/S， 比方带宽为8Mb/S即1MB/S，假如提供文件下载服务，可能一个消费者的下载行为就把服务器带宽用完了 。

普通把图片、视频、css文件、JavaScript脚本等资源放到第三方的CDN去，按流量计费，这样就不占用服务器带宽了 。

假如消费者规模小， 根本上一台服务器就好了，这个时候普通会选按固定带 宽容小计费 。

假如消费者规模很大了， 根本上会用到负载 均衡器来分流，即把流量依照 定然的 规定 调配到不同的服务器上，负载 均衡器普通会按流量来计费 。

假如 均匀一次 申请返回的数据大小为50KB，为了达到1000QPS这个指标，需求的带宽峰值=1000508/1024=390.625Mb/S 。

我们在设计接口的时候应该尽量削减返回的数据大小， 比方user_id就 能够简化为uid，像图片、视频、css等文件压缩的 目标便是削减数据的大小 。

7.程序语言

编译型语言的性能普通好于解释型语言的性能， 比方go语言性能就好于php语言性能，当语言短期不会替换时， 能够通过堆机器解决高并 发问题 。

8.数据库性能

一台服务器上部署的数据库总是有一个瓶颈的， 比方每秒 查问数、每秒写入数 。

我们 能够通过添加众多从库解决 查问(select语句)的瓶颈，称之为多从库模型，需求 留神的是主从同步数据可能有延迟，当 批改数据后即将需求 查问时需求设置强制从主库读取 。

我们 能够将业务拆分，让某些表存储在一个数据库实例上，另一些表存储在 其余数据库实例上， 固然一个数据库实例有自己的瓶颈，然而众多的数据库实例 沉积起来性能就会大大改善，多个数据库实例的 方案称之为多主库模型，重要是为了解决写入瓶颈(insert语句、update语句、delete语句) 。

假如你有多个主库又有多个从库，你就实现了多主多从模型 。

假如一个表存储的数据量很大，这个时候就要考量分表了(普通用之间件实现)， 比方按 工夫分表或者按消费者分表，当把一个表的全 部分表都放在一个数据库实例上都满足不了要求的时候，你应该把某些分表存储在新的数据库实例上，这个时候一个表的数据 分布到了不同的数据库实例上，这便是所谓的 分布式数据库 方案了，你需求 解决的 事件就很复杂了， 比方 解决 分布式事务 。

数据库的并发衔接数也是有 制约的，我们 能够用衔接池技术来 应答，便是 维持 定然数量的和数据库的衔接不停开的长衔接，需求衔接数据库的时候就从池子里 取舍一个衔接，用完放回去就好了，这个普通也是用之间件来实现 。

好的索引也能 遍及数据库的性能，有时候比堆多个从库的 方案还要好 。

假如 能够削减数据库的读写，也算 直接 遍及了数据库的性能， 比方我们用redis来做缓存，用 信息队列异步落库等 。

有时候某些数据用数据库来计算需求很长期， 能够取到元数据(最小粒度的数据)用程序来计算，这称之为用内存换 工夫 。

9.程序架构

比方实现同样的 性能，初级程序员写的程序需求循环100次，而高级程序员写的程序 只有求循环10次， 动机 确定不一样 。

总结

普通大型 名目 根本是前后端 拆散的，从性能方面说便是为了将页面渲染的 解决在客户端运行，减低服务器的压力 。

从带宽层面考量，css、图片、视频、JavaScript等文件资源能用CDN的就用CDN，能压缩的就尽量压缩，接口能减小返回数据的大小就尽量减小 。

为了解决编程语言的缺乏或者单台服务器的瓶颈， 能够先堆机器 应答 。

索引、多主多从、 分布式数据库、缓存、衔接池、 信息队列等是从数据库容易考量如何优化性能 。

有时候程序的耦合性低比程序的性能高更重要，不要一味地 谋求高性能 。