后端面试38讲_24_21丨分布式架构如何应对高并发的用户请求
你好，我是李智慧。
互联网应用以及云计算的普及，让架构设计和软件技术的关注点从如何实现复杂的业务逻辑转变为如何满足大量用户的高并发访问请求。
一个简单的计算处理过程，一旦面对大量的用户访问，软件技术，挑战就会变得完全不同。
软件开发方法，技术团队组织软件的过程管理也会完全不同。
我们以新浪微博为例，新浪微博最开始的时候呢只有两个工程师，一个前端一个后端两个人开发了一个星期就把新浪微博开发出来了。
现在许多年过去了，新浪微博的技术团队有上千人，这些人要应对的技术挑战，一方面来自于更多更复杂的功能，一方面则来自于用户量的增加以及由此带来的高并发访问压力。
这种挑战和压力几乎对所有的大型互联网系统都是一样的。
淘宝、百度、微信等等，虽然功能各不相同，但是都会面对高并发用户的访问请求压力。
要知道，同样的功能供几个人使用和供几亿人使用。
技术架构是完全不同的当同时访问系统的用户不断增加的时候，需要消耗的系统计算资源也不断增加，需要更多的CPU和内存去处理用户的计算请求，需要更多的网络带宽去传输用户的数据，需要更多的磁盘空间去重储用户的数据。
当消耗的资源超过了服务器资源的极限的时候，服务器就会崩溃，整个系统无法正常使用。
那么如何解决高并发的用户请求带来的问题呢？为了应对高并发用户访问带来的系统资源消耗，一种解决办法就是垂直伸缩。
所谓的垂直伸缩就是提升单台服务器的处理能力。
比如用更快的CPU,用更多核的CPU,用更大的内存，用更快的网卡，用更多的磁盘组成一台服务器，使单台服务器的处理能力得到提升。
通过这种手段提升系统的处理能力。
在大型互联网出现之前呢，传统的行业比如银行、电信这些企业的软件系统主要使用垂直伸缩这种手段实现系统能力的提升，在服务器上增强提升服务器的硬件水平。
当业务增长用户增多，服务器计算能力无法满足需求的时候，就会用更强大的计算机，比如更换更快的CPU和网卡，更大的内存和磁盘。
从服务器升级到小型机，从小型机升级到中型机，从中型机升级到大型机，服务器越来越强大，处理能力也越来越强大，当然价格也越来越昂贵，运维也越来越复杂。
垂直伸缩带来的价格成本和服务器的处理能力呢并不一定是线性关系。
也就是说啊增加同样的费用并不能够得到同样的计算能力，而计算能力越强大，需要花费的钱就越多。
同时，收计算机硬件科技水平的制约，单台服务器的计算能力并不能无限的增加。
而互联网，特别是物联网的计算要求几乎是无限的。
因此，在互联网以及物联网领域，并不使用垂直伸缩这种方法，而是使用水平伸缩。
所谓的水平，伸缩指的不是去提升单机的处理能力，不使用更昂贵、更快、更厉害的硬件，而是使用更多的服务器，将这些服务器构成一个分布式集群。
通过这个集群对外统一提供服务，以此来提高整个系统的处理能力。
但是要想让更多的服务器构成一个整体，就需要在架构上进行设计，让这些服务器成为整体系统的一个部分。
将这些服务器有效的组织起来，统一提升系统的处理能力。
这就是互联网应用和云计算中普遍采用的分布式架构方案。
分布式架构是互联网企业在业务快速发展过程中逐渐发展起来的一种技术架构，包括了一系列的分布式技术方案、分布式缓存负载均衡、反向代理于CDN、分布式消息、队列、分布式数据库、cycl数据库、分布式文件、搜索引擎微服务等等等等。
还有将这些分布式技术整合起来的分布式架构方案。
这些分布式技术架构方案呢是互联网应用。
随着用户的不断增长，为了满足高并发用户访问不断增长的计算和存储需求而逐渐演化出来的。
可以说啊几乎这些技术都是由应用需求直接驱动产生的。
下面我们通过一个典型的互联网应用的发展历史，看看互联网系统是如何一步一步逐步演化出各种分布式技术，并构成一个复杂庞大的分布式系统的。
在最早的时候呢，系统因为用户量比较少，可能只有几个用户。
比如刚才提到的微博，一个应用访问自己服务器上的数据库，访问自己服务器的文件系统，就构成了一个单机系统。
这个系统可以满足少量用户使用了。
如果这个系统被证明业务上是可行的，是有价值的，那么用户量就会迅速的增长。
比如像新浪微博引入了一些明星大v陪通微博，于是迅速吸引了这些明星的大批粉丝前来关注。
这个时候服务器就不能够承受访问压力了，需要进行一次升级数据库与应用分离。
那面单机的时候，数据库和应用程序是部署在一起了。
进行第一次分离的时候，应用程序、数据库、文件系统分别部署在不同的服务器上，从一台服务器变成了三台服务器，那么相应的处理能力就提升了三倍。
这种分离几乎不需要花费什么技术成本，只需要把数据库和文件系统进行远程部署进行远程访问就可以了。
而随着用户进一步的增加，更多的粉丝加入微博三台服务器也不能够承受这样的压力了，那么就需要使用缓存改善性能。
所谓缓存，就是将应用程序需要读取的数据缓存，在缓存中通过缓存读取数据，而不是通过数据库读取数据。
缓冲，主要有分布式缓存和本地缓存两种。
分布式缓冲，将多台服务器共同构成一个集群，重储更多的缓冲数据，共同对应用程序提供缓冲服务，提供更强大的缓存能力。
通过缓存呢，一方面应用程序不需要去访问数据库，因为数据库的数据是存在磁盘上的，访问数据库需要花费更多的时间，而缓存中的数据只是存储在耐存中，访问时间更短。
另一方面，数据库中的数据是以原始数据的形式存在的，而缓存中的数据通常以结果形式存在。
比如说已经构建成某个对象缓冲的就是这个对象，而不需要进行对象的计算，这样就减少了计算的时间，同时也减少了CPU的压力。
最主要的应用程序访问缓冲，降低了对数据库的访问压力。
而数据库通常是整个系统的瓶颈所在，降低了数据库的访问压力，就是改善整个系统的处理能力。
随着用户的进一步增加，比如微博有更多的明星加入进来，并带来了更多的粉丝，那么应用服务器可能又会成为瓶颈。
因为连接大量的并发用户的访问，这个时候就需要对应用服务器进行升级。
通过负载均衡服务器，将应用服务器部署为一个集群，添加更多的应用服务器去处理用户的访问。
在微博上我们主要的操作是刷微博，也就是读微博。
如果明星们发微博粉丝们刷微博，那么对数据库的访问压力并不大，因为可以通过缓冲提供微博数据。
但是事实上，粉丝们也要发微博，发微博就是写数据。
这样一来，数据库会再一次成为整个系统的瓶颈点，单一的数据库并不能够承受这样大的访问压力。
这时候的解决方案呢就是数据库的读写分离。
将一个数据库通过数据复制的方式分裂为两个数据库，主数据库主要负责数据的写操作，所有的写操作都复制到从数据库上，保证从数据库的数据和主数据库的数据一致。
而从数据库主要提供数据的读操作，通过这样一种手段，将一台数据库服务器水平伸缩成两台数据库服务器，可以提供更强大的数据处理能力。
对于大多数的互联网应用而言，这样的分布式架构就已经可以满足用户的并发访问压力了。
但是对于更大规模的互联网应用而言，比如新浪微博还需要解决海量数据的存储与查询，以及由此产生的网络带宽压力以及访问延迟等等。
此外，随着业务的不断复杂化，如何实现系统的低耦合与模块化开发部署，也成为重要的技术挑战。
海量的数据重储主要是通过分布式数据库、分布式文件系统、NOSQL数据库解决直接在数据库上查询，以及无法满足这些数据的查询性的等求，还需要部署独立的搜索引擎提供查询服务。
同时减少数据中心的网络带宽压力，提供更好的用户访问，延迟使用CDN和反向代理提供前置缓冲，尽快返回静态文件资源给用户。
为了使各个子系统更灵活，易于延迟，则会使用分布式消息队列将相关系系统偶偶通过消息的发布与订阅完成子系统的协作，还使用微服务架构，将逻辑上独立的模块在物理上也独立部署单独维护应用系统，通过组合多个微服务完成自己的业务逻辑，实现模块更高级别的复用，从而更快速的开发维护系统。
从服务消息规模n cyq l等这些分布式技术在出现早期的时候比较有技术难度和使用门槛，使有在相对比较大规模的互联网系统中使用。
但是这些年随着技术的不断成熟，特别是云计算的普及，使用门槛逐渐降低许多。
中小规模的系统也已经普遍使用这些分布式技术架构设计自己的互联网系统了。
随着互联网的普及，越来越多的企业采用面向互联网的方式开展自己的业务。
传统的IT系统用户量是有限，而且确定的。
超市系统的用户呢，主要是超市的收银员。
如何系统的用户呢？主要是银行的柜员。
但是超市、银行这些企构如果使用互联网开展自己的业务，那么应用系统的用户量可能会成千上万倍的增加。
这些海量的用户访问企业的后端系统，就会产生高并发的访问压力，需要消耗巨大的计算资力。
如何增加计算资源，以满足高并发的用户访问压力？这是互联网架构技术的核心驱动力，主要就是各种分布式技术。
我将会在后续讲解。
其中比较重要的几种分布式技术架构，互联网应用系统和传统IT系统面对的挑战除了高并发还有哪些呢？欢迎你在评论区写下你的思考，也欢迎把这篇文章分享给你的朋友，或者同事一起交流。