互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展至今各種應(yīng)用層出不窮，用戶量動輒上億。所以如何構(gòu)建一個優(yōu)秀的高性能、高可靠的應(yīng)用系統(tǒng)對每一個開發(fā)者至關(guān)重要。本文將我所學(xué)到和在工作中使用到的一些方法歸納總結(jié)，希望給其他同學(xué)起到一些借鑒作用，在以后的開發(fā)中遇到類似的問題，能快速的找到解決方案。本人主要使用語言是JAVA，所以下面不做特殊說明，都是使用JAVA語言
高性能的關(guān)鍵
要想做到高性能，我總結(jié)了三點：
緩存
DNS緩存
數(shù)據(jù)庫緩存
分布式緩存
拆分
業(yè)務(wù)拆分
數(shù)據(jù)庫拆分
異步
網(wǎng)絡(luò)異步
磁盤異步
使用消息
上面舉了一些三點中常見的情況，無論什么地方遇到性能瓶頸，謹(jǐn)記這三點，大多數(shù)時候都能找到解決方案。以下分別介紹在整個架構(gòu)中各個方面對這三點的應(yīng)用
無狀態(tài)服務(wù)
說無狀態(tài)服務(wù)我們首先要想到無狀態(tài)對象，無狀態(tài)對象簡單的可以理解為沒有Field的對象，比如model/entity對象就不屬于無狀態(tài)對象，因為他含有Field，比如典型MVC場景的**Controller，**Service就是無狀態(tài)的，他們只含有method。有的也是有狀態(tài)的，比如Structs2框架的Action，所以Structs2現(xiàn)在用得比較少了。有了無狀態(tài)對象，我們才有可能構(gòu)建無狀態(tài)服務(wù)，因為請求鏈路中不包含有狀態(tài)對象，所以我們每一次請求都是獨立的，這樣的架構(gòu)有助于我們服務(wù)進(jìn)行擴(kuò)展。
無狀態(tài)服務(wù)有時候不可避免的會遇到一些有狀態(tài)的對象，比如最常見的就是session。因為http請求本身是無狀態(tài)的，所以必須cookie和session配合使用，才能識別多次http請求屬于同一用戶。一般有兩種方法解決：
使用cookie存儲
使用分布式session服務(wù)
第一種就是將對象信息全部存儲在cookie中，通過相應(yīng)的算法等在服務(wù)端將cookie中的信息讀出來。這些信息一般都會進(jìn)行加密處理。
第二種方法，就是將session存儲在分布式數(shù)據(jù)庫或者分布式緩存中，一般存在redis或者memcache中。那這種服務(wù)擴(kuò)展會依賴第三方數(shù)據(jù)庫或緩存的能力。淘寶有類似的組件，開源世界也有基于memcache和redis的分布式session
無狀態(tài)服務(wù)用到了拆分和緩存
業(yè)務(wù)拆分
無狀態(tài)可以使應(yīng)用服務(wù)水平擴(kuò)展，但是當(dāng)單個應(yīng)用太大太臃腫時，有必要對應(yīng)用進(jìn)行拆分。垂直拆分即按業(yè)務(wù)拆分，比如電商系統(tǒng)中，按照訂單系統(tǒng)，積分系統(tǒng)等進(jìn)行拆分。拆分可以方便開發(fā)，更方便擴(kuò)展。系統(tǒng)大了以后，每個業(yè)務(wù)的訪問量是不一樣的，比如買家系統(tǒng)肯定比賣家系統(tǒng)訪問量大得多，這時候就可以只增加買家系統(tǒng)的機(jī)器即可。
除了按照業(yè)務(wù)的不同拆分成不同的系統(tǒng)以外，針對我們的應(yīng)用分層也可以進(jìn)行拆分，一般分為應(yīng)用層、邏輯層和原子層。應(yīng)用層就是各種數(shù)據(jù)、邏輯業(yè)務(wù)的組裝，邏輯層含有大量可重用邏輯，原子層直接操作數(shù)據(jù)庫，一些基本的數(shù)據(jù)操作包含在其中。
不論以何種形式拆分，拆分以后的系統(tǒng)在物理層面上就分離開來，所以系統(tǒng)間的通信是拆分中最重要的問題所在。
RPC
在RPC服務(wù)之前已經(jīng)許多系統(tǒng)通信的方法，比如RMI、WebService，但是RPC以更方便，更高效，跨平臺的方式現(xiàn)在成為主流的通信手段。幾乎每個大公司都有自己的RPC框架：淘寶的HSF、58的SCF，也有非常多優(yōu)秀的開源框架：Dubbo、GRPC、Thrift等等。國內(nèi)用dubbo的大公司也很多：京東、當(dāng)當(dāng)都是。
MQ
RPC調(diào)用一般是用在耦合比較重，同步調(diào)用的場景下。而MQ作為另一種異步通信的手段也被廣泛使用在各個業(yè)務(wù)中。常用的有：ActiveMQ、RabbitMQ、Kafka、RocketMQ。前兩個一般作為企業(yè)級應(yīng)用，主要特點是支持非常多的特性和規(guī)范。后兩者是互聯(lián)網(wǎng)級的，擁有更強(qiáng)力的吞吐和更高的性能，但是犧牲了很多MQ的特性。mq一般用在要求最終一直性即可的場景，比如用戶注冊和發(fā)積分這兩個動作，可以用戶注冊以后直接返回前臺成功，然后發(fā)送注冊成功消息給mq系統(tǒng)，發(fā)積分動作訂閱注冊事件，消費mq的事件信息。
MQ最大的好處就是削峰和解耦，在RPC式的同步調(diào)用場景中，如果同一個邏輯中調(diào)用A和B，那么在擴(kuò)展的時候，A和B一定是需要同時擴(kuò)展的，但是有了消息以后，A發(fā)送消息給B，及時B暫時處理不了，也可以等到A峰值過后B繼續(xù)處理，即使B短期無法匹配A的發(fā)送消息能力也沒有關(guān)系。
數(shù)據(jù)庫拆分
一般項目都會經(jīng)歷數(shù)據(jù)量從小到大的變化，所以數(shù)據(jù)庫拆分也是根據(jù)不同的數(shù)據(jù)量已經(jīng)不同的階段進(jìn)行相應(yīng)的處理。
讀寫分離，這是大多數(shù)應(yīng)用在遇到性能瓶頸第一要干的事。大多數(shù)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用都是讀占道90%以上的場景。所以一主多從，一個master做寫，其他slave做讀即可。但是這種主從模式也存在一些問題，比如有一些數(shù)據(jù)需要及時性比較高，就是在寫入以后馬上需要讀到。因為主從同步是通過log異步復(fù)制，所以存在數(shù)據(jù)不一致窗口，這個時候必須要通過強(qiáng)行讀取主庫來保證數(shù)據(jù)的安全，在開發(fā)的時候一定要注意。
垂直分割，就是通過拆分將不同的業(yè)務(wù)放在不同的數(shù)據(jù)庫中，這樣就可以減少單一數(shù)據(jù)庫的壓力，提高整體性能。垂直分割要注意的是業(yè)務(wù)邊界問題，邊界問題就是有一個表，感覺放在A中和放在B庫中都合適。這個就要靠經(jīng)驗了，不能過分的考慮，因為其實不論你在之前分得有多好，在應(yīng)用的迭代中，總會出現(xiàn)更多的找不到明確邊界的表。這個問題在業(yè)務(wù)模塊劃分中也是一樣。
水平分割，一般就是說sharding。將同一個表中的不同字段，拆分成不同的表，或者將同一張表按照hash或者業(yè)務(wù)字段分成不同的分片。這種一般需要DAL框架的支持，其中有TDDL、Cobar、Mycat等。主要就是通過框架讓程序編寫者對數(shù)據(jù)庫的拆分不可見，就像操作一個數(shù)據(jù)庫一樣。不過現(xiàn)在的DAL框架還不能達(dá)到這樣的目的，尤其是在跨庫事務(wù)的場景下，一般都需要其他方式處理。
跨庫事務(wù)/分布式事務(wù)
跨庫事務(wù)一般都是通過最終一致性來解決，即不強(qiáng)求ACID都能滿足，容許數(shù)據(jù)不一致的時間窗口，但是總會有一個時間點數(shù)據(jù)會到最終一致的狀態(tài)。解決方案非常的多，不過核心原理都是一樣，不外乎都是靠補(bǔ)償來完成的。
緩存的使用
計算機(jī)世界有一句名言：“計算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域的任何問題都可以通過增加一個間接的中間層來解決”。緩存就是一種中間層。
使用緩存的場景非常非常的多，幾乎到了你能想到的所有地方。這里我們講通常的數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)緩存
緩存一般有兩種，local和remote，一般來說使用一種緩存即可，因為緩存雖好，但是維護(hù)緩存的更新和刪除卻是一件非常麻煩得事。一般緩存可分為讀緩存（大多數(shù)場景）和寫緩存（一般針對數(shù)據(jù)安全性比較低的場景）。
比如將數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)讀出時同時寫入緩存中，下一次讀數(shù)據(jù)的時候就可以直接讀取緩存中的數(shù)據(jù)，從而大大減小數(shù)據(jù)庫的壓力，說起來很簡單，其實這也存在很多種的架構(gòu)，每種架構(gòu)都有利弊，大家可以詳細(xì)去了解。
寫緩存，就是先將數(shù)據(jù)寫入緩存中，然后一段時間再持久化，這樣同樣會提高效率，這種方案的問題在于如果這時候宕機(jī)，部分?jǐn)?shù)據(jù)將會丟失，所以適用于數(shù)據(jù)安全性較低的場景。
緩存雖然速度快，除了維護(hù)更新較為麻煩的是，內(nèi)存也是較為昂貴的硬件，所以除了將熱點數(shù)據(jù)存儲在緩存中，一般緩存中維護(hù)數(shù)據(jù)的索引或者主要字段用于列表顯示，真正的大而全的數(shù)據(jù)還需要其他方法解決。
靜態(tài)化
對于大多數(shù)場景，我們的數(shù)據(jù)在一定時間都是不會變化的，或者說即使變化，也只是頁面的一小部分會發(fā)生變化，可以將不變化的部分單獨拿出來做靜態(tài)化。比如京東商城的頁面就是靜態(tài)化的，靜態(tài)化以后，數(shù)據(jù)不用每次都從緩存或者數(shù)據(jù)庫中取得，然后再封裝成頁面，而是直接請求返回靜態(tài)頁面，性能無疑提升了非常大。
除了以上常用的方法外，還要非常多的重要的方法：
CDN加速
DNS緩存
頁面緩存
使用分布式存儲
使用多線程編寫程序
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