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赵丽颖、冯绍峰的官宣炸了微博的高并发系统!

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【 CSDN 编者按】风雨之后见彩虹,分手季之后就是喜讯季。时针拨到了今晨的 10 点 07 分,演员赵丽颖和冯绍峰同时发了一则微博,正式向公众官宣:

消息一出,八方祝福,还有无数网友点赞良心明星赵丽颖和冯绍峰,毕竟在这个正常的工作日、正常的工作时间来报告喜讯,一没让各路小编在节假日加班,二没让她们大半夜起来赶稿,但是,唯一让人心疼的还要非微博的程序员小哥哥莫属,说好的支持八位明星并发出轨的呢?怎么一对结婚就又瘫了呢?

因为微博又双叒叕崩溃了!

回想上一次微博大范围的宕机事件,还是在去年 10 月鹿晗和关晓彤宣布恋情的时候。彼时的微博程序员小哥哥还在结婚典礼上,遇上了鹿晗公布恋情,不得不从酒席上离开处理微博异常后继续婚礼。

此后,为了避免类似事件再次发生,微博工程师们加班加点经过一个月的努力,终于扬眉吐气地表示“新浪微博系统可同时支持 8 位明星并发出轨了”。

万万没想到,事实再一次证明了猝不及防的喜讯扎破了吹大的牛皮,对此,微博回应称,内部会仔细复盘,将加强技术储备,完善应对方案。而针对此前的“支持 8 位明星并发出轨了”消息,微博 CEO@来去之间发博表示,该公司的技术专家胡忠想老师指的是信息流,目前热搜同事没有立过 flag。

那么回归技术本身,面对如此大的高并发流量和屡次崩溃的系统,作为程序员是否可以有较好的方法来应对及解决?在此,技术专家极客猴为我们分享了一篇有关解决高并发的科普文,希望对大家有所裨益。

以下为全文:

“高并发”对后台开发同学来说,既熟悉又陌生。熟悉是因为面试和工作经常会提及它,陌生的原由是服务器因高并发导致出现各位问题的情况少之又少。同时,想收获这方面的经验也是"摸著石头过河", 需要大量学习理论知识,再去探索。

如果是客户端开发的同学,字典中是没有“高并发”这个名词的。这验证了一句老话,"隔行如隔山"。客户端开发,特别是手机应用开发,更多地是考虑如何优化应用的性能,降低 App 的卡顿率等。

什么是高并发?

由于分散式系统的问世,高并发(High Concurrency)通常是指通过设计保证系统能够同时并行处理很多请求。通俗来讲,高并发是指在同一个时间点,有很多用户同时的访问同一 API 界面或者URL 地址。它经常会发生在有大活跃用户量,用户高聚集的业务场景中。

其实,高并发也离我们的生活并不遥远,例如大学学校的选课系统。一到选课的时候,一大批学生同时选课,导致系统出现“不良反应”;再如淘宝的 618 和双 11 购物活动;遇到节假日,12306 上演的“抢票大战”。另外,DDos 攻击也属于高并发的场景之一。

高并发会带来的后果

服务端:

高并发会导致站点服务器 /DB 服务器资源被占满崩溃,甚至出现服务器宕机的情况;数据的存储不完整,数据更新异常问题。

用户端:

服务端的问题是高并发的直接反馈,而客户端是间隔反馈。它反馈给用户情况是糟糕的体验。

提高系统并发能力的方式

在这个“云”的时代,提高分散式系统并发能力的方式,方法论上主要有两种:垂直扩展(Scale Up)与水平扩展(Scale Out)。

1、垂直扩展

提升单机处理能力。垂直扩展的方式又有两种:

增强单机硬件性能,例如增加 CPU 核数如 32 核,升级更好的网卡如万兆,升级更好的硬盘如 SSD,扩充硬盘容量如 2T,扩充系统内存如 128G;

提升单机架构性能,例如使用 Cache 来减少 I/O 次数,使用异步来增加单服务吞吐量,使用无锁数据结构来减少响应时间。

2、水平扩展

只要增加服务器数量,就能线性扩充系统性能。虚拟化技术的出现,让水平扩展变得轻松且简单。现在的云主机几乎是虚拟主机,而不是物理主机。这样的话,线性扩充也就是分分钟的事,前提是要有足够的物理主机支撑。

高并发的三个经典问题

1、单台服务器最大并发

单台服务器最大并发问题,一般是指一台服务器能够支持多少 TCP 并发连接。

一种理论说法是受到埠号范围限制。操作系统上埠号 1024 以下是系统保留的,从 1024-65535 是用户使用的。由于每个 TCP 连接都要占一个埠号,所以我们最多可以有 60000 多个并发连接。

但实际上单机并发连接数肯定要受硬件资源(内存、网卡)、网络资源(带宽)的限制。特别是网卡处理数据的能力,它是最大并发的瓶颈。

2、C10K 并发连接问题

C10K 并发连接问题是指单机 1 万个并发连接问题。如何突破单机性能局限,是高性能网络编程所必须要直面的问题。这些局限和问题最早被 Dan Kegel 进行了归纳和总结,并首次成系统地分析和提出解决方案,后来这种普遍的网络现象和技术局限都被大家称为 C10K 问题 。

C10K问题本质上是操作系统的问题。对于 Web1.0/2.0 时代的操作系统而言, 传统的同步阻塞 I/O 模型都是一样的,处理的方式都是 requests per second,并发 10K 和 100K 的区别关键在于 CPU。

创建的进程线程多了,数据拷贝频繁(缓存 I/O、内核将数据拷贝到用户进程空间、阻塞), 进程/线程上下文切换消耗大,导致操作系统崩溃,这就是C10K 问题的本质。

3、C10M并发连接问题

C10M 并发连接问题指的是单机服务器实现 C10M(即单机千万并发连接)。回顾过去的 10 年里,我们面临高性能网络编程领域著名的 C10K 问题,最终也成功提出解决方案。下一个 10 年,是时候考虑 C10M 并发问题了。

Django 与高并发的联系

想弄清楚这个问题,首先要了解下 Django 在服务器中所处的位置。

Django 应用服务器可以分为三层:

Web 框架层:Web框架层就是我们开发出来的 Django Web 应用程序。它负责处理 HTTP 请求的动态数据。

WSGI 层:WSGI 不是用于与程序交互的API,也不是真实的代码,它只是一种界面,仅适用于 Python 语言,其全称为 Web Server Gateway Interface。其定义了 Web 服务器和 Web 应用之间的界面规范。

Web 服务器层:Web 服务层作用是主要是接收 HTTP 请求并返回响应。常见的 Web服务器有 Nginx、Apache、IIS等。

特别是 Nginx,它的出现是为了解决 C10K 问题。Nginx 依靠异步事件驱动架构来帮助其处理大量的并发会话,由于其对资源的轻量利用和伸缩自如的特性,它成为了广受欢迎的 Web 服务器。

Django 框架注重的数据交互,所以考虑的问题是 Django 适不适合于高并发的场景。它是一个经过大型网站规模验证的框架。Instagram 支撑上亿日活,所以 Django 能适用于高并发场景。所以不是想着 Django 框架能支撑到多大的并发量,而是我们想要抗住很大的并发量,怎么优化现有框架。

作者:极客猴,热衷于 Python,目前擅长于利用 Python 制作网络爬虫以及 Django 框架。

声明:本文为作者投稿,版权归其个人所有。





今天刊登了《赵丽颖、冯绍峰的官宣炸了微博的高并发系统!》一文


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