如果想要在实现高并发的同时,容纳大量的数据,那么就需要 redis 集群, 使用 redis cluster 模式,可以提供每秒几十万的读写并发。 协议同步节点信息 6、自动故障转移、Slot迁移中数据可用 缺点: 1、架构比较新,最佳实践较少 2、为了性能提升,客户端需要缓存路由表信息 3、节点发现、reshard操作不够自动化 加减节点: 每台主机优化下每一个增加几个槽 哨兵用于实现 redis 集群的高可用,本身也是分布式的,作为一个哨兵集群去运行,互相协同工作。 哨兵 + redis 主从的部署架构,是不保证数据零丢失的,只能保证 redis 集群的高可用性。 ==怎么保证redis是高并发以及高可用的==? sdown 和 odown 转换机制 sdown 是主观宕机,就一个哨兵如果自己觉得一个 master 宕机了,那么就是主观宕机。
大型网站系统应有的特点 高并发,大流量 高并发,大流量:需要面对高并发用户,大流量访问。 高可用 高可用:相对于高并发来说,高可用并不是一个比较有规律的参数,7*24 是每个网站的梦想,但是你并不知道,在某一刻,他就没理由的宕机了。 高并发设计原则 系统设计不仅需要考虑实现业务功能,还要保证系统高并发、高可用、高可靠等。 并发化 改串行为并行。 高可用设计原则 通过负载均衡和反向代理实现分流。 通过限流保护服务免受雪崩之灾。 通过降级实现部分可用、有损服务。 通过隔离实现故障隔离。 4.业务降级:当高并发流量来袭,在电商系统大促设计时保障用户能下单、能支付是核心要求,并保障数据最终一致性即可。
如果想要在实现高并发的同时,容纳大量的数据,那么就需要 redis 集群, 使用 redis cluster 模式,可以提供每秒几十万的读写并发。 协议同步节点信息 6、自动故障转移、Slot迁移中数据可用 缺点: 1、架构比较新,最佳实践较少 2、为了性能提升,客户端需要缓存路由表信息 3、节点发现、reshard操作不够自动化 redis 哨兵 哨兵用于实现 redis 集群的高可用,本身也是分布式的,作为一个哨兵集群去运行,互相协同工作。 哨兵 + redis 主从的部署架构,是不保证数据零丢失的,只能保证 redis 集群的高可用性。 怎么保证redis是高并发以及高可用的? sdown 和 odown 转换机制 sdown 是主观宕机,就一个哨兵如果自己觉得一个 master 宕机了,那么就是主观宕机。
高并发原则 无状态:应用无状态,配置文件有状态 拆分:系统维度、功能维度、读写维度、AOP维度、模块维度 服务化:进程内服务->单机远程服务->集群手动注册服务->自动注册和发现服务->服务分组/隔离/ 缓存(把资源推送到离用户最近的CDN节点)4、接入层缓存(没有CDN缓存可以考虑使用Nginx搭建一层接入层)5、应用层缓存(在应用所在机器上部署一组Redis,直接本机读取数据,多机之间主从同步数据)6、 分布式缓存(数据量太多,单机存储不了,用分片机制分散流量到多台要,或用分布式缓存实现,常见的分片规则:一致性哈希算法) 并发化 高可用原则 降级:开关集中化管理,推送机制把开关推送到各个应用;可降级的多级读服务 ;开关前置化;业务降级,高并发流量来袭,保障核心业务,保证数据最终一致性即可,可同步改异步,优先处理高优先级数据 限流:恶意请求指导Cache层;对于穿透到后端的流量考虑Nginx的limit模块;对恶意 IP可用Nginx deny屏蔽 切流量:可用Nginx切换故障的应用层 可回滚:版本化(事务回滚、代码库回滚、部署版本回滚、数据版本回滚、静态资源版本回滚) 业务设计原则 防重设计:防重key、防重表
高可用高并发集群配置 Redis集群的搭建 搭建链接:搭建 文档链接: redis文档 概述 高可用 24小时对外提供服务 高并发 同一时间段能处理的请求数 中心化和去中心化 中心化 意思是所有的节点都要有一个主节点
ü 简单一句话,当并发超过了Nginx上限,就可以使用LVS了。 ü 日1000-2000W PV或并发请求1万以下都可以考虑用Nginx。 ü 大型门户网站,电商网站需要用到LVS。 b)请求的报文经过调度器,而RS响应处理后的报文无需经过调度器LB,因此,并发访问量大时使用效率很高,比Nginx代理模式强于此处。 这个是自己开发服务器高可用脚本及所有高可用软件必须考虑到的问题。 高可用(VIP漂移) 4. web服务器健康检查 1.8.2 在负载器安装Keepalived软件 yum -y install keepalived # 检查软件是否安装 [root@lb03 ~]# 使用curl命令进行测试 [root@lb04 ~]# curl 10.0.0.13 web03 至此keepalived+lvs配置完毕 1.9 常见LVS负载均衡高可用解决方案 Ø 开发类似keepalived
所以虽然分层架构模式最初的目的是规划软件清晰的逻辑结构以便于开发维护,但在网站的发展过程中,分层结构对网站支持高并发向分布式方向的发展至关重要。 ? 2、冗余 网站需要7×24小时连续运行,那么就得有相应的冗余机制,以防某台机器宕掉时无法访问,而冗余则可以通过部署至少两台服务器构成一个集群实现服务高可用。数据库除了定期备份还需要实现冷热备份。 网站越大,功能越复杂,服务和数据处理的种类也越多,将这些不同的功能和服务分隔开来,包装成高内聚低耦合的模块单元,不仅有助于软件的开发维护也便于不同模块的分布式部署,提高网站的并发处理能力和功能扩展能力。 6、安全 网站在安全架构方面有许多模式:通过密码和手机校验码进行身份认证;登录、交易需要对网络通信进行加密;为了防止机器人程序滥用资源,需要使用验证码进行识别;对常见的XSS攻击、SQL注入需要编码转换 ,因此可以提高系统的可用性。
所以虽然分层架构模式最初的目的是规划软件清晰的逻辑结构以便于开发维护,但在网站的发展过程中,分层结构对网站支持高并发向分布式方向的发展至关重要。 ? 2、冗余 网站需要7×24小时连续运行,那么就得有相应的冗余机制,以防某台机器宕掉时无法访问,而冗余则可以通过部署至少两台服务器构成一个集群实现服务高可用。数据库除了定期备份还需要实现冷热备份。 网站越大,功能越复杂,服务和数据处理的种类也越多,将这些不同的功能和服务分隔开来,包装成高内聚低耦合的模块单元,不仅有助于软件的开发维护也便于不同模块的分布式部署,提高网站的并发处理能力和功能扩展能力。 6、安全 网站在安全架构方面有许多模式:通过密码和手机校验码进行身份认证;登录、交易需要对网络通信进行加密;为了防止机器人程序滥用资源,需要使用验证码进行识别;对常见的XSS攻击、SQL注入需要编码转换 ,因此可以提高系统的可用性。
分析这个场景如下:并发量是10000,交易都是同时到达后端,交易服务是集群部署,会根据服务端负载均衡(Nginx)到不同的server。 解决这个场景的高并发技术和高可用技术如下: 1.高可用架构技术 隔离技术: 线程隔离,交易请求网关肯定不止交易这一个业务接口,还有一些非核心业务接口,那么整个系统区分核心线程池和非核心线程池,在内存和系统核心数足够大的情况下 热点隔离,热点就意味着高并发,在高并发的场景下,要保证高可用性,就必须隔离热点请求,快速的削峰。 目的是用来隔离分布式服务故障,提供线程和信号量隔离,以减少不同服务之间的资源竞争带来的相互影响,提供优雅降级机制,提供熔断机制让服务交易接口快速的失败,而不是一直阻塞,Hystrix可以阻止级联失败并保证系统弹性、和高可用性 2.高并发架构技术 缓存为王,队列也为王,10000个并发请求入分布式缓存队列(redis)或者mq(核心系统mq集群,做到核心业务和非核心业务集群隔离),商品库存1000预存入redis,库存扣减都走
所有的事都会比预计的时间长 - 可能出错的事情总会出错 - 担心某种事情发生,那么它就更有可能发生 康威定律 - 系统架构师公司组织架构的反映 - 按照业务闭环进行系统拆分/组织架构划分,实现闭环、高内聚 yq.aliyun.com/articles/8611 - 每个架构师都应该研究下康威定律 http://36kr.com/p/5042735.html 二八定律 - 80%的结果取决于20%的原因 架构设计三大定律 1.高并发原则 Size等 系统层: · CPU : L1/L2/L3 Cache/NUMA · 内存 · 磁盘:磁盘本身缓存、dirtyratio/dirtybackground_ratio、阵列卡本身缓存 并发化 2.高可用原则 降级 降级开关集中化管理:将开关配置信息推送到各个应用 可降级的多级读服务:如服务调用降级为只读本地缓存 开关前置化:如Nginx+lua(OpenResty)配置降级策略,引流流量 ;可基于此做灰度策略 业务降级:高并发下,保证核心功能,次要功能可由同步改为异步策略或屏蔽功能 限流 目的: 防止恶意请求攻击或超出系统峰值 实践: · 恶意请求流量只访问到Cache · 穿透后端应用的流量使用
1.redis高并发跟整个系统高并发的关系 Rredis要搞高并发,那就要把底层的缓存搞好,让更少的请求直接到数据库,因为数据库的高并发实现起来是比较麻烦的,而且有些操作还有事务的要求等等,所以很难做到非常高的并发 要实现系统的高并发,首先缓存中间件、缓存系统必须要能够支撑起高并发,然后在经过良好的整体缓存架构设计(多级缓存、热点缓存),才能真正支撑起高并发。 2.redis不能支撑高并发的瓶颈 Redis不能支撑高并发的瓶颈主要是单机问题,也就是说只有一个单一的redis,就算机器性能再怎么好,也是有上限的。 6.异步复制 master每次接收到写命令之后,现在内部写入数据,然后异步发送给slave node 五.redis主从架构下如何才能做到99.99%的高可用性? 1.什么是99.99%高可用? 高可用性系统与构成该系统的各个组件相比可以更长时间运行。 高可用性通常通过提高系统的容错能力来实现。定义一个系统怎样才算具有高可用性往往需要根据每一个案例的具体情况来具体分析。
互联网三高架构:高并发、高性能、高可用,简称三高(3H) 很多时候,面试官一句:在工作中如何处理高并发可能就结束了整场面试! 那么,构建一个三高的系统,到底可以从哪些方面下手呢。
如何设计一个支持高并发的高可用服务?在前期设计时应该从哪些方面入手?明确的一点:没有哪一个系统是从一开始设计时就是高可用的,支持高并发的。 就是深挖你到底是如何扛住高并发的。 所以这个时候你必须得做一把个人秀了,秀出你所有关于高并发的知识! 二. 面试题剖析 其实所谓的高并发,如果你要理解这个问题呢,其实就得从高并发的根源出发,为啥会有高并发?为啥高并发就很牛逼? 你数据库如果瞬间承载每秒 5000/8000,甚至上万的并发,一定会宕机,因为比如 mysql 就压根儿扛不住这么高的并发量。 所以为啥高并发牛逼? 2.7 CDN 加速 任何一个互联网系统面向的用户都遍布于地球的每个角落,每个角落的请求到机房可用多种路径可选,正所谓条条大路通罗马,这里是条条路径通机房。
秒杀系统的难点 友好的用户体验 用户不能接受破窗的体验,例如:系统超时、系统错误的提示,或者直接 404 页面 瞬时高并发流量的挑战 木桶短板理论,整个系统的瓶颈往往都在 DB,如何设计出高并发、高可用系统 如何设计 上图是一个典型的互联网业务,用户完成一个写操作,一般会通过接入层和逻辑层,这里的服务都是无状态,可以通过平行拓展去解决高并发的问题;到了 db 层,必须要落到介质中,可以是磁盘/ssd/内存, 如下图所示 这个模型,是高并发的基础,翻译一下就是下面这些: 及早发现,及早拒绝 Fast Fail 前端保护后端 如何实现漏斗型系统 漏斗型系统需要从产品策略/客户端/接入层/逻辑层/DB 层全方位立体的设计 接入层 所有请求需要鉴权,校验合法身份 如果是长链接的服务,鉴权粒度可以在 session 级别;如果是短链接业务,需要应对这种高并发流量,例如 cache 等 根据后端系统容量,需要一个全局的限流功能 瓜分降级预案 为了做好瓜分时刻的高并发,对整个系统需要保证两个重要的事情: 全链路梳理,包括调用链的合理性和时延设置 降级服务预案分析,提升系统的鲁棒性 如下图所示,是针对瓜分全链路调用分析如下图,需要特别说明的几点
主要介绍:复制功能介绍、mysql二进制日志、mysql复制拓扑、高可用框架、单点故障、读写分离和负载均衡介绍等 mysql复制功能介绍 mysql复制功能提供分担读负载 复制解决的问题 实现在不同服务器上的数据分布 轮询的方式把程序的读连接到不同的备份数据库, 使用LVS,haproxy这样的代理方式 非共享架构,同样的数据分布在多台服务器上 增强了数据安全性 利用备库的备份来减少主库负载 复制并不能代替备份 实现数据库高可用和故障切换 优点 可以很方便的进行故障专业 从库不会丢失主库上的任何修改 缺点 故障处理比较复杂 对执行的sql有一定得限制 选择复制模式要考虑的问题 所使用的mysql版本 复制架构及主从切换的方式 所使用的高可用管理组件 什么是高可用 高可用H.A(High Avalilability)指的是通过尽量缩短因日常维护操作(计划)和突发的系统崩溃(非计划)所导致的停机时间,以提高系统和应用的可用性 表示高可用常用的因子 正常可用时间 全年时间百分比 引起系统不可用的原因 严重的主从延迟 主从复制中断 锁引起的大量阻塞 软硬件故障造成的服务器宕机等 如何实现高可用 避免导致系统不可用的因素,减少系统不可用的时间 建立完善的监控及报警系统
分布式系统 概念 高可用 高并发 学习笔记 0. 分布式系统基本概念 0.1 背景 分布式系统是由一组通过网络进行通信、为了完成共同的任务而协调工作的计算机节点组成的系统。 不同的系统对性能的衡量指标是不同的,最常见的:高并发,单位时间内处理的任务越多越好;低延迟:每个任务的平均时间越少越好。 高可用 基本概念 高可用描述的是一个系统在大部分时间都是可用的,可以为我们提供服务的。高可用代表系统即使在发生硬件故障或者系统升级的时候,服务仍然是可用的。 使用集群,减少单点故障 限流 流量控制(flow control),其原理是监控应用流量的 QPS 或并发线程数等指标,当达到指定的阈值时对流量进行控制,以避免被瞬时的流量高峰冲垮,从而保障应用的高可用性 高性能 / 高并发 提高硬件能力、增加系统服务器。
所谓网站架构模式即为了解决大型网站面临的高并发访问、海量数据、高可靠运行等一系列问题与挑战。 但在网站的发展过程中,分层结构对网站支持高并发,向分布式方向的发展至关重要。 2、冗余 网站需要7×24小时连续运行,那么就得有相应的冗余机制,以防某台机器宕掉时无法访问,而冗余则可以通过部署至少两台服务器构成一个集群实现服务高可用。数据库除了定期备份还需要实现冷热备份。 网站越大,功能越复杂,服务和数据处理的种类也越多,将这些不同的功能和服务分隔开来,包装成高内聚低耦合的模块单元,不仅有助于软件的开发维护也便于不同模块的分布式部署,提高网站的并发处理能力和功能扩展能力。 ,因此可以提高系统的可用性。
2 高可用系统设计 2.1 系统设计 “Design for failure”,高可用系统设计时秉持的第一原则。 在承担百万QPS的高并发系统中,集群中机器的数量成百上千台,单机的故障是常态,几乎每一天都有发生故障的可能。 系统设计时,要把发生故障作为重要考虑点,预先考虑如何自动化发现故障,故障后如何解决。 2.3 系统间调用超时 高并发系统通常有很多系统模块组成,依赖很多组件服务,如缓存组件,队列服务。调用最怕延迟,因为失败通常瞬时,可重试解决。 这种做法虽损害用户体验,但是在极端并发下的无奈之举,属短暂行为可接受。 3 系统运维 可从灰度发布、故障演练考虑提升系统可用性。 所以灰度发布给了开发和运维同学转运机会,能在线上流量观察变更的影响,这是保证系统高可用的关键流程。 灰度发布是在系统正常运行条件下,保证系统高可用的运维手段,那如何知道发生故障时的系统表现?
Broker层面到底如何做到数据0丢失7.数据0丢失与写入高并发的取舍8.RocketMQ读写分离主从漂移设计9.RocketMQ为什么采取惰性读写分离模式10.Broker数据与服务是否都实现高可用了 10.Broker数据与服务是否都实现高可用了(1)RocketMQ4.5.0之前(2)RocketMQ4.5.0之后(1)RocketMQ4.5.0之前Broker主节点崩溃后,是没有高可用主从切换机制的 此外主节点崩溃后,从节点可能存在有些最新的数据没来得及同步过来,出现数据丢失的问题,所以数据和服务没有实现高可用。 (2)RocketMQ4.5.0之后实现了主从同步 + 主从切换的高可用机制,保证数据和服务都是高可用的。 这样一个Broker主节点 + 一个Broker从节点,依然可以满足Raft协议,继续提供写服务和保证数据及服务的高可用。
如果你用 redis 缓存技术的话,肯定要考虑如何用 redis 来加多台机器,保证 redis 是高并发的,还有就是如何让 redis 保证自己不是挂掉以后就直接死掉了,即 redis 高可用。 redis 主从架构 redis 基于哨兵实现高可用(下一篇叙述) Redis 主从架构 单机的 redis,能够承载的 QPS 大概就在上万到几万不等。对于缓存来说,一般都是用来支撑读高并发的。 这样也可以很轻松实现水平扩容,支撑读高并发。 ? 这个过程,实现了 redis 的主从架构下的高可用。 后面会详细说明 redis 基于哨兵的高可用性。 如果想要在实现高并发的同时,容纳大量的数据,那么就需要 redis 集群,使用 redis 集群之后,可以提供每秒几十万的读写并发。