高并发: 流量削峰 与 服务端优化

流量削峰

如果看过秒杀系统的流量监控图的话，会发现它是一条直线，就在秒杀开始那一秒是一条很直很直的线，这是因为秒杀请求在时间上高度集中于某一特定的时间点。这样一来，就会导致一个特别高的流量峰值，它对资源的消耗是瞬时的

但是对秒杀这个场景来说，最终能够抢到商品的人数是固定的，也就是说100人和10000人发起请求的结果都是一样的，并发度越高，无效请求也越多。而从业务上来说，秒杀活动是希望更多的人来参与的，也就是开始之前希望有更多的人来刷页面，但是真正开始下单时，秒杀请求并不是越多越好。因此我们可以设计一些规则，让并发的请求更多地延缓，而且我们甚至可以过滤掉一些无效请求

服务器的处理资源是恒定的，你用或者不用它的处理能力都是一样的，所以出现峰值的话，很容易导致忙到处理不过来，闲的时候却又没有什么要处理。但是由于要保证服务质量，我们的很多处理资源只能按照忙的时候来预估，而这会导致资源的一个浪费。这就好比因为存在早高峰和晚高峰的问题，所以有了错峰限行的解决方案

怎么削峰

针对秒杀这一场景，削峰从本质上来说就是更多地延缓用户请求的发出，以便减少和过滤掉一些无效请求，它遵从“请求数要尽量少”的原则

介绍一下流量削峰的一些操作思路：排队、答题、分层过滤。这几种方式都是无损（即不会损失用户的发出请求）的实现方案，当然还有些有损的实现方案，比如限流和机器负载保护等一些强制措施也能达到削峰保护的目的，当然这都是不得已的一些措施

1、排队

要对流量进行削峰，最容易想到的解决方案就是用消息队列来缓冲瞬时流量，把同步的直接调用转换成异步的间接推送，中间通过一个队列在一端承接瞬时的流量洪峰，在另一端平滑地将消息推送出去。在这里，消息队列就像“水库”一样，拦蓄上游的洪水，削减进入下游河道的洪峰流量，从而达到减免洪水灾害的目的

但是，如果流量峰值持续一段时间达到了消息队列的处理上限，例如本机的消息积压达到了存储空间的上限，消息队列同样也会被压垮，这样虽然保护了下游的系统，但是和直接把请求丢弃也没多大的区别。就像遇到洪水爆发时，即使是有水库恐怕也无济于事

除了消息队列，类似的排队方式还有很多，例如：
1、利用线程池加锁等待也是一种常用的排队方式
2、先进先出、先进后出等常用的内存排队算法的实现方式
3、把请求序列化到文件中，然后再顺序地读文件（例如基于MySQL binlog的同步机制）来恢复请求等方式

可以看到，这些方式都有一个共同特征，就是把“一步的操作”变成“两步的操作”，其中增加的一步操作用来起到缓冲的作用。那么这样一来增加了访问请求的路径啊，并不符合之前介绍的“4要1不要”原则。没错，的确看起来不太合理，但是如果不增加一个缓冲步骤，那么在一些场景下系统很可能会直接崩溃，所以最终还是需要做出妥协和平衡

2、答题

答题主要是为了增加购买的复杂度，从而达到两个目的：
1、防止部分买家使用秒杀器在参加秒杀时作弊
2、延缓请求，起到对请求流量进行削峰的作用，从而让系统能够更好地支持瞬时的流量高峰。这个重要的功能就是把峰值的下单请求拉长，从以前的1s之内延长到2s~10s。这样一来，请求峰值基于时间分片了。这个时间的分片对服务端处理并发非常重要，会大大减轻压力。而且，由于请求具有先后顺序，靠后的请求到来时自然也就没有库存了，因此根本到不了最后的下单步骤，所以真正的并发写就非常有限了

整个秒杀答题的逻辑主要分为3部分：
1、题库生成模块，这个部分主要就是生成一个个问题和答案，其实题目和答案本身并不需要很复杂，重要的是能够防止由机器来算出结果，即防止秒杀器来答题
2、题库的推送模块，用于在秒杀答题前，把题目提前推送给详情系统和交易系统。题库的推送主要是为了保证每次用户请求的题目是唯一的，目的也是防止答题作弊
3、题目的图片生成模块，用于把题目生成为图片格式，并且在图片里增加一些干扰因素。这也同样是为防止机器直接来答题，它要求只有人才能理解题目本身的含义。这里还要注意一点，由于答题时网络比较拥挤，我们应该把题目的图片提前推送到CDN上并且要进行预热，不然的话当用户真正请求题目时，图片可能加载比较慢，从而影响答题的体验

当用户提交的答案和题目对应的答案做比较，如果通过了就继续进行下一步的下单逻辑，否则就失败。我们可以把问题和答案用下面这样的key来进行MD5加密：

• 问题key：userId+itemId+question_Id+time+PK

• 答案key：userId+itemId+answer+PK

  
  

这里面的验证逻辑，除了验证问题的答案以外，还包括用户本身身份的验证，例如是否已经登录、用户的Cookie是否完整、用户是否重复频繁提交等。除了做正确性验证，我们还可以对提交答案的时间做些限制，例如从开始答题到接受答案要超过1s，因为小于1s是人为操作的可能性很小，这样也能防止机器答题的情况

3、分层过滤

前面介绍的排队和答题要么是少发请求，要么对发出来的请求进行缓冲，而针对秒杀场景还有一种方法，就是对请求进行分层过滤，从而过滤掉一些无效的请求。分层过滤其实就是采用“漏斗”式设计来处理请求的，如下图所示:

假如请求分别经过CDN、前台读系统（如商品详情系统）、后台系统（如交易系统）和数据库这几层，那么：
1、大部分数据和流量在用户浏览器或者CDN上获取，这一层可以拦截大部分数据的读取
2、经过第二层（即前台系统）时数据（包括强一致性的数据）尽量得走Cache，过滤一些无效的请求
3、再到第三层后台系统，主要做数据的二次检验，对系统做好保护和限流，这样数据量和请求就进一步减少
4、最后在数据层完成数据的强一致性校验

分层过滤的核心思想是：在不同的层次尽可能地过滤掉无效请求，让“漏斗”最末端的才是有效请求。而要达到这种效果，我们就必须对数据做分层的校验
分层校验的基本原则是：
1、将动态请求的读数据缓存（Cache）在Web端，过滤掉无效的数据读
2、对读数据不做强一致性校验，减少因为一致性校验产生瓶颈的问题
3、对写数据进行基于时间的合理分片，过滤掉过期的失效请求
4、对写请求做限流保护，将超出系统承载能力的请求过滤掉
5、对写数据进行强一致性校验，只保留最后有效的数据

分层校验的目的是，在读系统中，尽量减少由于一致性校验带来的系统瓶颈，但是尽量将不影响性能的检查条件提前，如用户是否具有秒杀资格、商品状态是否正常、用户答题是否正确、秒杀是否已经结束、是否非法请求、营销等价物是否充足等

总结

• 通过队列来缓冲请求，即控制请求的发出

  • 队列缓冲方式更加通用，它适用于内部上下游系统之间调用请求不平缓的场景，由于内部系统的服务质量要求不能随意丢弃请求，所以使用消息队列能起到很好的削峰和缓冲作用

• 通过答题来延长请求发出的时间，在请求发出后承接请求时进行控制，最后再对不符合条件的请求进行过滤

  • 答题更适用于秒杀或者营销活动等应用场景，在请求发起端就控制发起请求的速度，因为越到后面无效请求也会越多，所以配合后面介绍的分层拦截的方式，可以更进一步减少无效请求对系统资源的消耗

• 对请求进行分层过滤

  • 分层过滤非常适合交易性的写请求，比如减库存或者拼车这种场景，在读的时候需要知道还有没有库存或者是否还有剩余空座位。但是由于库存和座位又是不停变化的，所以读的数据是否一定要非常准确呢？其实不一定，你可以放一些请求过去，然后在真正减的时候再做强一致性保证，这样既过滤一些请求又解决了强一致性读的瓶颈

不过，在削峰的处理方式上除了采用技术手段，其实还可以采用业务手段来达到一定效果，例如在零点开启大促的时候由于流量太大导致支付系统阻塞，这个时候可以采用发放优惠券、发起抽奖活动等方式，将一部分流量分散到其他地方，这样也能起到缓冲流量的作用

服务端优化

影响性能的因素

想要提升性能，首先肯定要知道哪些因素对于系统性能的影响最大，然后再针对这些具体的因素想办法做优化

系统服务端性能，一般用QPS（Query Per Second，每秒请求数）来衡量，还有一个影响和QPS也息息相关，那就是响应时间（Response Time，RT），它可以理解为服务器处理响应的耗时。正常情况下响应时间（RT）越短，一秒钟处理的请求数（QPS）自然也就会越多，这在单线程处理的情况下看起来是线性的关系，即我们只要把每个请求的响应时间降到最低，那么性能就会最高

但是你可能想到响应时间总有一个极限，不可能无限下降，所以又出现了另外一个维度，即通过多线程，来处理请求。这样理论上就变成了“总QPS =（1000ms / 响应时间）× 线程数量”，这样性能就和两个因素相关了，一个是一次响应的服务端耗时，一个是处理请求的线程数

1、先来看看响应时间和QPS的关系

对于大部分的Web系统而言，响应时间一般都是由CPU执行时间和线程等待时间（比如RPC、IO等待、Sleep、Wait等）组成，即服务器在处理一个请求时，一部分是CPU本身在做运算，还有一部分是在各种等待

理解了服务器处理请求的逻辑，估计你会说为什么我们不去减少这种等待时间。很遗憾，根据实际的测试发现，减少线程等待时间对提升性能的影响没有我们想象得那么大，它并不是线性的提升关系，这点在很多代理服务器（Proxy）上可以做验证

如果代理服务器本身没有CPU消耗，我们在每次给代理服务器代理的请求加个延时，即增加响应时间，但是这对代理服务器本身的吞吐量并没有多大的影响，因为代理服务器本身的资源并没有被消耗，可以通过增加代理服务器的处理线程数，来弥补响应时间对代理服务器的QPS的影响

其实，真正对性能有影响的是CPU的执行时间。这也很好理解，因为CPU的执行真正消耗了服务器的资源。经过实际的测试，如果减少CPU一半的执行时间，就可以增加一倍的QPS。也就是说，我们应该致力于减少CPU的执行时间

2、再来看看线程数对QPS的影响

单看“总QPS”的计算公式，你会觉得线程数越多QPS也就会越高，但这会一直正确吗？显然不是，线程数不是越多越好，因为线程本身也消耗资源，也受到其他因素的制约。例如，线程越多系统的线程切换成本就会越高，而且每个线程也都会耗费一定内存

那么，设置什么样的线程数最合理呢？其实很多多线程的场景都有一个默认配置，即“线程数 = 2 * CPU核数 + 1”。除去这个配置，还有一个根据最佳实践得出来的公式：
线程数 = [(线程等待时间 + 线程CPU时间) / 线程CPU时间] × CPU数量
当然，最好的办法是通过性能测试来发现最佳的线程数

所以要提升性能，就要减少CPU的执行时间，另外就是要设置一个合理的并发线程数，通过这两方面来显著提升服务器的性能

如何发现瓶颈

就服务器而言，会出现瓶颈的地方有很多，例如CPU、内存、磁盘以及网络等都可能会导致瓶颈。此外，不同的系统对瓶颈的关注度也不一样，例如对缓存系统而言，制约它的是内存，而对存储型系统来说I/O更容易是瓶颈

对于秒杀这个场景，它的瓶颈更多地发生在CPU上。那么，如何发现CPU的瓶颈呢？其实有很多CPU诊断工具可以发现CPU的消耗，最常用的就是JProfiler和Yourkit这两个工具，它们可以列出整个请求中每个函数的CPU执行时间，可以发现哪个函数消耗的CPU时间最多，以便有针对性地做优化。还有一些办法也可以近似地统计CPU的耗时，例如通过jstack定时地打印调用栈，如果某些函数调用频繁或者耗时较多，那么那些函数就会多次出现在系统调用栈里，这样相当于采样的方式也能够发现耗时较多的函数

虽说秒杀系统的瓶颈大部分在CPU，但这并不表示其他方面就一定不出现瓶颈。例如，如果海量请求涌过来，你的页面又比较大，那么网络就有可能出现瓶颈

怎样简单地判断CPU是不是瓶颈呢？一个办法就是看当QPS达到极限时，你的服务器的CPU使用率是不是超过了95%，如果没有超过，那么表示CPU还有提升的空间，要么是有锁限制，要么是有过多的本地I/O等待发生

如何优化系统

对Java系统来说，可以优化的地方很多，这里重点说一下比较有效的几种手段

1、减少编码

Java的编码运行比较慢，这是Java的一大硬伤。在很多场景下，只要涉及字符串的操作（如输入输出操作、I/O操作）都比较耗CPU资源，不管它是磁盘I/O还是网络I/O，因为都需要将字符转换成字节，而这个转换必须编码

每个字符的编码都需要查表，而这种查表的操作非常耗资源，所以减少字符到字节或者相反的转换、减少字符编码会非常有成效。减少编码就可以大大提升性能

那么如何才能减少编码呢？例如，网页输出是可以直接进行流输出的，即用resp.getOutputStream()函数写数据，把一些静态的数据提前转化成字节并缓存，等到真正往外写的时候再直接用OutputStream()函数写到页面，就可以减少静态数据的编码转换，从而大大减少编码的性能消耗的，网页输出的性能比没有提前进行字符到字节转换时提升了30%左右

2、减少序列化

序列化也是Java性能的一大天敌，减少Java中的序列化操作也能大大提升性能。又因为序列化往往是和编码同时发生的，所以减少序列化也就减少了编码

序列化大部分是在RPC中发生的，因此避免或者减少RPC就可以减少序列化，当然当前的序列化协议也已经做了很多优化来提升性能。有一种新的方案，就是可以将多个关联性比较强的应用进行“合并部署”，而减少不同应用之间的RPC也可以减少序列化的消耗

所谓“合并部署”，就是把两个原本在不同机器上的不同应用合并部署到一台机器上，当然不仅仅是部署在一台机器上，还要在同一个Tomcat容器中，且不能走本机的Socket，这样才能避免序列化的产生

3、Java极致优化

Java和通用的Web服务器（如Nginx或Apache服务器）相比，在处理大并发的HTTP请求时要弱一点，所以一般我们都会对大流量的Web系统做静态化改造，让大部分请求和数据直接在Nginx服务器或者Web代理服务器（如Varnish、Squid等）上直接返回（这样可以减少数据的序列化与反序列化），而Java层只需处理少量数据的动态请求。针对这些请求，我们可以使用以下手段进行优化：

• 直接使用Servlet处理请求。避免使用传统的MVC框架，这样可以绕过一大堆复杂且用处不大的处理逻辑，节省1ms时间（具体取决于你对MVC框架的依赖程度）

• 直接输出流数据。使用resp.getOutputStream()而不是resp.getWriter()函数，可以省掉一些不变字符数据的编码，从而提升性能；数据输出时推荐使用JSON而不是模板引擎（一般都是解释执行）来输出页面

4、并发读优化

也许有些人会觉得这个问题很容易解决，无非就是放到Tair缓存里面。集中式缓存为了保证命中率一般都会采用一致性Hash，所以同一个key会落到同一台机器上。虽然单台缓存机器也能支撑30w/s的请求，但还是远不足以应对像“大秒”这种级别的热点商品。那么，该如何彻底解决单点的瓶颈呢？

答案是采用应用层的LocalCache，即在秒杀系统的单机上缓存商品相关的数据

那么，又如何缓存（Cache）数据呢？你需要划分成动态数据和静态数据分别进行处理：
1、像商品中的“标题”和“描述”这些本身不变的数据，会在秒杀开始之前全量推送到秒杀机器上，并一直缓存到秒杀结束
2、像库存这类动态数据，会采用“被动失效”的方式缓存一定时间（一般是数秒），失效后再去缓存拉取最新的数据

那么像库存这种频繁更新的数据，一旦数据不一致，会不会导致超卖？

这就要用到前面介绍的读数据的分层校验原则了，读的场景可以允许一定的脏数据，因为这里的误判只会导致少量原本无库存的下单请求被误认为有库存，可以等到真正写数据时再保证最终的一致性，通过在数据的高可用性和一致性之间的平衡，来解决高并发的数据读取问题

总结

性能优化的过程首先要从发现短板开始，除了介绍的一些优化措施外，还可以在减少数据、数据分级（动静分离），以及减少中间环节、增加预处理等这些环节上做优化

首先是“发现短板”，比如考虑以下因素的一些限制：光速（光速：C = 30万千米/秒；光纤：V = C/1.5=20 万千米/秒，即数据传输是有物理距离的限制的）、网速（2017年11月知名测速网站Ookla发布报告，全国平均上网带宽达到61.24 Mbps，千兆带宽下10KB数据的极限QPS 为1.25万QPS=1000Mbps/8/10KB）、网络结构（交换机/网卡的限制）、TCP/IP、虚拟机（内存/CPU/IO等资源的限制）和应用本身的一些瓶颈等

其次是减少数据。事实上，有两个地方特别影响性能，一是服务端在处理数据时不可避免地存在字符到字节的相互转化，二是HTTP请求时要做Gzip压缩，还有网络传输的耗时，这些都和数据大小密切相关

再次，就是数据分级，也就是要保证首屏为先、重要信息为先，次要信息则异步加载，以这种方式提升用户获取数据的体验

最后就是要减少中间环节，减少字符到字节的转换，增加预处理（提前做字符到字节的转换）去掉不需要的操作

此外，要做好优化，你还需要做好应用基线，比如性能基线（何时性能突然下降）、成本基线（之前秒杀用了多少台机器）、链路基线（我们的系统发生了哪些变化），你可以通过这些基线持续关注系统的性能，做到在代码上提升编码质量，在业务上改掉不合理的调用，在架构和调用链路上不断的改进

source：https://zhouj000.github.io/2018/10/16/SecKill-System-3

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