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企业级系统架构设计技术与互联网应用技术结合主题一 大规模并发性能问题探讨

2016-07-08 09:38 1321 查看
何谓大规模并发,不同层面有不同的理解企业应用(Intranet):千级强并发,万级弱并发(在线用户),十万级用户 大型企业ERP、供应链,大型企业HR、办公OA

互联网应用(Internet):百万级强并发,千万级弱并发(在线用户),亿级用户/门户网站(新浪、腾讯)

平台级电子商务(阿里巴巴、淘宝网、拍拍网)

搜索引擎(百度)

电子商务企业应用(Intranet + Internet):十万级强并发,百万级弱并发(在线用户),千万级用户B2C电子商务(京东、凡客、一号店)

垂直型电子商务(金银岛、携程)

不同系统间的并发特点
企业系统
大量事务性、实时性访问
大量的事务、锁检测导致数据库访问瓶颈

需要数据操作的实时更新

大量有状态性访问

数据访问具有较强的操作上下文

数据一致性、准确性的高敏感

数据每一次事务性更新都必须得到充分展现,并且确保数据访问的一致性

清晰的业务逻辑进行并发划分

一般来说,企业系统都可以进行明确的业务区分,从而决定系统特点

互联网系统
海量非事务性访问

极其巨大的数据量及数据访问导致IO操作成为瓶颈

模糊的并发区分

并发访问的用户中很难通过内容进行有效分发

并发访问一般具有地域性

数据访问效率的高敏感

用户对系统的响应时间非常敏感,需要在几秒内得到信息反馈

用户更加在意数据的匹配性

电子商务系统
数据实时性的高敏感
价格、信息同步的一致性等
受制于企业级系统的约束

如支付,受事务性影响

海量非事务性访问+一定规模事务性访问
信息访问具有互联网系统特点、信息操作具有企业系统特点

如数据的搜索查询、展现具有互联网系统特点

如数据的操作(支付、结算)具有企业系统事务性特点

什么是性能问题

在可识别的压力下,系统无法提供服务 (最差的性能问题)

在可识别的压力下,系统无法按服务质量标准提供服务 (满足性能标准,但是健壮性不足)

在可识别的压力下,系统无法持续按服务质量标准提供服务 (系统的可靠性和健壮性)

在超过识别的压力下,系统无法尽快恢复

能否有故障转移、故障恢复、冗余热备等机制

在超过识别的压力下,系统无法柔性伸缩 (系统的可伸缩性)

什么不是性能问题

超过可识别的压力情况下,系统暂时无法有效提供服务

性能测量
服务质量

网络响应:网络响应时间、网络吞吐量、网络带宽及带宽利用率

服务响应时间:包括平均、峰值、标准区间值

服务处理质量:事务成功率、单位时间响应事务次数

服务端设备状态

CPU:CPU使用率

内存:使用内存大小

VM:GC次数(Full GC次数)、堆内存、线程数、锁和阻塞情况

磁盘IO:磁盘访问效率、磁盘空间、磁盘IO吞吐量

系统可靠性、健壮性

单节点处理的访问量

故障恢复时间

节点复制和节点扩展的难易

系统可能的性能瓶颈
网络
网络带宽的总体限制

网络连接数的限制(如TCP/IP, 数据库连接等)

服务器

每个响应占用相应的资源,导致内存成为瓶颈

比如JVM为每个线程分配栈空间,过多栈空间导致内存消耗

比如每个HTTP连接在Session存储内容,导致OOME

同时响应一定量的并发操作,导致CPU占用过高

磁盘IO

频繁访问数据库,导致数据交换IO操作频繁

频繁访问IO文件,导致磁盘IO成为瓶颈

企业级系统架构及技术特点
架构设计
基于SOA和MDA的架构

以服务为核心单元的 设计思想,以传统WS作为服务发布

以模块化为系统构建方式,重视应用子系统和子模块的独立性和可重用性

中央集中式部署架构

专业小型服务器

一般不会超过5台部署服务器,不会多于10个应用节点

热备和故障恢复机制、灾备系统

关注流程

工作流技术,尤其是分布式节点间流程整合

企业系统间的无缝转移

门户

跨系统,跨节点间的单点登录

技术运用
以商业性产品为主

追求单节点稳定性

较少需要7*24小时支持

以商业性关系数据库为主要存储

比较严格的事务性访问

完全基于数据库事务

分布式事务(JTA)

较为复杂并且功能丰富的用户界面

用户具有相对统一的客户端(比如使用IE浏览器)

用户可以接受适当的响应和延迟

互联网系统架构及技术特点
架构设计
以界面展现和用户体验为主要设计
大量运用Ajax实现局部提交和局部刷新

以轻量级、伸缩性为架构主要考虑

除某些平台级应用外,极少使用服务扩展

使用REST风格的WebService或者纯粹的处理Json的Web响应

数以百台甚至上万台PC服务器,多个数据中心,站点镜像

分布式独立域以及部署域之间定时通信

高性能缓存机制

双向页面缓存

内容静态化技术

数据缓存

非事务、非关系型数据库

全面NoSQL数据库

技术运用
大量使用开源技术产品

LAMP: Linux + Apache + MySQL + PHP

Tomcat, Lucene, Memcache

简单界面开发技术

脚本语言,如PHP, Python, Ruby等

对多种浏览器的支持

底层高性能处理优化

使用C、C++实现底层通信和IO优化

电子商务系统架构及技术特点
架构设计
关注数据的糅合(Mashup)
关系数据库与高性能NoSQL数据库结合
不固定的架构设计思路

可能偏互联网方向,也可能偏企业系统方向

分布式部署

事务缓存机制

事务迁移、事务恢复、事务批量处理

较为严格的安全机制

部分功能使用HTTPS及数字证书

与企业系统的对接交互

与银行、支付平台的对接

与企业订单系统、进销存系统、物流系统的对接

技术运用
有时效的缓存机制

确保数据实时性与性能的平衡

大量数据挖掘和分析运用

相关性分析

定向推荐

部分运用商业中间件技术产品

应用服务器

业务流程管理

大量的开源技术运用

Java相关开源技术比较常见

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