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构建高并发高可用的电商平台架构实践

作者: 采集侠 分类: SEO优化 发布时间: 2019-08-16 17:02 阅读量:

  倒排索引实现单词到文档映射关系的最佳实现方式和最有效的索引结构,广泛用在搜索领域。

  Bitmap是一种非常简洁快速的数据结构,他能同时使存储空间和速度最优化(而不必空间换时间),适合于海量数据的的计算场景。

  在大规模的数据中,数据存在一定的局部性的特征,利用局部性的原理将海量数据计算的问题分而治之。

  MR模型是无共享的架构,数据集分布至各个节点。处理时,每个节点就近读取本地存储的数据处理(map),将处理后的数据进行合并(combine)、排序(shuffle and sort)后再分发(至reduce节点),避免了大量数据的传输,提高了处理效率。

  并行计算(Parallel Computing)是指同时使用多种计算资源解决计算问题的过程,是提高计算机系统计算速度和处理能力的一种有效手段。它的基本思想是用多个处理器/进程/线程来协同求解同一问题,即将被求解的问题分解成若干个部分,各部分均由一个独立的处理机来并行计算。

  随着平台并发量的增大,需要扩容节点进行集群,利用负载均衡设备进行请求的分发;负载均衡设备通常在提供负载均衡的同时,也提供失效检测功能;同时为了提高可用性,需要有容灾备份,以防止节点宕机失效带来的不可用问题;备份有在线的和离线备份,可以根据失效性要求的不同,进行选择不同的备份策略。

  读写分离是对数据库来讲的,随着系统并发量的增大,提高数据访问可用性的一个重要手段就是写数据和读数据进行分离;当然在读写分离的同时,需要关注数据的一致性问题;对于一致性的问题,在分布式的系统CAP定量中,更多的关注于可用性。

  平台中各个模块之间的关系尽量是低耦合的,可以通过相关的消息组件进行交互,能异步则异步,分清楚数据流转的主流程和副流程,主副是异步的,比如记录日志可以是异步操作的,增加整个系统的可用性。

  当然在异步处理中,为了确保数据得到接收或者处理,往往需要确认机制(confirm、ack)。

  但是有些场景中,虽然请求已经得到处理,但是因其他原因(比如网络不稳定),确认消息没有返回,那么这种情况下需要进行请求的重发,对请求的处理设计因重发因素需要考虑幂等性。

  监控也是提高整个平台可用性的一个重要手段,多平台进行多个维度的监控;模块在运行时候是透明的,以达到运行期白盒化。

  系统的资源总是有限的,一段比较长的业务执行如果是一竿子执行的方式,在大量并发的操作下,这种阻塞的方式,无法有效的及时释放资源给其他进程执行,这样系统的吞吐量不高。

  随着数据量和并发量的增加,读写分离不能满足系统并发性能的要求,需要对数据进行切分,包括对数据进行分库和分表。这种分库分表的方式,需要增加对数据的路由逻辑支持。

  对于系统的伸缩性而言,模块最好是无状态的,通过增加节点就可以提高整个的吞吐量。

  系统的容量是有限的,承受的并发量也是有限的,在架构设计时,一定需要考虑流量的控制,防止因意外攻击或者瞬时并发量的冲击导致系统崩溃。在设计时增加流控的措施,可考虑对请求进行排队,超出预期的范围,可以进行告警或者丢弃。

  对于共享资源的访问,为了防止冲突,需要进行并发的控制,同时有些交易需要有事务性来保证交易的一致性,所以在交易系统的设计时,需考虑原子操作和并发控制。

  保证并发控制一些常用高性能手段有,乐观锁、Latch、mutex、写时复制、CAS等;多版本的并发控制MVCC通常是保证一致性的重要手段,这个在数据库的设计中经常会用到。

  平台中业务逻辑存在不同的类型,有计算复杂型的,有消耗IO型的,同时就同一种类型而言,不同的业务逻辑消耗的资源数量也是不一样的,这就需要针对不同的逻辑采取不同的策略。

  针对IO型的,可以采取基于事件驱动的异步非阻塞的方式,单线程方式可以减少线程的切换引起的开销,或者在多线程的情况下采取自旋spin的方式,减少对线程的切换(比如oracle latch设计);对于计算型的,充分利用多线程进行操作。

  同一类型的调用方式,不同的业务进行合适的资源分配,设置不同的计算节点数量或者线程数量,对业务进行分流,优先执行优先级别高的业务。

  系统的有些业务模块在出现错误时,为了减少并发下对正常请求的处理的影响,有时候需要考虑对这些异常状态的请求进行单独渠道的处理,甚至暂时自动禁止这些异常的业务模块。

  有些请求的失败可能是偶然的暂时的失败(比如网络不稳定),需要进行请求重试的考虑。


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