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[導(dǎo)讀]從9月1號開始,成都市政府宣布了為期四天的全員核酸檢測。昨天下午,我們小區(qū)物業(yè)通知了預(yù)計14:00-17:00會進行檢測,告訴我們會挨個樓棟通知下去檢測。結(jié)果一直拖到晚上也沒收到通知,我一直忙別的也沒留意,結(jié)果上網(wǎng)一看,關(guān)于成都核酸系統(tǒng)崩潰的各種段子已經(jīng)滿天飛了。

事情的起因是這樣的:

從9月1號開始,成都市政府宣布了為期四天的全員核酸檢測。昨天下午,我們小區(qū)物業(yè)通知了預(yù)計14:00-17:00會進行檢測,告訴我們會挨個樓棟通知下去檢測。

結(jié)果一直拖到晚上也沒收到通知,我一直忙別的也沒留意,結(jié)果上網(wǎng)一看,關(guān)于成都核酸系統(tǒng)崩潰的各種段子已經(jīng)滿天飛了。

是的,成都核酸檢測系統(tǒng),又崩潰了!

辛苦的大白們沒有辦法,都用上了這種古老的方式來尋找“信號”。

因為這個系統(tǒng)出了問題,導(dǎo)致核酸檢測工作非常緩慢,大量的市民排隊等待,平常排隊半小時能完成的,昨晚都要排隊好幾個小時。

到晚上23點半,物業(yè)直接通知只給部分人做,其他人可以洗洗睡了。好家伙,不知道有多少人白排了幾個小時隊。

這好好的系統(tǒng)它咋就崩潰了呢?

有網(wǎng)友挖出了一個中標公告,說這套系統(tǒng)背后使用的是浪潮的服務(wù)器:

一千多萬的項目,結(jié)果就這?

但隨后,有疑似浪潮的人出來回復(fù):

人家說的很清楚,上面中標的只是基礎(chǔ)運維,這套軟件系統(tǒng)的設(shè)計另有其人。

隨后有人又開噴健康碼,噴鵝廠。

但實際上,崩的不是健康碼,而是大白使用的核酸采集錄入系統(tǒng),這是兩套獨立的系統(tǒng)。

再接著,有人爆出這套軟件是東軟公司做的。

于是一時間,所有人把怒火對準了東軟,很快就把東軟這個詞條送上了微博熱搜榜第一的位置。

關(guān)于崩潰的原因,也有各種說法在朋友圈、微信群里流傳,一時難辨真假。

有說是這套系統(tǒng)背后使用的MySQL使用了超寬的大表:

有說是MySQL單表容量太大,造成性能下降:

還有的說是因為負載均衡不行,沒法支撐高并發(fā)。

總結(jié)起來基本上就兩個原因:

1、數(shù)據(jù)庫的問題,數(shù)據(jù)量大后,查詢檢索效率低下。

成都全市人口超過2000萬,每天一次核酸,那就是單日新增兩千萬條記錄,最近幾天一直在做,數(shù)據(jù)容量很快就是幾億的規(guī)模,如果后端用MySQL還不分表,那確實夠嗆。

2、高并發(fā)的問題,同一時間大量請求,服務(wù)器扛不住。

一般情況下,使用nginx負載均衡,單機能做到幾萬的并發(fā)量。但成都2000W+的人口規(guī)模,全面做核酸的情況下,幾萬的并發(fā)肯定是不夠用的。

倘若這套系統(tǒng)背后真的就是一個nginx+mysql(不分表),那昨晚的情況也就不足為奇了。

好了,吃瓜歸吃瓜,我們還是要來點干貨,作為一個程序員,要在吃瓜中學(xué)會成長。

高并發(fā)之路

這篇文章,我們來回答一個問題:到底該怎么做高并發(fā)?

讓我們從零開始。

1、單機時代

一開始的時候,用戶量很少,一天就幾百上千個請求,一臺服務(wù)器就完全足夠。

我們用Java、Python、PHP或者其他后端語言開發(fā)一個Web后端服務(wù),再用一個MySQL來存儲業(yè)務(wù)數(shù)據(jù),它倆攜手工作,運行在同一臺服務(wù)器上,對外提供服務(wù)。

2、應(yīng)用與數(shù)據(jù)庫分離

慢慢的,用戶量開始多了起來,一臺服務(wù)器有點夠嗆,把它們拆開成兩臺服務(wù)器,一臺專門運行Web服務(wù),一臺專門用來運行數(shù)據(jù)庫,這樣它們就能獨享服務(wù)器上的CPU和內(nèi)存資源,不用互搶了。

3、緩存系統(tǒng)

后來,用戶量進一步增加,每一次都要去數(shù)據(jù)庫里查,有點費時間,引入一個緩存系統(tǒng),可以有效縮短服務(wù)的響應(yīng)時間。

4、軟件負載均衡

用戶量還在增加,一個Web服務(wù)的吞吐量開始達到了上限,系統(tǒng)開始出現(xiàn)卡頓。這時候,可以復(fù)制多個Web服務(wù)出來,再用一個nginx來進行負載均衡,將請求分攤到所有Web服務(wù)器上,提高并發(fā)量。

5、數(shù)據(jù)讀寫分離

隨著系統(tǒng)的運行和用戶的增長,數(shù)據(jù)量越來越多,數(shù)據(jù)庫的瓶頸開始顯現(xiàn),讀寫明顯變慢。這時候,可以增加新的數(shù)據(jù)庫服務(wù)器,將讀寫進行分離,二者做好數(shù)據(jù)同步,提高數(shù)據(jù)庫服務(wù)的整體I/O性能。

6、數(shù)據(jù)庫分庫分表

系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)越來越多,即便是讀寫分離了,但一張表中的記錄越來越多,從幾百萬到幾千萬,甚至要過億了。把它們?nèi)咳谕粡埍砝?,檢索查詢耗時費力,是時候進行分庫分表,把數(shù)據(jù)拆分一下,提高數(shù)據(jù)查詢效率。

7、硬件負載均衡

再后來,業(yè)務(wù)發(fā)展很不錯,用戶量激增,以至于強勁的Nginx也扛不住了。

一臺不夠,那就多整幾臺,再引入一個硬件負載均衡的服務(wù)器,比如F5,將網(wǎng)絡(luò)流量分發(fā)到不同的Nginx服務(wù)器上,再一次提高性能。

8、DNS負載均衡

再再后來,用戶量還在蹭蹭蹭的增長,強悍如F5這樣的硬件負載均衡服務(wù)器也扛不住這樣的高并發(fā)。

老辦法,一個不夠那就多整幾個。這一次,咱們在域名解析上下功夫,不同地區(qū)的用戶,在訪問同一個域名時,解析到不同的IP地址,以此來將流量進一步拆分。

上面就是從最簡單的單機到復(fù)雜集群的高并發(fā)演進之路。

高并發(fā)是一個很大的話題,它所涵蓋的東西其實遠遠不止上面這些內(nèi)容。除了這些之外,像是消息隊列、數(shù)據(jù)庫選型、CDN、編程語言中的協(xié)程等等技術(shù)都能為提高并發(fā)助力。

回到這次崩潰事件上,我想著經(jīng)過一夜的折騰,今天總該好點了吧,結(jié)果下午一開始,又繼續(xù)擺爛了:

在我寫這篇文章的時候,當(dāng)事公司已經(jīng)發(fā)布了說明:

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