2024年高并发网站建设 篇1
大型网站遇到的挑战，主要是大量的用户，高并发的访问，就算一个简单的增删查改的功能，如果面对的是百万、千万甚至亿级的用户，都是一件难度很大的事情。
数据从数据库到浏览器的过程：数据库->应用数据集->内存对象->动态页面->HTTP服务器->用户浏览器。那么我们可以把高并发的设计分成几个层次：
前端
前端是指，用户的请求还没有到服务前的环节。
浏览器缓存
动静分离：静态内容部署在单独的服务器上；
图片服务器分离：图片存储在单独的图片服务器上；
CDN：更智能的镜像+缓存+流量导流。
应用层/服务层
负载均衡：后台应用部署多套，前面挂负载均衡，客户端都直接访问负载均衡，由它把访问分摊到实际应用服务器上；
Session管理：需要有专门的机制去管理Session，使集群内甚至跨集群的应用服务器可以共享；
HTML静态化：把连接后台数据库查询数据的工作提前做好，生成静态化的页面，那么访问的效率一定会提高很多；
业务拆分：把一个打的业务系统，拆成多个小的业务系统；
虚拟化：将一台物理机虚拟化成多台虚拟机，这样可以更高的支撑集群部署。
消息中间件：使用消息中间件，比如各种MQ，业务系统之间使用异步消息发送以达到解耦的效果。
各种缓存：一些语言框架本身就带缓存机制，也可以使用Memcached或Redis。
存储层
数据库读写分离
分库分表：一台数据库很难满足业务上的压力，那么数据库可以做分库分表。
分布式文件系统
非关系型数据库
其他必备的
日志采集系统
服务接口监控系统
用户行为采集系统
服务器性能监控系统
系统架构大了，部署的服务器多了，很多事情不可能通过人工完成了，比如一个接口调用发生了错误，不可能人工登录到服务器上去查日志吧，所以这些东西也是必不可少的。
都是说个大概，后面有机会的话，会把每一项都展开详细说明。
希望我的回答能够帮助到你！
2024年高并发网站建设 篇2
视频网站和其它网站不同，它对于服务器及带宽的要求极高，所以说视频网站的运营成本也远高于其它类型的网站，不要看优酷、爱奇艺这类网站觉得很简单，其实它们在硬件这块的成本投入相当大。视频网站在高并发场景下会存在哪些问题？
一个视频类型网站，如果并发处理得不好，那会直接影响访客的体验，最常见的问题有：
服务器带宽不足；
视频播放卡顿；视频网站如何优化以应对高并发？
视频网站最为核心的业务就是视频点播及直播，其它的都是一些常规性功能，所以视频类网站重点要做好视频资源的优化，我整理了以下几点方案供大家参考：
1、全站使用CDN加速
要知道视频资源是很占带宽的，如果不走CDN的话那服务器带宽要求很高，而CDN因其分布式部署及价格低廉的优点使得相对成本较低，另外它可以突破网络限制，解决“最后一公里”的问题。
2、流媒体、断点续传功能
对于视频播放一定要做流媒体（边下边播）、断点续传功能，否则用户的观看体验很差（下载慢、播放缓冲时间长），而且极费带宽。流媒体和断点续传技术很大程度上避免了带宽浪费。
3、视频防盗链
视频资源如果盗链严重，那直接影响了整站服务器的性能，而且增加了网站并发，所以视频资源要做好防盗链以此减轻服务器的负载。
4、前端优化
前端优化也是必不可少的，常用的可实施的方案有：
减少HTTP请求，像JS/CSS请求合并、图片合并等；
开启Gzip压缩；
动静分离；
合理的缓存策略；
5、后端优化
数据库主从同步 + 读写分离；
NoSQL缓存热点数据，减少数据库的查询请求；
服务器负载均衡 + 硬件优化；以上就是我的观点，对于这个问题大家是怎么看待的呢？欢迎在下方评论区交流 ~ 我是科技领域创作者，十年互联网从业经验，欢迎关注我了解更多科技知识！
2024年高并发网站建设 篇3
首先回顾一下，整个架构右侧部分演进到的那个程度，其实已经非常的不错了，因为百亿流量，每秒十万级并发写入的场景，使用MQ限流削峰、分布式KV集群给抗住了。
接着使用了计算与存储分离的架构，各个Slave计算节点会负责提取数据到内存中，基于自研的SQL内存计算引擎完成计算。同时采用了数据动静分离的架构，静态数据全部缓存，动态数据自动提取，保证了尽可能把网络请求开销降低到最低。
另外，通过自研的分布式系统架构，包括数据分片和计算任务分布式执行、弹性资源调度、分布式高容错机制、主备自动切换机制，都能保证整套系统的任意按需扩容，高性能、高可用的的运行。
下一步，咱们得来研究研究架构里左侧的部分了。
二、日益膨胀的离线计算结果
其实大家会注意到，在左侧还有一个MySQL，那个MySQL就是用来承载实时计算结果和离线计算结果放在里面汇总的。
终端的商家用户就可以随意的查询MySQL里的数据分析结果，支撑自己的决策，他可以看当天的数据分析报告，也可以看历史上任何一段时期内的数据分析报告。
但是那个MySQL在早期可能还好一些，因为其实存放在这个MySQL里的数据量相对要小一些，毕竟是计算后的一些结果罢了。但是到了中后期，这个MySQL可是也岌岌可危了。
给大家举一个例子，离线计算链路里，如果每天增量数据是1000万，那么每天计算完以后的结果大概只有50万，每天50万新增数据放入MySQL，其实还是可以接受的。
但是如果每天增量数据是10亿，那么每天计算完以后的结果大致会是千万级，你可以算他是计算结果有5000万条数据吧，每天5000万增量数据写入左侧的MySQL中，你觉得是啥感觉？
可以给大家说说系统当时的情况，基本上就是，单台MySQL服务器的磁盘存储空间很快就要接近满掉，而且单表数据量都是几亿、甚至十亿的级别。
这种量级的单表数据量，你觉得用户查询数据分析报告的时候，体验能好么？基本当时一次查询都是几秒钟的级别。很慢。
更有甚者，出现过用户一次查询要十秒的级别，甚至几十秒，上分钟的级别。很崩溃，用户体验很差，远远达不到付费产品的级别。
所以解决了右侧的存储和计算的问题之后，左侧的查询的问题也迫在眉睫。新一轮的重构，势在必行！
三、分库分表 + 读写分离
首先就是老一套，分库分表 + 读写分离，这个基本是基于MySQL的架构中，必经之路了，毕竟实施起来难度不是特别的高，而且速度较快，效果比较显著。
整个的思路和之前第一篇文章（《大型系统架构演进之如何支撑百亿级数据的存储与计算》）讲的基本一致。
说白了，就是分库后，每台主库可以承载部分写入压力，单库的写并发会降低；其次就是单个主库的磁盘空间可以降低负载的数据量，不至于很快就满了；
而分表之后，单个数据表的数据量可以降低到百万级别，这个是支撑海量数据以及保证高性能的最佳实践，基本两三百万的单表数据量级还是合理的。
然后读写分离之后，就可以将单库的读写负载压力分离到主库和从库多台机器上去，主库就承载写负载，从库就承载读负载，这样避免单库所在机器的读写负载过高，导致CPU负载、IO负载、网络负载过高，最后搞得数据库机器宕机。
首先这么重构一下数据库层面的架构之后，效果就好的多了。因为单表数据量降低了，那么用户查询的性能得到很大的提升，基本可以达到1秒以内的效果。
四、每秒10万查询的高并发挑战
上面那套初步的分库分表+读写分离的架构确实支撑了一段时间，但是慢慢的那套架构又暴露出来了弊端出来了，因为商家用户都是开了数据分析页面之后，页面上有js脚本会每隔几秒钟就发送一次请求到后端来加载最新的数据分析结果。
此时就有一个问题了，渐渐的查询MySQL的压力越来越大，基本上可预见的范围是朝着每秒10级别去走。
但是我们分析了一下，其实99%的查询，都是页面JS脚本自动发出刷新当日数据的查询。只有1%的查询是针对昨天以前的历史数据，用户手动指定查询范围后来查询的。
但是现在的这个架构之下，我们是把当日实时数据计算结果（代表了热数据）和历史离线计算结果（代表了冷数据）都放在一起的，所以大家可以想象一下，热数据和冷数据放在一起，然后对热数据的高并发查询占到了99%，那这样的架构还合理吗？
当然不合理，我们需要再次重构系统架构。
五、 数据的冷热分离架构
针对上述提到的问题，很明显要做的一个架构重构就是冷热数据分离。也就是说，将今日实时计算出来的热数据放在一个MySQL集群里，将离线计算出来的冷数据放在另外一个MySQL集群里。
然后开发一个数据查询平台，封装底层的多个MySQL集群，根据查询条件动态路由到热数据存储或者是冷数据存储。
通过这个步骤的重构，我们就可以有效的将热数据存储中单表的数据量降低到更少更少，有的单表数据量可能就几十万，因为将离线计算的大量数据结果从表里剥离出去了，放到另外一个集群里去。此时大家可想而知，效果当然是更好了。
因为热数据的单表数据量减少了很多，当时的一个最明显的效果，就是用户99%的查询都是针对热数据存储发起的，性能从原来的1秒左右降低到了200毫秒以内，用户体验提升，大家感觉更好了。
六、自研Elasticsearch+HBase+纯内存的查询引擎
架构演进到这里，看起来好像还不错，但是其实问题还是很多。因为到了这个阶段，系统遇到了另外一个较为严重的问题：冷数据存储，如果完全用MySQL来承载是很不靠谱的。冷数据的数据量是日增长不断增加，而且增速很快，每天都新增几千万。
因此你的MySQL服务器将会面临不断的需要扩容的问题，而且如果为了支撑这1%的冷数据查询请求，不断的扩容增加高配置的MySQL服务器，大家觉得靠谱么？
肯定是不合适的！
要知道，大量分库分表后，MySQL大量的库和表维护起来是相当麻烦的，修改个字段？加个索引？这都是一场麻烦事儿。
此外，因为对冷数据的查询，一般都是针对大量数据的查询，比如用户会选择过去几个月，甚至一年的数据进行分析查询，此时如果纯用MySQL还是挺灾难性的。
因为当时明显发现，针对海量数据场景下，一下子查询分析几个月或者几年的数据，性能是极差的，还是很容易搞成几秒甚至几十秒才出结果。
因此针对这个冷数据的存储和查询的问题，我们最终选择了自研一套基于NoSQL来存储，然后基于NoSQL+内存的SQL计算引擎。
具体来说，我们会将冷数据全部采用ES+HBase来进行存储，ES中主要存放要对冷数据进行筛选的各种条件索引，比如日期以及各种维度的数据，然后HBase中会存放全量的数据字段。
因为ES和HBase的原生SQL支持都不太好，因此我们直接自研了另外一套SQL引擎，专门支持这种特定的场景，就是基本没有多表关联，就是对单个数据集进行查询和分析，然后支持NoSQL存储+内存计算。
这里有一个先决条件，就是如果要做到对冷数据全部是单表类的数据集查询，必须要在冷数据进入NoSQL存储的时候，全部基于ES和HBase的特性做到多表入库关联，进数据存储就全部做成大宽表的状态，将数据关联全部上推到入库时完成，而不是在查询时进行。
对冷数据的查询，我们自研的SQL引擎首先会根据各种where条件先走ES的分布式高性能索引查询，ES可以针对海量数据高性能的检索出来需要的那部分数据，这个过程用ES做是最合适的。
接着就是将检索出来的数据对应的完整的各个数据字段，从HBase里提取出来，拼接成完成的数据。
然后就是将这份数据集放在内存里，进行复杂的函数计算、分组聚合以及排序等操作。
上述操作，全部基于自研的针对这个场景的查询引擎完成，底层基于Elasticsearch、HBase、纯内存来实现。
七、实时数据存储引入缓存集群
好了，到此为止，冷数据的海量数据存储、高性能查询的问题，就解决了。接着回过头来看看当日实时数据的查询，其实实时数据的每日计算结果不会太多，而且写入并发不会特别特别的高，每秒上万也就差不多了。
因此这个背景下，就是用MySQL分库分表来支撑数据的写入、存储和查询，都没问题。
但是有一个小问题，就是说每个商家的实时数据其实不是频繁的变更的，在一段时间内，可能压根儿没变化，因此不需要高并发请求，每秒10万级别的全部落地到数据库层面吧？要全都落地到数据库层面，那可能要给每个主库挂载很多从库来支撑高并发读。
因此这里我们引入了一个缓存集群，实时数据每次更新后写入的时候，都是写数据库集群同时还写缓存集群的，是双写的方式。
然后查询的时候是优先从缓存集群来走，此时基本上90%以上的高并发查询都走缓存集群了，然后只有10%的查询会落地到数据库集群。
八、阶段性总结
好了，到此为止，这个架构基本左边也都重构完毕：热数据基于缓存集群+数据库集群来承载高并发的每秒十万级别的查询冷数据基于ES+HBase+内存计算的自研查询引擎来支撑海量数据存储以及高性能查询。
经实践，整个效果非常的好。用户对热数据的查询基本多是几十毫秒的响应速度，对冷数据的查询基本都是200毫秒以内的响应速度。
九、下一阶段的展望
其实架构演进到这里已经很不容易了，因为看似这么一张图，里面涉及到无数的细节和技术方案的落地，需要一个团队耗费至少1年的时间才能做到这个程度。
但是接下来，我们要面对的，就是高可用的问题，因为付费级的产品，我们必须要保证超高的可用性，99.99%的可用性，甚至是99.999%的可用性。
但是越是复杂的系统，越容易出现问题，对应的高可用架构就越是复杂无比
2024年高并发网站建设 篇4
一直以来，Windows架构体系都是饱受诟病的，因为Windows体系的特殊性使得其扩展性及生态性上比其它体系要弱一些、实施代价大一些，但这并不代表Windows体系支撑不了高并发的项目。高并发高流量站点面临的挑战有哪些？
高并发、高流量的站点对于系统软硬件的要求是极高的，若软、硬件中某一项不达标可能都会使得站点异常。总体来说高并发站点面临的挑战有以下几大方面：
1、单一服务器的性能瓶颈
每台服务器都是有性能上限的，单一服务器根本抗不住高并发大流量的冲击，所以需要需要足够多的服务器以提升处理能力。
2、服务器上行带宽不够
用户对服务器发出请求，服务器返回数据是需要消耗带宽的。在大量用户访问时服务器带宽压力也就会变得很大。
3、数据库读/写速度慢
数据库的读/写操作会受到锁机制的影响，本身就存在I/O开销，访问量较大时数据库性能也会跟着下降。Windows体系高并发架构方案
根据上面提到的高并发站点受到的挑战，我们就可以针对性的来做架构方案以使Windows体系也能承受高并发。
1、负载均衡
通过负载均衡技术，可将流量分摊到多台节点服务器上，这样单一服务器的负载压力就会变小。我们可以在多台Windows服务器上部署IIS站点，然后拿一台服务器作为前置代理服务器，此代理服务器架构模式为：Linux + Nginx 。
2、主从同步 + 读写分离
SQL Server可以通过发布与订阅来实现主从同步，MySQL通过binlog来实现主从同步。
主从同步是为了读写分离作准备的，因为绝大多数都是读多写少，而写锁环境下数据库查询速度会很慢，所以我们将读、写操作分离保读数据读取速度不受写操作的影响。主库负责写入、从库负责查询。
3、热点数据缓存，缓解数据库压力
很多热点数据完全可以从缓存中读取，而不是每次都从数据库中查询。我们建议使用Redis等NoSQL产品来缓存热点数据，从而缓解数据库压力。
4、前端优化，加快响应
前端也有很多细节优化会直接影响网站的加载速度，另外也可以节省服务器带宽压力，比如说：
前端资源走CDN加速，这也就是动静分离；
图片惰性加载，避免加载了不必要的资源，节省了带宽；
图片动态裁剪，使得图片加载速度较快；
请求合并，减少前端资源的排队时间等。以上就是我的观点，对于这个问题大家是怎么看待的呢？欢迎在下方评论区交流 ~ 我是科技领域创作者，十年互联网从业经验，欢迎关注我了解更多科技知识！
2024年高并发网站建设 篇5
制作网站需要学习两大块内容，一块是前端开发，另一块是后端开发，下面分别介绍一下：前端开发
网站的前端开发涉及到页面设计、图片处理、代码编写几个部分的内容，在页面设计领域有很多工具可以使用，比如专业的设计人员比较偏向于使用Atomic，另外很多大型公司也会选择使用Antetype，而对于有一定编码能力的设计师来说，Macaw也是一个不错的选择。网页设计的工具有很多，选择一个自己喜欢的就好。对于图片处理的工具来说，Photoshop、AI都是不错的选择。
前端也涉及到编码，比较常见的选择是Html+CSS+JavaScript，前端语言的学习并不难，但是JS相对来说内容比较多，需要一个系统的学习过程。一般在做前端编码时可以使用DW软件，这款软件功能非常丰富。后端开发
目前做后端开发的编程语言可以选择使用Java、Python或者PHP，这三门语言也是被广泛使用的Web开发解决方案。
Java的优点是性能优异、生态健全、用户庞大，缺点是学习周期长、难度高、不易使用。Java比较适合专业级程序员，也比较适合大型商业网站。通常Java开发需要一个完整的开发团队，开发周期也相对较长。
Python的优点是学起来简单，用起来直接，调整起来方便，缺点是性能较差。Python比较适合于中小型网站，对性能要求不高的场景可以使用Python开发。其实Python的性能是能够满足大部分网站的，不选择Python的原因大部分都是预期太高。
PHP算是一个比较折中的解决方案吧，PHP实在不愿意多讲，因为PHP被称为“最好的编程语言”。
我做Web开发的时间比较久，Java、Python和PHP都使用过，选择哪种语言主要取决于项目的要求，同时也取决于开发团队的知识结构。如果是个人想通过自学来开发网站的话，我比较推荐学习Python，简单方便，而且未来Python的应用场景也比较多，是一个前景比较不错的编程语言。
我在头条上写了关于Java、Python编程的系列文章，感兴趣的朋友可以关注我的头条号，相信一定会有所收获。
如果有编程方面的问题，也可以咨询我。
谢谢！
2024年高并发网站建设 篇6
这是个比较有意思的话题，为什么看起来很简单的网站，需要大量顶尖程序员呢？
简单的网站并不简单
有些网站看着很简单，也就实现基本的登录注册查询等操作。的确功能来说，真的是简单不过了。甚至一个学习编程的菜鸟就能搞定。
当然这个搞定，指的是完成基本的功能。底层程序员考虑的是功能实现，而互联网网站，在功能基础上，更多的是要求安全与多并发。简单来说，功能很简单，而能够实现高并发并不简单。同时网站运行过程中也会出现大量bug，等待去修补。
基础程序员做什么项目？
基础的程序员，在一开始学有所成之后，都感觉所有网站实在是太简单了。自己都能搞定。其实你只能搞定功能。而真的是做不到上千万人同时访问。你做的能保证几千人就谢天谢地了。
所以此时的状态还停留在功能的层面。而互联网项目却更需要高并发。
大型互联网项目需要做什么？
大型互联网的项目，出了进行功能需求的开发之外，更重要的是优化。比如搭建云服务器集群，bug更改，优化流程等等。所以这样看来，互联网项目仍然需要顶端程序员的开发。因为他们懂得更多。
我认为作为程序员，要遵循时刻学习的状态。坚持学习。加油！
纯手打，如果感觉对你有帮助，麻烦下方为我点个赞哦