程序員經(jīng)常要面臨的一個(gè)問(wèn)題就是：如何提高程序性能?如果是你，你會(huì)怎么回答這個(gè)問(wèn)題?

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圖片來(lái)自 Pexels 

這篇文章，我們循序漸進(jìn)，從內(nèi)存、磁盤 I/O、網(wǎng)絡(luò) I/O、CPU、緩存、架構(gòu)、算法等多層次遞進(jìn)，串聯(lián)起高性能開(kāi)發(fā)十大必須掌握的核心技術(shù)：

• - I/O優(yōu)化：零拷貝技術(shù)
• - I/O優(yōu)化：多路復(fù)用技術(shù)
• - 線程池技術(shù)
• - 無(wú)鎖編程技術(shù)
• - 進(jìn)程間通信技術(shù)
• - RPC&序列化技術(shù)
• - 數(shù)據(jù)庫(kù)索引技術(shù)
• - 緩存技術(shù)&布隆過(guò)濾器
• - 全文搜索技術(shù)
• - 負(fù)載均衡技術(shù)

準(zhǔn)備好了嗎，坐穩(wěn)了，發(fā)車!首先，我們從最簡(jiǎn)單的模型開(kāi)始。

老板告訴你，開(kāi)發(fā)一個(gè)靜態(tài) Web 服務(wù)器，把磁盤文件(網(wǎng)頁(yè)、圖片)通過(guò)網(wǎng)絡(luò)發(fā)出去，怎么做?

• 你花了兩天時(shí)間，擼了一個(gè) 1.0 版本：
• 主線程進(jìn)入一個(gè)循環(huán)，等待連接。
• 來(lái)一個(gè)連接就啟動(dòng)一個(gè)工作線程來(lái)處理。

工作線程中，等待對(duì)方請(qǐng)求，然后從磁盤讀文件、往套接口發(fā)送數(shù)據(jù)，完事兒。

上線一天，老板發(fā)現(xiàn)太慢了，大一點(diǎn)的圖片加載都有卡頓感。讓你優(yōu)化，這個(gè)時(shí)候，你需要：零拷貝技術(shù)。

I/O 優(yōu)化：零拷貝技術(shù)

上面的工作線程，從磁盤讀文件、再通過(guò)網(wǎng)絡(luò)發(fā)送數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)從磁盤到網(wǎng)絡(luò)，兜兜轉(zhuǎn)轉(zhuǎn)需要拷貝四次，其中 CPU 親自搬運(yùn)都需要兩次。

零拷貝技術(shù)，解放 CPU，文件數(shù)據(jù)直接從內(nèi)核發(fā)送出去，無(wú)需再拷貝到應(yīng)用程序緩沖區(qū)，白白浪費(fèi)資源。

Linux API：

ssize_t sendfile( 
  int out_fd,  
  int in_fd,  
  off_t *offset,  
  size_t count 
  ); 

函數(shù)名字已經(jīng)把函數(shù)的功能解釋的很明顯了：發(fā)送文件。指定要發(fā)送的文件描述符和網(wǎng)絡(luò)套接字描述符，一個(gè)函數(shù)搞定!

用上了零拷貝技術(shù)后開(kāi)發(fā)了 2.0 版本，圖片加載速度明顯有了提升。不過(guò)老板發(fā)現(xiàn)同時(shí)訪問(wèn)的人變多了以后，又變慢了，又讓你繼續(xù)優(yōu)化。這個(gè)時(shí)候，你需要：多路復(fù)用技術(shù)。

I/O 優(yōu)化：多路復(fù)用技術(shù)

前面的版本中，每個(gè)線程都要阻塞在 recv 等待對(duì)方的請(qǐng)求，這來(lái)訪問(wèn)的人多了，線程開(kāi)的就多了，大量線程都在阻塞，系統(tǒng)運(yùn)轉(zhuǎn)速度也隨之下降。

這個(gè)時(shí)候，你需要多路復(fù)用技術(shù)，使用select模型，將所有等待(accept、recv)都放在主線程里，工作線程不需要再等待。

過(guò)了一段時(shí)間之后，網(wǎng)站訪問(wèn)的人越來(lái)越多了，就連 select 也開(kāi)始有點(diǎn)應(yīng)接不暇，老板繼續(xù)讓你優(yōu)化性能。這個(gè)時(shí)候，你需要升級(jí)多路復(fù)用模型為 epoll。

• select 有三弊，epoll 有三優(yōu)：
• select 底層采用數(shù)組來(lái)管理套接字描述符，同時(shí)管理的數(shù)量有上限，一般不超過(guò)幾千個(gè)，epoll 使用樹(shù)和鏈表來(lái)管理，同時(shí)管理數(shù)量可以很大。
• select 不會(huì)告訴你到底哪個(gè)套接字來(lái)了消息，你需要一個(gè)個(gè)去詢問(wèn)。epoll 直接告訴你誰(shuí)來(lái)了消息，不用輪詢。
• select 進(jìn)行系統(tǒng)調(diào)用時(shí)還需要把套接字列表在用戶空間和內(nèi)核空間來(lái)回拷貝，循環(huán)中調(diào)用 select 時(shí)簡(jiǎn)直浪費(fèi)。epoll 統(tǒng)一在內(nèi)核管理套接字描述符，無(wú)需來(lái)回拷貝。

用上了 epoll 多路復(fù)用技術(shù)，開(kāi)發(fā)了 3.0 版本，你的網(wǎng)站能同時(shí)處理很多用戶請(qǐng)求了。

但是貪心的老板還不滿足，不舍得升級(jí)硬件服務(wù)器，卻讓你進(jìn)一步提高服務(wù)器的吞吐量。

你研究后發(fā)現(xiàn)，之前的方案中，工作線程總是用到才創(chuàng)建，用完就關(guān)閉，大量請(qǐng)求來(lái)的時(shí)候，線程不斷創(chuàng)建、關(guān)閉、創(chuàng)建、關(guān)閉，開(kāi)銷挺大的。這個(gè)時(shí)候，你需要：線程池技術(shù)。

線程池技術(shù)

我們可以在程序一開(kāi)始啟動(dòng)后就批量啟動(dòng)一波工作線程，而不是在有請(qǐng)求來(lái)的時(shí)候才去創(chuàng)建，使用一個(gè)公共的任務(wù)隊(duì)列，請(qǐng)求來(lái)臨時(shí)，向隊(duì)列中投遞任務(wù)，各個(gè)工作線程統(tǒng)一從隊(duì)列中不斷取出任務(wù)來(lái)處理，這就是線程池技術(shù)。

多線程技術(shù)的使用一定程度提升了服務(wù)器的并發(fā)能力，但同時(shí)，多個(gè)線程之間為了數(shù)據(jù)同步，常常需要使用互斥體、信號(hào)、條件變量等手段來(lái)同步多個(gè)線程。

這些重量級(jí)的同步手段往往會(huì)導(dǎo)致線程在用戶態(tài)/內(nèi)核態(tài)多次切換，系統(tǒng)調(diào)用，線程切換都是不小的開(kāi)銷。

在線程池技術(shù)中，提到了一個(gè)公共的任務(wù)隊(duì)列，各個(gè)工作線程需要從中提取任務(wù)進(jìn)行處理，這里就涉及到多個(gè)工作線程對(duì)這個(gè)公共隊(duì)列的同步操作。

有沒(méi)有一些輕量級(jí)的方案來(lái)實(shí)現(xiàn)多線程安全的訪問(wèn)數(shù)據(jù)呢?這個(gè)時(shí)候，你需要：無(wú)鎖編程技術(shù)。

無(wú)鎖編程技術(shù)

多線程并發(fā)編程中，遇到公共數(shù)據(jù)時(shí)就需要進(jìn)行線程同步。而這里的同步又可以分為阻塞型同步和非阻塞型同步。

阻塞型同步好理解，我們常用的互斥體、信號(hào)、條件變量等這些操作系統(tǒng)提供的機(jī)制都屬于阻塞型同步，其本質(zhì)都是要加“鎖”。

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與之對(duì)應(yīng)的非阻塞型同步就是在無(wú)鎖的情況下實(shí)現(xiàn)同步，目前有三類技術(shù)方案：

• Wait-free
• Lock-free
• Obstruction-free

三類技術(shù)方案都是通過(guò)一定的算法和技術(shù)手段來(lái)實(shí)現(xiàn)不用阻塞等待而實(shí)現(xiàn)同步，這其中又以 Lock-free 最為應(yīng)用廣泛。

Lock-free 能夠廣泛應(yīng)用得益于目前主流的 CPU 都提供了原子級(jí)別的 read-modify-write 原語(yǔ)，這就是著名的 CAS(Compare-And-Swap)操作。在 Intel x86 系列處理器上，就是 cmpxchg 系列指令。

// 通過(guò)CAS操作實(shí)現(xiàn)Lock-free 
do { 
  ... 
} while(!CAS(ptr，old_data，new_data )) 

我們常常見(jiàn)到的無(wú)鎖隊(duì)列、無(wú)鎖鏈表、無(wú)鎖 HashMap 等數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，其無(wú)鎖的核心大都來(lái)源于此。

在日常開(kāi)發(fā)中，恰當(dāng)?shù)倪\(yùn)用無(wú)鎖化編程技術(shù)，可以有效地降低多線程阻塞和切換帶來(lái)的額外開(kāi)銷，提升性能。

服務(wù)器上線了一段時(shí)間，發(fā)現(xiàn)服務(wù)經(jīng)常崩潰異常，排查發(fā)現(xiàn)是工作線程代碼 Bug，一崩潰整個(gè)服務(wù)都不可用了。

于是你決定把工作線程和主線程拆開(kāi)到不同的進(jìn)程中，工作線程崩潰不能影響整體的服務(wù)。這個(gè)時(shí)候出現(xiàn)了多進(jìn)程，你需要：進(jìn)程間通信技術(shù)。

進(jìn)程間通信技術(shù)

提起進(jìn)程間通信，你能想到的是什么?

• 管道
• 命名管道
• socket
• 消息隊(duì)列
• 信號(hào)
• 信號(hào)量
• 共享內(nèi)存

對(duì)于本地進(jìn)程間需要高頻次的大量數(shù)據(jù)交互，首推共享內(nèi)存這種方案。

現(xiàn)代操作系統(tǒng)普遍采用了基于虛擬內(nèi)存的管理方案，在這種內(nèi)存管理方式之下，各個(gè)進(jìn)程之間進(jìn)行了強(qiáng)制隔離。

程序代碼中使用的內(nèi)存地址均是一個(gè)虛擬地址，由操作系統(tǒng)的內(nèi)存管理算法提前分配映射到對(duì)應(yīng)的物理內(nèi)存頁(yè)面，CPU 在執(zhí)行代碼指令時(shí)，對(duì)訪問(wèn)到的內(nèi)存地址再進(jìn)行實(shí)時(shí)的轉(zhuǎn)換翻譯。

從上圖可以看出，不同進(jìn)程之中，雖然是同一個(gè)內(nèi)存地址，最終在操作系統(tǒng)和 CPU 的配合下，實(shí)際存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的內(nèi)存頁(yè)面卻是不同的。

而共享內(nèi)存這種進(jìn)程間通信方案的核心在于：如果讓同一個(gè)物理內(nèi)存頁(yè)面映射到兩個(gè)進(jìn)程地址空間中，雙方不是就可以直接讀寫，而無(wú)需拷貝了嗎?

當(dāng)然，共享內(nèi)存只是最終的數(shù)據(jù)傳輸載體，雙方要實(shí)現(xiàn)通信還得借助信號(hào)、信號(hào)量等其他通知機(jī)制。

用上了高性能的共享內(nèi)存通信機(jī)制，多個(gè)服務(wù)進(jìn)程之間就可以愉快的工作了，即便有工作進(jìn)程出現(xiàn) Crash，整個(gè)服務(wù)也不至于癱瘓。

不久，老板增加需求了，不再滿足于只能提供靜態(tài)網(wǎng)頁(yè)瀏覽了，需要能夠?qū)崿F(xiàn)動(dòng)態(tài)交互。這一次老板還算良心，給你加了一臺(tái)硬件服務(wù)器。

于是你用 Java/PHP/Python 等語(yǔ)言搞了一套 Web 開(kāi)發(fā)框架，單獨(dú)起了一個(gè)服務(wù)，用來(lái)提供動(dòng)態(tài)網(wǎng)頁(yè)支持，和原來(lái)等靜態(tài)內(nèi)容服務(wù)器配合工作。

這個(gè)時(shí)候你發(fā)現(xiàn)，靜態(tài)服務(wù)和動(dòng)態(tài)服務(wù)之間經(jīng)常需要通信。

一開(kāi)始你用基于 HTTP 的 RESTful 接口在服務(wù)器之間通信，后來(lái)發(fā)現(xiàn)用 JSON 格式傳輸數(shù)據(jù)效率低下，你需要更高效的通信方案。這個(gè)時(shí)候你需要：RPC && 序列化技術(shù)。

RPC&序列化技術(shù)

什么是 RPC 技術(shù)?RPC 全稱Remote Procedure Call，遠(yuǎn)程過(guò)程調(diào)用。我們平時(shí)編程中，隨時(shí)都在調(diào)用函數(shù)，這些函數(shù)基本上都位于本地，也就是當(dāng)前進(jìn)程某一個(gè)位置的代碼塊。

但如果要調(diào)用的函數(shù)不在本地，而在網(wǎng)絡(luò)上的某個(gè)服務(wù)器上呢?這就是遠(yuǎn)程過(guò)程調(diào)用的來(lái)源。

從圖中可以看出，通過(guò)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行功能調(diào)用，涉及參數(shù)的打包解包、網(wǎng)絡(luò)的傳輸、結(jié)果的打包解包等工作。而其中對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行打包和解包就需要依賴序列化技術(shù)來(lái)完成。

什么是序列化技術(shù)?

序列化簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，是將內(nèi)存中的對(duì)象轉(zhuǎn)換成可以傳輸和存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)，而這個(gè)過(guò)程的逆向操作就是反序列化。序列化 && 反序列化技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)將內(nèi)存對(duì)象在本地和遠(yuǎn)程計(jì)算機(jī)上搬運(yùn)。

好比把大象關(guān)進(jìn)冰箱門分三步：

• 將本地內(nèi)存對(duì)象編碼成數(shù)據(jù)流
• 通過(guò)網(wǎng)絡(luò)傳輸上述數(shù)據(jù)流
• 將收到的數(shù)據(jù)流在內(nèi)存中構(gòu)建出對(duì)象

序列化技術(shù)有很多免費(fèi)開(kāi)源的框架，衡量一個(gè)序列化框架的指標(biāo)有這么幾個(gè)：

• 是否支持跨語(yǔ)言使用，能支持哪些語(yǔ)言
• 是否只是單純的序列化功能，包不包含 RPC 框架
• 序列化傳輸性能
• 擴(kuò)展支持能力(數(shù)據(jù)對(duì)象增刪字段后，前后的兼容性)
• 是否支持動(dòng)態(tài)解析(動(dòng)態(tài)解析是指不需要提前編譯，根據(jù)拿到的數(shù)據(jù)格式定義文件立即就能解析)

下面流行的三大序列化框架 Protobuf、Thrift、Avro 的對(duì)比：

①ProtoBuf

廠商：Google。

支持語(yǔ)言：C++、Java、Python 等。

動(dòng)態(tài)性支持：較差，一般需要提前編譯。

是否包含 RPC：否。

簡(jiǎn)介：ProtoBuf 是谷歌出品的序列化框架，成熟穩(wěn)定，性能強(qiáng)勁，很多大廠都在使用。

自身只是一個(gè)序列化框架，不包含 RPC 功能，不過(guò)可以與同是 Google 出品的 gPRC 框架一起配套使用，作為后端 RPC 服務(wù)開(kāi)發(fā)的黃金搭檔。

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缺點(diǎn)是對(duì)動(dòng)態(tài)性支持較弱，不過(guò)在更新版本中這一現(xiàn)象有待改善。總體來(lái)說(shuō)，ProtoBuf 都是一款非常值得推薦的序列化框架。

②Thrift

廠商：Facebook。

支持語(yǔ)言：C++、Java、Python、PHP、C#、Go、JavaScript 等。

動(dòng)態(tài)性支持：差。

是否包含 RPC：是。

簡(jiǎn)介：這是一個(gè)由 Facebook 出品的 RPC 框架，本身內(nèi)含二進(jìn)制序列化方案，但 Thrift 本身的 RPC 和數(shù)據(jù)序列化是解耦的，你甚至可以選擇 XML、JSON 等自定義的數(shù)據(jù)格式。

在國(guó)內(nèi)同樣有一批大廠在使用，性能方面和 ProtoBuf 不分伯仲。缺點(diǎn)和 ProtoBuf 一樣，對(duì)動(dòng)態(tài)解析的支持不太友好。

③Avro

支持語(yǔ)言：C、C++、Java、Python、C# 等。

動(dòng)態(tài)性支持：好。

是否包含 RPC：是。

簡(jiǎn)介：這是一個(gè)源自于 Hadoop 生態(tài)中的序列化框架，自帶 RPC 框架，也可獨(dú)立使用。相比前兩位最大的優(yōu)勢(shì)就是支持動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)解析。

為什么我一直在說(shuō)這個(gè)動(dòng)態(tài)解析功能呢?在之前的一段項(xiàng)目經(jīng)歷中，軒轅就遇到了三種技術(shù)的選型，擺在我們面前的就是這三種方案。需要一個(gè) C++ 開(kāi)發(fā)的服務(wù)和一個(gè) Java 開(kāi)發(fā)的服務(wù)能夠進(jìn)行 RPC。

Protobuf 和 Thrift 都需要通過(guò)“編譯”將對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)協(xié)議定義文件編譯成對(duì)應(yīng)的 C++/Java 源代碼，然后合入項(xiàng)目中一起編譯，從而進(jìn)行解析。

當(dāng)時(shí)，Java 項(xiàng)目組同學(xué)非常強(qiáng)硬的拒絕了這一做法，其理由是這樣編譯出來(lái)的強(qiáng)業(yè)務(wù)型代碼融入他們的業(yè)務(wù)無(wú)關(guān)的框架服務(wù)，而業(yè)務(wù)是常變的，這樣做不夠優(yōu)雅。

最后，經(jīng)過(guò)測(cè)試，最終選擇了 AVRO 作為我們的方案。Java 一側(cè)只需要?jiǎng)討B(tài)加載對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)格式文件，就能對(duì)拿到的數(shù)據(jù)進(jìn)行解析，并且性能上還不錯(cuò)。(當(dāng)然，對(duì)于 C++ 一側(cè)還是選擇了提前編譯的做法)

自從你的網(wǎng)站支持了動(dòng)態(tài)能力，免不了要和數(shù)據(jù)庫(kù)打交道，但隨著用戶的增長(zhǎng)，你發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)的查詢速度越來(lái)越慢。

這個(gè)時(shí)候，你需要：數(shù)據(jù)庫(kù)索引技術(shù)。

數(shù)據(jù)庫(kù)索引技術(shù)

想想你手上有一本數(shù)學(xué)教材，但是目錄被人給撕掉了，現(xiàn)在要你翻到講三角函數(shù)的那一頁(yè)，你該怎么辦?

沒(méi)有了目錄，你只有兩種辦法，要么一頁(yè)一頁(yè)的翻，要么隨機(jī)翻，直到找到三角函數(shù)的那一頁(yè)。

對(duì)于數(shù)據(jù)庫(kù)也是一樣的道理，如果我們的數(shù)據(jù)表沒(méi)有“目錄”，那要查詢滿足條件的記錄行，就得全表掃描，那可就惱火了。

所以為了加快查詢速度，得給數(shù)據(jù)表也設(shè)置目錄，在數(shù)據(jù)庫(kù)領(lǐng)域中，這就是索引。

一般情況下，數(shù)據(jù)表都會(huì)有多個(gè)字段，那根據(jù)不同的字段也就可以設(shè)立不同的索引。

索引的分類：

• 主鍵索引
• 聚集索引
• 非聚集索引

主鍵我們都知道，是唯一標(biāo)識(shí)一條數(shù)據(jù)記錄的字段(也存在多個(gè)字段一起來(lái)唯一標(biāo)識(shí)數(shù)據(jù)記錄的聯(lián)合主鍵)，那與之對(duì)應(yīng)的就是主鍵索引了。

聚集索引是指索引的邏輯順序與表記錄的物理存儲(chǔ)順序一致的索引，一般情況下主鍵索引就符合這個(gè)定義，所以一般來(lái)說(shuō)主鍵索引也是聚集索引。

但是，這不是絕對(duì)的，在不同的數(shù)據(jù)庫(kù)中，或者在同一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)下的不同存儲(chǔ)引擎中還是有不同。

聚集索引的葉子節(jié)點(diǎn)直接存儲(chǔ)了數(shù)據(jù)，也是數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)，而非聚集索引的葉子節(jié)點(diǎn)沒(méi)有存儲(chǔ)實(shí)際的數(shù)據(jù)，需要二次查詢。

索引的實(shí)現(xiàn)主要有三種：

• B+樹(shù)
• 哈希表
• 位圖

其中，B+樹(shù)用的最多，其特點(diǎn)是樹(shù)的節(jié)點(diǎn)眾多，相較于二叉樹(shù)，這是一棵多叉樹(shù)，是一個(gè)扁平的胖樹(shù)，減少樹(shù)的深度有利于減少磁盤 I/O 次數(shù)，適宜數(shù)據(jù)庫(kù)的存儲(chǔ)特點(diǎn)。

哈希表實(shí)現(xiàn)的索引也叫散列索引，通過(guò)哈希函數(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的定位。哈希算法的特點(diǎn)是速度快，常數(shù)階的時(shí)間復(fù)雜度，但缺點(diǎn)是只適合準(zhǔn)確匹配，不適合模糊匹配和范圍搜索。

位圖索引相對(duì)就少見(jiàn)了。想象這么一個(gè)場(chǎng)景，如果某個(gè)字段的取值只有有限的少數(shù)幾種可能，比如性別、省份、血型等等，針對(duì)這樣的字段如果用 B+樹(shù)作為索引的話會(huì)出現(xiàn)什么情況?

會(huì)出現(xiàn)大量索引值相同的葉子節(jié)點(diǎn)，這實(shí)際上是一種存儲(chǔ)浪費(fèi)。位圖索引正是基于這一點(diǎn)進(jìn)行優(yōu)化，針對(duì)字段取值只有少量有限項(xiàng)，數(shù)據(jù)表中該列字段出現(xiàn)大量重復(fù)時(shí)，就是位圖索引一展身手的時(shí)機(jī)。

所謂位圖，就是 Bitmap，其基本思想是對(duì)該字段每一個(gè)取值建立一個(gè)二進(jìn)制位圖來(lái)標(biāo)記數(shù)據(jù)表的每一條記錄的該列字段是否是對(duì)應(yīng)取值。

索引雖好，但也不可濫用，一方面索引最終是要存儲(chǔ)到磁盤上的，無(wú)疑會(huì)增加存儲(chǔ)開(kāi)銷。另外更重要的是，數(shù)據(jù)表的增刪操作一般會(huì)伴隨對(duì)索引的更新，因此對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)的寫入速度也是會(huì)有一定影響。

你的網(wǎng)站現(xiàn)在訪問(wèn)量越來(lái)越大了，同時(shí)在線人數(shù)大大增長(zhǎng)。然而，大量用戶的請(qǐng)求帶來(lái)了后端程序?qū)?shù)據(jù)庫(kù)大量的訪問(wèn)。

漸漸的，數(shù)據(jù)庫(kù)的瓶頸開(kāi)始出現(xiàn)，無(wú)法再支持日益增長(zhǎng)的用戶量。老板再一次給你下達(dá)了性能提升的任務(wù)。

緩存技術(shù)&布隆過(guò)濾器

從物理 CPU 對(duì)內(nèi)存數(shù)據(jù)的緩存到瀏覽器對(duì)網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容的緩存，緩存技術(shù)遍布于計(jì)算機(jī)世界的每一個(gè)角落。

面對(duì)當(dāng)前出現(xiàn)的數(shù)據(jù)庫(kù)瓶頸，同樣可以用緩存技術(shù)來(lái)解決。

每次訪問(wèn)數(shù)據(jù)庫(kù)都需要數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行查表(當(dāng)然，數(shù)據(jù)庫(kù)自身也有優(yōu)化措施)，反映到底層就是進(jìn)行一次或多次的磁盤 I/O，但凡涉及 I/O 的就會(huì)慢下來(lái)。

如果是一些頻繁用到但又不會(huì)經(jīng)常變化的數(shù)據(jù)，何不將其緩存在內(nèi)存中，不必每一次都要找數(shù)據(jù)庫(kù)要，從而減輕對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)壓力呢?

有需求就有市場(chǎng)，有市場(chǎng)就會(huì)有產(chǎn)品，以 Memcached 和 Redis 為代表的內(nèi)存對(duì)象緩存系統(tǒng)應(yīng)運(yùn)而生。

• 緩存系統(tǒng)有三個(gè)著名的問(wèn)題：
• 緩存穿透：緩存設(shè)立的目的是為了一定層面上截獲到數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)層的請(qǐng)求。穿透的意思就在于這個(gè)截獲沒(méi)有成功，請(qǐng)求最終還是去到了數(shù)據(jù)庫(kù)，緩存沒(méi)有產(chǎn)生應(yīng)有的價(jià)值。
• 緩存擊穿：如果把緩存理解成一面擋在數(shù)據(jù)庫(kù)面前的墻壁，為數(shù)據(jù)庫(kù)“抵御”查詢請(qǐng)求，所謂擊穿，就是在這面墻壁上打出了一個(gè)洞。一般發(fā)生在某個(gè)熱點(diǎn)數(shù)據(jù)緩存到期，而此時(shí)針對(duì)該數(shù)據(jù)的大量查詢請(qǐng)求來(lái)臨，大家一股腦的懟到了數(shù)據(jù)庫(kù)。

緩存雪崩：理解了擊穿，那雪崩就更好理解了。俗話說(shuō)得好，擊穿是一個(gè)人的雪崩，雪崩是一群人的擊穿。如果緩存這堵墻上處處都是洞，那這面墻還如何屹立?吃棗藥丸。

有了緩存系統(tǒng)，我們就可以在向數(shù)據(jù)庫(kù)請(qǐng)求之前，先詢問(wèn)緩存系統(tǒng)是否有我們需要的數(shù)據(jù)，如果有且滿足需要，我們就可以省去一次數(shù)據(jù)庫(kù)的查詢，如果沒(méi)有，我們?cè)傧驍?shù)據(jù)庫(kù)請(qǐng)求。

注意，這里有一個(gè)關(guān)鍵的問(wèn)題，如何判斷我們要的數(shù)據(jù)是不是在緩存系統(tǒng)中呢?

進(jìn)一步，我們把這個(gè)問(wèn)題抽象出來(lái)：如何快速判斷一個(gè)數(shù)據(jù)量很大的集合中是否包含我們指定的數(shù)據(jù)?

這個(gè)時(shí)候，就是布隆過(guò)濾器大顯身手的時(shí)候了，它就是為了解決這個(gè)問(wèn)題而誕生的。那布隆過(guò)濾器是如何解決這個(gè)問(wèn)題的呢?

先回到上面的問(wèn)題中來(lái)，這其實(shí)是一個(gè)查找問(wèn)題，對(duì)于查找問(wèn)題，最常用的解決方案是搜索樹(shù)和哈希表兩種方案。

因?yàn)檫@個(gè)問(wèn)題有兩個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)：快速、數(shù)據(jù)量很大。

樹(shù)結(jié)構(gòu)首先得排除，哈希表倒是可以做到常數(shù)階的性能，但數(shù)據(jù)量大了以后，一方面對(duì)哈希表的容量要求巨大，另一方面如何設(shè)計(jì)一個(gè)好的哈希算法能夠做到如此大量數(shù)據(jù)的哈希映射也是一個(gè)難題。

對(duì)于容量的問(wèn)題，考慮到只需要判斷對(duì)象是否存在，而并非拿到對(duì)象，我們可以將哈希表的表項(xiàng)大小設(shè)置為 1 個(gè) bit，1 表示存在，0 表示不存在，這樣大大縮小哈希表的容量。

而對(duì)于哈希算法的問(wèn)題，如果我們對(duì)哈希算法要求低一些，那哈希碰撞的機(jī)率就會(huì)增加。

那一個(gè)哈希算法容易沖突，那就多弄幾個(gè)，多個(gè)哈希函數(shù)同時(shí)沖突的概率就小的多。

布隆過(guò)濾器就是基于這樣的設(shè)計(jì)思路：

當(dāng)設(shè)置對(duì)應(yīng)的 key-value 時(shí)，按照一組哈希算法的計(jì)算，將對(duì)應(yīng)比特位置 1。

但當(dāng)對(duì)應(yīng)的 key-value 刪除時(shí)，卻不能將對(duì)應(yīng)的比特位置 0，因?yàn)楸２粶?zhǔn)其他某個(gè) key 的某個(gè)哈希算法也映射到了同一個(gè)位置。

也正是因?yàn)檫@樣，引出了布隆過(guò)濾器的另外一個(gè)重要特點(diǎn)：布隆過(guò)濾器判定存在的實(shí)際上不一定存在，但判定不存在的則一定不存在。

你們公司網(wǎng)站的內(nèi)容越來(lái)越多了，用戶對(duì)于快速全站搜索的需求日益強(qiáng)烈。這個(gè)時(shí)候，你需要：全文搜索技術(shù)。

全文搜索技術(shù)

對(duì)于一些簡(jiǎn)單的查詢需求，傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)尚且可以應(yīng)付。但搜索需求一旦變得復(fù)雜起來(lái)，比如根據(jù)文章內(nèi)容關(guān)鍵字、多個(gè)搜索條件但邏輯組合等情況下，數(shù)據(jù)庫(kù)就捉襟見(jiàn)肘了，這個(gè)時(shí)候就需要單獨(dú)的索引系統(tǒng)來(lái)進(jìn)行支持。

如今行業(yè)內(nèi)廣泛使用的 ElasticSearch(簡(jiǎn)稱 ES)就是一套強(qiáng)大的搜索引擎。集全文檢索、數(shù)據(jù)分析、分布式部署等優(yōu)點(diǎn)于一身，成為企業(yè)級(jí)搜索技術(shù)的首選。

ES 使用 RESTful 接口，使用 JSON 作為數(shù)據(jù)傳輸格式，支持多種查詢匹配,為各主流語(yǔ)言都提供了 SDK，易于上手。

另外，ES 常常和另外兩個(gè)開(kāi)源軟件 Logstash、Kibana 一起，形成一套日志收集、分析、展示的完整解決方案：ELK 架構(gòu)。

其中，Logstash 負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的收集、解析，ElasticSearch 負(fù)責(zé)搜索，Kibana 負(fù)責(zé)可視化交互，成為不少企業(yè)級(jí)日志分析管理的鐵三角。

無(wú)論我們?cè)趺磧?yōu)化，一臺(tái)服務(wù)器的力量終究是有限的。公司業(yè)務(wù)發(fā)展迅猛，原來(lái)的服務(wù)器已經(jīng)不堪重負(fù)，于是公司采購(gòu)了多臺(tái)服務(wù)器，將原有的服務(wù)都部署了多份，以應(yīng)對(duì)日益增長(zhǎng)的業(yè)務(wù)需求。

現(xiàn)在，同一個(gè)服務(wù)有多個(gè)服務(wù)器在提供服務(wù)了，需要將用戶的請(qǐng)求均衡的分?jǐn)偟礁鱾€(gè)服務(wù)器上，這個(gè)時(shí)候，你需要：負(fù)載均衡技術(shù)。

負(fù)載均衡技術(shù)

顧名思義，負(fù)載均衡意為將負(fù)載均勻平衡分配到多個(gè)業(yè)務(wù)節(jié)點(diǎn)上去。

和緩存技術(shù)一樣，負(fù)載均衡技術(shù)同樣存在于計(jì)算機(jī)世界到各個(gè)角落。

按照均衡實(shí)現(xiàn)實(shí)體，可以分為軟件負(fù)載均衡(如 LVS、Nginx、HAProxy)和硬件負(fù)載均衡(如 A10、F5)。

按照網(wǎng)絡(luò)層次，可以分為四層負(fù)載均衡(基于網(wǎng)絡(luò)連接)和七層負(fù)載均衡(基于應(yīng)用內(nèi)容)。

按照均衡策略算法，可以分為輪詢均衡、哈希均衡、權(quán)重均衡、隨機(jī)均衡或者這幾種算法相結(jié)合的均衡。

而對(duì)于現(xiàn)在遇到等問(wèn)題，可以使用 Nginx 來(lái)實(shí)現(xiàn)負(fù)載均衡，Nginx 支持輪詢、權(quán)重、IP 哈希、最少連接數(shù)目、最短響應(yīng)時(shí)間等多種方式的負(fù)載均衡配置。

輪詢：

upstream web-server { 
    server 192.168.1.100; 
    server 192.168.1.101; 
} 

權(quán)重：

upstream web-server { 
    server 192.168.1.100 weight=1; 
    server 192.168.1.101 weight=2; 
} 

IP 哈希值：

upstream web-server { 
    ip_hash; 
    server 192.168.1.100 weight=1; 
    server 192.168.1.101 weight=2; 
} 

最少連接數(shù)目：

upstream web-server { 
    least_conn; 
    server 192.168.1.100 weight=1; 
    server 192.168.1.101 weight=2; 
} 

最短響應(yīng)時(shí)間：

upstream web-server { 
    server 192.168.1.100 weight=1; 
    server 192.168.1.101 weight=2; 
    fair;   
} 

總結(jié)

高性能是一個(gè)永恒的話題，其涉及的技術(shù)和知識(shí)面其實(shí)遠(yuǎn)不止上面列出的這些。

從物理硬件 CPU、內(nèi)存、硬盤、網(wǎng)卡到軟件層面的通信、緩存、算法、架構(gòu)每一個(gè)環(huán)節(jié)的優(yōu)化都是通往高性能的道路。

路漫漫其修遠(yuǎn)兮，吾將上下而求索。

作者：軒轅之風(fēng)

編輯：陶家龍

出處：轉(zhuǎn)載自公眾號(hào)編程技術(shù)宇宙(ID：xuanyuancoding)