高并发架构设计方法，高并发系统架构

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kafka高并发基于什么实现

上面提到了kafka的ISR机制，kafka的容错性就是由ISR的机制来保证的。kafka集群可以动态扩展broker，多个partition同时写入消费数据，实现真正的高并发。

Kafka为了实现高吞吐量和容错，还引入了很多优秀的设计思路，如零拷贝，高并发网络设计，顺序存储，以后有时间再说。

Kafka是高吞吐量低延迟的高并发、高性能的消息中间件，在大数据领域有广泛的应用。那他是如何做到这么高的吞吐量和高性能呢？生产者通过多batch合并一个request 一次性发送broker提高吞吐量。

1、关闭不必要的系统服务，如：打印服务；精简开机启动服务等。

2、减少内存分配和释放服务器在运行过程中，需要大量的内存容量来支撑，内存的分配和释放就尤为关键。用户在使用服务器的时候，可以通过改善数据结构以及算法制度来减少中间临时变量的内存分配和数据复制时间。

3、选择合适的硬件和操作系统首先，要选择合适的硬件和操作系统。代理服务器需要强大的处理能力和大量的内存，并且最好使用服务器级别的硬件和操作系统。比如使用IntelXeon处理器和UbuntuServer操作系统。

4、包括图像识别、语音识别、自然语言处理等任务。深度学习：服务器GPU可以加速深度学习模型的训练和推理，从而提高深度学习的效率。图像处理：服务器GPU可以加速图像处理任务，包括图像的滤波、变换、增强等操作。

5、用mq解决稳定性。将耗时比较长或者耗费资源的请求排队，异步处理，减轻服务器压力增加稳定性数据库关系型、非关系型数据库上最牛比SSD硬盘，分库分表，读写分离，读的流量多时还要增加从库提高IO性能。

6、增加CPU的核心数、提高CPU的主频、使用更快的内存、增加硬盘的容量和速度等等。此外，还可以使用负载均衡技术，将请求分散到多台服务器上，提高系统的并发处理能力。

1、：系统拆分将一个系统拆分为多个子系统，用dubbo来搞。然后每个系统连一个数据库，这样本来就一个库，现在多个数据库，这样就可以抗高并发。

2、负载均衡负载均衡将是大型网站解决高负荷访问和大量并发请求采用的高端解决办法。负载均衡技术发展了多年，有很多专业的服务提供商和产品可以选择，我个人接触过一些解决方法，其中有两个架构可以给大家做参考。

3、高性能性能是大型网站架构设计的一个重要方面，任何软件架构设计方案都必须考虑可能带来的性能问题，也正因为性能问题几乎无处不在，在请求链路的任何一个环节，都是我们去做极致性能优化方案中的切入点。

一个典型的使用负载均衡的策略就是，在软件或者硬件四层交换的基础上搭建squid集群，这种思路在很多大型网站包括搜索引擎上被采用，这样的架构低成本、高性能还有很强的扩张性，随时往架构里面增减节点都非常容易。

首先要结合具体的业务场景，不根据业务就云设计就是在耍流氓。业务场景首先你要确定你所架构的系统服务于什么业务。

微服务，分布式。主要看多大的并发，一般可以nginx+springboot基础来搞，数据库主从，甚至分库分表，可以扩展，模块负载均衡。具体可以看看微服务的开发介绍。还是要根据自己项目情况规划好。注意几点：投入资金，投入人员和时间。

它是一个经过大型网站规模验证的框架。Instagram支撑上亿日活，所以Django能适用于高并发场景。所以不是想着Django框架能支撑到多大的并发量，而是我们想要抗住很大的并发量，怎么优化现有框架。

前者垂直扩展可以通过提升单机硬件性能，或者提升单机架构性能，来提高并发性，但单机性能总是有极限的，互联网分布式架构设计高并发终极解决方案还是后者：水平扩展。

高并发架构设计方法的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于高并发系统架构、高并发架构设计方法的信息别忘了在本站进行查找喔。