作者 | 軒轅之風(fēng)O

來源 | 編程技術(shù)宇宙（ID: xuanyuancoding）

程序員經(jīng)常要面臨的一個問題就是：如何提高程序性能？

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)起高性能開發(fā)十大必須掌握的核心技術(shù)。

首先，我們從最簡單的模型開始。

老板告訴你，開發(fā)一個靜態(tài) web 服務(wù)器，把磁盤文件（網(wǎng)頁、圖片）通過網(wǎng)絡(luò)發(fā)出去，怎么做？

你花了兩天時間，擼了一個1.0版本：

主線程進(jìn)入一個循環(huán)，等待連接。

來一個連接就啟動一個工作線程來處理。

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

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，這個時候，你需要：

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，一個函數(shù)搞定！

用上了零拷貝技術(shù)后開發(fā)了2.0版本，圖片加載速度明顯有了提升。不過老板發(fā)現(xiàn)同時訪問的人變多了以后，又變慢了，又讓你繼續(xù)優(yōu)化。這個時候，你需要：

I/O 優(yōu)化：多路復(fù)用技術(shù)

前面的版本中，每個線程都要阻塞在 recv 等待對方的請求，這來訪問的人多了，線程開的就多了，大量線程都在阻塞，系統(tǒng)運(yùn)轉(zhuǎn)速度也隨之下降。

這個時候，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。

過了一段時間之后，網(wǎng)站訪問的人越來越多了，就連 select 也開始有點(diǎn)應(yīng)接不暇，老板繼續(xù)讓你優(yōu)化性能。

這個時候，你需要升級多路復(fù)用模型為 epoll。

select 有三弊，epoll 有三優(yōu)。

select 底層采用數(shù)組來管理套接字描述符，同時管理的數(shù)量有上限，一般不超過幾千個，epoll 使用樹和鏈表來管理，同時管理數(shù)量可以很大。

select 不會告訴你到底哪個套接字來了消息，你需要一個個去詢問。epoll 直接告訴你誰來了消息，不用輪詢。

select 進(jìn)行系統(tǒng)調(diào)用時還需要把套接字列表在用戶空間和內(nèi)核空間來回拷貝，循環(huán)中調(diào)用 select 時簡直浪費(fèi)。epoll 統(tǒng)一在內(nèi)核管理套接字描述符，無需來回拷貝。

用上了 epoll 多路復(fù)用技術(shù)，開發(fā)了3.0版本，你的網(wǎng)站能同時處理很多用戶請求了。

但是貪心的老板還不滿足，不舍得升級硬件服務(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，大量請求來的時候，線程不斷創(chuàng)建、關(guān)閉、創(chuàng)建、關(guān)閉，開銷挺大的。這個時候，你需要：

線程池技術(shù)

我們可以在程序一開始啟動后就批量啟動一波工作線程，而不是在有請求來的時候才去創(chuàng)建，使用一個公共的任務(wù)隊列，請求來臨時，向隊列中投遞任務(wù)，各個工作線程統(tǒng)一從隊列中不斷取出任務(wù)來處理，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，多個線程之間為了數(shù)據(jù)同步，常常需要使用互斥體、信號、條件變量等手段來同步多個線程。這些重量級的同步手段往往會導(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銷。

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

有沒有一些輕量級的方案來實(shí)現(xiàn)多線程安全的訪問數(shù)據(jù)呢？這個時候，你需要：

無鎖編程技術(shù)

多線程并發(fā)編程中，遇到公共數(shù)據(jù)時就需要進(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、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”。

與之對應(yīng)的非阻塞型同步就是在無鎖的情況下實(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)方案都是通過一定的算法和技術(shù)手段來實(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 都提供了原子級別的 read-modify-write 原語，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CAS操作實(shí)現(xiàn)Lock-free

do {

...

} while(!CAS(ptr，old_data，new_data ))

我們常常見到的無鎖隊列、無鎖鏈表、無鎖 HashMap 等數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，其無鎖的核心大都來源于此。在日常開發(fā)中，恰當(dāng)?shù)倪\(yùn)用無鎖化編程技術(shù)，可以有效地降低多線程阻塞和切換帶來的額外開銷，提升性能。

服務(wù)器上線了一段時間，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，一崩潰整個服務(wù)都不可用了。于是你決定把工作線程和主線程拆開到不同的進(jìn)程中，工作線程崩潰不能影響整體的服務(wù)。這個時候出現(xiàn)了多進(jìn)程，你需要：

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

消息隊列

信號

信號量

共享內(nèi)存

以上各種進(jìn)程間通信的方式詳細(xì)介紹和比較，推薦一篇文章：一文掌握進(jìn)程間通信，這里不再贅述。

對于本地進(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應(yīng)的物理內(nèi)存頁面，CPU在執(zhí)行代碼指令時，對訪問到的內(nèi)存地址再進(jìn)行實(shí)時的轉(zhuǎn)換翻譯。

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

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

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、信號量等其他通知機(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)頁瀏覽了，需要能夠?qū)崿F(xiàn)動態(tài)交互。這一次老板還算良心，給你加了一臺硬件服務(wù)器。

于是你用 Java/PHP/Python 等語言搞了一套 web 開發(fā)框架，單獨(dú)起了一個服務(wù)，用來提供動態(tài)網(wǎng)頁支持，和原來等靜態(tài)內(nèi)容服務(wù)器配合工作。

這個時候你發(fā)現(xiàn)，靜態(tài)服務(wù)和動態(tài)服務(wù)之間經(jīng)常需要通信。

一開始你用基于 HTTP 的 RESTful 接口在服務(wù)器之間通信，后來發(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。

這個時候你需要：

RPC && 序列化技術(shù)

什么是 RPC 技術(shù)？

RPC 全稱 Remote Procedure Call，遠(yuǎn)程過程調(diào)用。我們平時編程中，隨時都在調(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)上的某個服務(wù)器上呢？這就是遠(yuǎn)程過程調(diào)用的來源。

從圖中可以看出，通過網(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。而其中對數(shù)據(jù)進(jìn)行打包和解包就需要依賴序列化技術(shù)來完成。

什么是序列化技術(shù)？

序列化簡單來說，是將內(nèi)存中的對象轉(zhuǎn)換成可以傳輸和存儲的數(shù)據(jù)，而這個過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)存對象在本地和遠(yuǎn)程計算機(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)存對象編碼成數(shù)據(jù)流

通過網(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)建出對象

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

是否支持跨語言使用，能支持哪些語言。

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)對象增刪字段后，前后的兼容性）。

是否支持動態(tài)解析（動態(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 的對比：

ProtoBuf：

廠商：Google

支持語言：C++、Java、Python 等

動態(tài)性支持：較差，一般需要提前編譯。

是否包含RPC：否

簡介：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。自身只是一個序列化框架，不包含 RPC 功能，不過可以與同是 Google 出品的 GPRC 框架一起配套使用，作為后端 RPC 服務(wù)開發(fā)的黃金搭檔。

缺點(diǎn)是對動態(tài)性支持較弱，不過在更新版本中這一現(xiàn)象有待改善。總體來說， ProtoBuf 都是一款非常值得推薦的序列化框架。

Thrift

廠商：Facebook

支持語言：C++、Java、Python、PHP、C#、Go、JavaScript 等

動態(tài)性支持：差

是否包含RPC：是

簡介：這是一個由 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，對動態(tài)解析的支持不太友好。

Avro

支持語言：C、C++、Java、Python、C# 等

動態(tài)性支持：好

是否包含RPC：是

簡介：這是一個源自于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)勢就是支持動態(tài)數(shù)據(jù)解析。

為什么我一直在說這個動態(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 C++ 開發(fā)的服務(wù)和一個 Java 開發(fā)的服務(wù)能夠進(jìn)行 RPC。

Protobuf 和 Thrift 都需要通過“編譯”將對應(yīng)的數(shù)據(jù)協(xié)議定義文件編譯成對應(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，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的強(qiáng)業(yè)務(wù)型代碼融入他們的業(yè)務(wù)無關(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)過測試，最終選擇了 AVRO 作為我們的方案。Java 一側(cè)只需要動態(tài)加載對應(yīng)的數(shù)據(jù)格式文件，就能對拿到的數(shù)據(jù)進(jìn)行解析，并且性能上還不錯。（當(dāng)然，對于 C++ 一側(cè)還是選擇了提前編譯的做法）

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

這個時候，你需要：

數(shù)據(jù)庫索引技術(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，你該怎么辦？

沒有了目錄，你只有兩種辦法，要么一頁一頁的翻，要么隨機(jī)翻，直到找到三角函數(shù)的那一頁。

對于數(shù)據(jù)庫也是一樣的道理，如果我們的數(shù)據(jù)表沒有“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)庫領(lǐng)域中，這就是索引。

一般情況下，數(shù)據(jù)表都會有多個字段，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)識一條數(shù)據(jù)記錄的字段（也存在多個字段一起來唯一標(biāo)識數(shù)據(jù)記錄的聯(lián)合主鍵），那與之對應(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順序一致的索引，一般情況下主鍵索引就符合這個定義，所以一般來說主鍵索引也是聚集索引。但是，這不是絕對的，在不同的數(shù)據(jù)庫中，或者在同一個數(shù)據(jù)庫下的不同存儲引擎中還是有不同。

聚集索引的葉子節(jié)點(diǎn)直接存儲了數(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)沒有存儲實(shí)際的數(shù)據(jù)，需要二次查詢。

索引的實(shí)現(xiàn)原理

索引的實(shí)現(xiàn)主要有三種：

B+樹

哈希表

位圖

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

哈希表實(shí)現(xiàn)的索引也叫散列索引，通過哈希函數(shù)來實(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。

位圖索引相對就少見了。想象這么一個場景，如果某個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，針對這樣的字段如果用B+樹作為索引的話會出現(xiàn)什么情況？會出現(xiàn)大量索引值相同的葉子節(jié)點(diǎn)，這實(shí)際上是一種存儲浪費(fèi)。

位圖索引正是基于這一點(diǎn)進(jìn)行優(yōu)化，針對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，就是位圖索引一展身手的時機(jī)。

所謂位圖，就是 Bitmap，其基本思想是對該字段每一個取值建立一個二進(jìn)制位圖來標(biāo)記數(shù)據(jù)表的每一條記錄的該列字段是否是對應(yīng)取值。

索引雖好，但也不可濫用，一方面索引最終是要存儲到磁盤上的，無疑會增加存儲開銷。另外更重要的是，數(shù)據(jù)表的增刪操作一般會伴隨對索引的更新，因此對數(shù)據(jù)庫的寫入速度也是會有一定影響。

你的網(wǎng)站現(xiàn)在訪問量越來越大了，同時在線人數(shù)大大增長。然而，大量用戶的請求帶來了后端程序?qū)?shù)據(jù)庫大量的訪問。漸漸的，數(shù)據(jù)庫的瓶頸開始出現(xiàn)，無法再支持日益增長的用戶量。老板再一次給你下達(dá)了性能提升的任務(wù)。

緩存技術(shù) && 布隆過濾器

從物理 CPU 對內(nèi)存數(shù)據(jù)的緩存到瀏覽器對網(wǎng)頁內(nèi)容的緩存，緩存技術(shù)遍布于計算機(jī)世界的每一個角落。

面對當(dāng)前出現(xiàn)的數(shù)據(jù)庫瓶頸，同樣可以用緩存技術(shù)來解決。

每次訪問數(shù)據(jù)庫都需要數(shù)據(jù)庫進(jìn)行查表（當(dāng)然，數(shù)據(jù)庫自身也有優(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的就會慢下來。如果是一些頻繁用到但又不會經(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)庫要，從而減輕對數(shù)據(jù)庫對壓力呢？

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

緩存系統(tǒng)有三個著名的問題：

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)庫存儲層的請求。穿透的意思就在于這個截獲沒有成功，請求最終還是去到了數(shù)據(jù)庫，緩存沒有產(chǎn)生應(yīng)有的價值。

緩存擊穿: 如果把緩存理解成一面擋在數(shù)據(jù)庫面前的墻壁，為數(shù)據(jù)庫“抵御”查詢請求，所謂擊穿，就是在這面墻壁上打出了一個洞。一般發(fā)生在某個熱點(diǎn)數(shù)據(jù)緩存到期，而此時針對該數(shù)據(jù)的大量查詢請求來臨，大家一股腦的懟到了數(shù)據(jù)庫。

緩存雪崩: 理解了擊穿，那雪崩就更好理解了。俗話說得好，擊穿是一個人的雪崩，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？

關(guān)于這三個問題的更詳細(xì)闡述，推薦一篇文章：什么是緩存系統(tǒng)的三座大山。

有了緩存系統(tǒng)，我們就可以在向數(shù)據(jù)庫請求之前，先詢問緩存系統(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)庫的查詢，如果沒有，我們再向數(shù)據(jù)庫請求。

注意，這里有一個關(guān)鍵的問題，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，我們把這個問題抽象出來：如何快速判斷一個數(shù)據(jù)量很大的集合中是否包含我們指定的數(shù)據(jù)？

這個時候，就是布隆過濾器大顯身手的時候了，它就是為了解決這個問題而誕生的。那布隆過濾器是如何解決這個問題的呢？

先回到上面的問題中來，這其實(shí)是一個查找問題，對于查找問題，最常用的解決方案是搜索樹和哈希表兩種方案。

因?yàn)檫@個問題有兩個關(guān)鍵點(diǎn)：快速、數(shù)據(jù)量很大。樹結(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，一方面對哈希表的容量要求巨大，另一方面如何設(shè)計一個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難題。

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

而對于哈希算法的問題，如果我們對哈希算法要求低一些，那哈希碰撞的機(jī)率就會增加。那一個哈希算法容易沖突，那就多弄幾個，多個哈希函數(shù)同時沖突的概率就小的多。

布隆過濾器就是基于這樣的設(shè)計思路：

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

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

也正是因?yàn)檫@樣，引出了布隆過濾器的另外一個重要特點(diǎn)：布隆過濾器判定存在的實(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)容越來越多了，用戶對于快速全站搜索的需求日益強(qiáng)烈。這個時候，你需要：

全文搜索技術(shù)

對于一些簡單的查詢需求，傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫尚且可以應(yīng)付。但搜索需求一旦變得復(fù)雜起來，比如根據(jù)文章內(nèi)容關(guān)鍵字、多個搜索條件的邏輯組合等情況下，數(shù)據(jù)庫就捉襟見肘了，這個時候就需要單獨(dú)的索引系統(tǒng)來進(jìn)行支持。

如今行業(yè)內(nèi)廣泛使用的 ElasticSearch（簡稱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,為各主流語言都提供了 SDK，易于上手。

另外，ES 常常和另外兩個開源軟件 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)級日志分析管理的鐵三角。

無論我們怎么優(yōu)化，一臺服務(wù)器的力量終究是有限的。公司業(yè)務(wù)發(fā)展迅猛，原來的服務(wù)器已經(jīng)不堪重負(fù)，于是公司采購了多臺服務(wù)器，將原有的服務(wù)都部署了多份，以應(yīng)對日益增長的業(yè)務(wù)需求。

現(xiàn)在，同一個服務(wù)有多個服務(wù)器在提供服務(wù)了，需要將用戶的請求均衡的分?jǐn)偟礁鱾€服務(wù)器上，這個時候，你需要：

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)同樣存在于計算機(jī)世界到各個角落。

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。

而對于現(xiàn)在遇到等問題，可以使用nginx來實(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)

高性能是一個永恒的話題，其涉及的技術(shù)和知識面其實(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。