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21丨分布式架构：如何应对高并发的用户请求

2020-01-10 李智慧

后端技术面试38讲

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讲述：李智慧

时长 11:22 大小 9.12M

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互联网应用以及云计算的普及，使得架构设计和软件技术的关注点从如何实现复杂的业务逻

辑，转变为如何满足大量用户的高并发访问请求。

一个简单的计算处理过程，如果一旦面对大量的用户访问，整个技术挑战就会变得完全不

同，软件开发方法、技术团队组织、软件的过程管理都会完全不同。

以新浪微博为例，新浪微博最开始只有两个工程师，一个前端，一个后端，两个人开发了一

个星期就把新浪微博开发出来了。现在许多年过去了，新浪微博的技术团队有上千人，这些

人要应对的技术挑战，一方面来自于更多更复杂的功能，一方面来自于随着用户量的增加而

带来的高并发访问压力。

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这种挑战和压力几乎对所有的大型互联网系统都是一样的，淘宝、百度、微信等，虽然功能

各不相同，但都会面对同样的高并发用户的访问请求压力。要知道，同样的功能，供几个人

使用和供几亿人使用，技术架构是完全不同的。

当同时访问系统的用户不断增加的时候，需要消耗的系统计算资源也不断增加，需要更多的

CPU 和内存去处理用户的计算请求，需要更多的网络带宽去传输用户的数据，需要更多的

磁盘空间去存储用户的数据。当消耗的资源超过了服务器资源的极限的时候，服务器就会崩

溃，整个系统无法正常使用。

那么如何解决高并发的用户请求带来的问题？

垂直伸缩与水平伸缩

为了应对高并发用户访问带来的系统资源消耗，一种解决办法是垂直伸缩。所谓的垂直伸缩

就是提升单台服务器的处理能力，比如用更快频率的 CPU，用更多核的 CPU，用更大的内

存，用更快的网卡，用更多的磁盘组成一台服务器，使单台服务器的处理能力得到提升。通

过这种手段提升系统的处理能力。

在大型互联网出现之前，传统的行业，比如银行、电信这些企业的软件系统，主要是使用垂

直伸缩这种手段实现系统能力的提升，在服务器上增强，提升服务器的硬件水平。当业务增

长，用户增多，服务器计算能力无法满足要求的时候，就会用更强大的计算机，比如更换更

快的 CPU 和网卡、更大的内存和磁盘，从服务器升级到小型机，从小型机提升到中型机，

从中型机提升到大型机，服务器越来越强大，处理能力越来越强大，当然价格也越来越昂

贵，运维越来越复杂。

垂直伸缩带来的价格成本和服务器的处理能力并不一定呈线性关系，也就是说，增加同样的

费用，并不能得到同样的计算能力。而且计算能力越强大，需要花费的钱就越多。

同时，受计算机硬件科技水平的制约，单台服务器的计算能力并不能无限增加，而互联网，

特别是物联网的计算要求几乎是无限的。

因此，在互联网以及物联网领域，并不使用垂直伸缩这种方案，而是使用水平伸缩。

所谓的水平伸缩，指的是不去提升单机的处理能力，不使用更昂贵更快更厉害的硬件，而是

使用更多的服务器，将这些服务器构成一个分布式集群，通过这个集群，对外统一提供服

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