赵丽颖、冯绍峰的官宣炸了微博的高并发系统！

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【 CSDN 编者按】风雨之后见彩虹，分手季之后就是喜讯季。时针拨到了今晨的 10 点 07 分，演员赵丽颖和冯绍峰同时发了一则微博，正式向公众官宣：

消息一出，八方祝福，还有无数网友点赞良心明星赵丽颖和冯绍峰，毕竟在这个正常的工作日、正常的工作时间来报告喜讯，一没让各路小编在节假日加班，二没让她们大半夜起来赶稿，但是，唯一让人心疼的还要非微博的程序员小哥哥莫属，说好的支持八位明星并发出轨的呢？怎么一对结婚就又瘫了呢？

因为微博又双叒叕崩溃了！

回想上一次微博大范围的宕机事件，还是在去年 10 月鹿晗和关晓彤宣布恋情的时候。彼时的微博程序员小哥哥还在结婚典礼上，遇上了鹿晗公布恋情，不得不从酒席上离开处理微博异常后继续婚礼。

此后，为了避免类似事件再次发生，微博工程师们加班加点经过一个月的努力，终于扬眉吐气地表示「新浪微博系统可同时支持 8 位明星并发出轨了」。

万万没想到，事实再一次证明了猝不及防的喜讯扎破了吹大的牛皮，对此，微博回应称，内部会仔细复盘，将加强技术储备，完善应对方案。而针对此前的「支持 8 位明星并发出轨了」消息，微博 CEO@来去之间发博表示，该公司的技术专家胡忠想老师指的是信息流，目前热搜同事没有立过 flag。

那么回归技术本身，面对如此大的高并发流量和屡次崩溃的系统，作为程序员是否可以有较好的方法来应对及解决？在此，技术专家极客猴为我们分享了一篇有关解决高并发的科普文，希望对大家有所裨益。

以下为全文：

“高并发”对后台开发同学来说，既熟悉又陌生。熟悉是因为面试和工作经常会提及它，陌生的原由是服务器因高并发导致出现各位问题的情况少之又少。同时，想收获这方面的经验也是"摸着石头过河"， 需要大量学习理论知识，再去探索。

如果是客户端开发的同学，字典中是没有“高并发”这个名词的。这验证了一句老话，"隔行如隔山"。客户端开发，特别是手机应用开发，更多地是考虑如何优化应用的性能，降低 App 的卡顿率等。

什么是高并发？

由于分布式系统的问世，高并发（High Concurrency）通常是指通过设计保证系统能够同时并行处理很多请求。通俗来讲，高并发是指在同一个时间点，有很多用户同时的访问同一 API 接口或者 URL 地址。它经常会发生在有大活跃用户量，用户高聚集的业务场景中。

其实，高并发也离我们的生活并不遥远，例如大学学校的选课系统。一到选课的时候，一大批学生同时选课，导致系统出现“不良反应”；再如淘宝的 618 和双 11 购物活动；遇到节假日，12306 上演的“抢票大战”。另外，DDos 攻击也属于高并发的场景之一。

高并发会带来的后果

• 服务端：

高并发会导致站点服务器 /DB 服务器资源被占满崩溃，甚至出现服务器宕机的情况；数据的存储不完整，数据更新异常问题。

• 用户端：

服务端的问题是高并发的直接反馈，而客户端是间隔反馈。它反馈给用户情况是糟糕的体验。

提高系统并发能力的方式

在这个“云”的时代，提高分布式系统并发能力的方式，方法论上主要有两种：垂直扩展（Scale Up）与水平扩展（Scale Out）。

1、垂直扩展

提升单机处理能力。垂直扩展的方式又有两种：

• 增强单机硬件性能，例如增加 CPU 核数如 32 核，升级更好的网卡如万兆，升级更好的硬盘如 SSD，扩充硬盘容量如 2T，扩充系统内存如 128G；

• 提升单机架构性能，例如使用 Cache 来减少 I/O 次数，使用异步来增加单服务吞吐量，使用无锁数据结构来减少响应时间。

2、水平扩展

只要增加服务器数量，就能线性扩充系统性能。虚拟化技术的出现，让水平扩展变得轻松且简单。现在的云主机几乎是虚拟主机，而不是物理主机。这样的话，线性扩充也就是分分钟的事，前提是要有足够的物理主机支撑。

高并发的三个经典问题

1、单台服务器最大并发

单台服务器最大并发问题，一般是指一台服务器能够支持多少 TCP 并发连接。

一种理论说法是受到端口号范围限制。操作系统上端口号 1024 以下是系统保留的，从 1024-65535 是用户使用的。由于每个 TCP 连接都要占一个端口号，所以我们最多可以有 60000 多个并发连接。

但实际上单机并发连接数肯定要受硬件资源（内存、网卡）、网络资源（带宽）的限制。特别是网卡处理数据的能力，它是最大并发的瓶颈。

2、C10K 并发连接问题

C10K 并发连接问题是指单机 1 万个并发连接问题。如何突破单机性能局限，是高性能网络编程所必须要直面的问题。这些局限和问题最早被 Dan Kegel 进行了归纳和总结，并首次成系统地分析和提出解决方案，后来这种普遍的网络现象和技术局限都被大家称为 C10K 问题 。

C10K问题本质上是操作系统的问题。对于 Web1.0/2.0 时代的操作系统而言， 传统的同步阻塞 I/O 模型都是一样的，处理的方式都是 requests per second，并发 10K 和 100K 的区别关键在于 CPU。

创建的进程线程多了，数据拷贝频繁（缓存 I/O、内核将数据拷贝到用户进程空间、阻塞）， 进程/线程上下文切换消耗大，导致操作系统崩溃，这就是C10K 问题的本质。

3、C10M 并发连接问题

C10M 并发连接问题指的是单机服务器实现 C10M（即单机千万并发连接）。回顾过去的 10 年里，我们面临高性能网络编程领域著名的 C10K 问题，最终也成功提出解决方案。下一个 10 年，是时候考虑 C10M 并发问题了。

Django 与高并发的联系

想弄清楚这个问题，首先要了解下 Django 在服务器中所处的位置。

Django 应用服务器可以分为三层：

• Web 框架层：Web框架层就是我们开发出来的 Django Web 应用程序。它负责处理 HTTP 请求的动态数据。

• WSGI 层：WSGI 不是用于与程序交互的API，也不是真实的代码，它只是一种接口，仅适用于 Python 语言，其全称为 Web Server Gateway Interface。其定义了 Web 服务器和 Web 应用之间的接口规范。

• Web 服务器层：Web 服务层作用是主要是接收 HTTP 请求并返回响应。常见的 Web服务器有 Nginx、Apache、IIS等。

  特别是 Nginx，它的出现是为了解决 C10K 问题。Nginx 依靠异步事件驱动架构来帮助其处理大量的并发会话，由于其对资源的轻量利用和伸缩自如的特性，它成为了广受欢迎的 Ｗeb 服务器。

Django 框架注重的数据交互，所以考虑的问题是 Django 适不适合于高并发的场景。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。

作者：极客猴，热衷于 Python，目前擅长于利用 Python 制作网路爬虫以及 Django 框架。

声明：本文为作者投稿，版权归其个人所有。

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