大型网站技术架构——核心原理与案例分析（二）
网站高性能架构
一、性能测试指标
1.1、响应时间
1.2、并发数 指系统能够同时处理请求的数目，反映了系统的负载特性
1.3、吞吐量 TPS(每秒事务数） HPS(每秒HTTP请求数） QPS(每秒查询数）等
1.4、性能计数 包括System Load、对象与线程数、内存使用、CPU使用、磁盘与网络I/O等指标
二、性能测试方法
2.1、性能测试 与初期规划的性能指标为预期目标，不断施加压力，验证是否在可接受范围，性能是否能达到性能预期
2.2、负载测试 不断地增加并发请求以增加系统压力，直到系统的某项或是多项性能指标大致安全临界值
2.3、压力测试 超过安全负载的情况下，对系统继续施加压力，直到系统崩溃或不能再处理任何请求，以此获得系统最大压力承受能力。
2.4、稳定性测试
三、性能优化
根据网站分层架构，可分为Web前端性能优化、应用服务器性能优化、存储服务器性能优化。
3.1、Web前端性能优化
3.1.1 浏览器访问优化
A、减少http请求 HTTP每次都要建立通信链路，进行数据传输，服务端，会启动独立的线程去处理，这些开销都很昂贵，减少HTTP请求的数据目可以有效提高访问性能。主要手段：合并CSS、合并JavaScript、合并图片
B、使用浏览器缓存 对静态资源文件可以缓存在浏览器中，通过设置HTTP头中的Cache-Control和Expires属性，可以设置浏览器缓存，针对JavaScript可以通过改变文件名实现，浏览器缓存策略在更新静态资源 时，应采用批量更新的方法，不宜一次全部更新
C、启用压缩，在服务器端对文件进行压缩，在浏览器端对文件解压，一般采用GZip压缩可达80%的压缩率
D、CSS文件放在页面最上面、JavaScript放在页面最下面（这一点深有体会）
E、减少Cookie传输
3.1.2 CDN加速
3.1.3 反向代理 除了安全功能、代理服务器也可能通过配置缓存功能加速Web请求
3.2 应用服务器性能优化
3.2.1 分布式缓存 缓存的本质是一个内存Hash表，缓存主要存放那些读写比很高、很少变化的热数据。网站数据访问一般遵循二八定律、即80%的访问落在20%的数据上，将这20%的数据缓存起来，可以很好的地改善系统性能。提高数据读取速度 、降低存储访问压力
使用缓存时要注意缓存穿透（恶意的） 目前成熟的缓存产品有Memcached、Redis
3.2.2 异步操作 任何可以晚点做的事情都应该晚点再做
3.2.3 使用集群
3.2.4 代码优化
A、使用多线程
B、资源复用 单例 对象池
C、数据结构 如Time33可以很好的解决hash冲突
D、垃圾回收 垃圾回收可能会对系统的性能特性产生巨大影响，理解垃圾回收机制有助于程序优化和参数调优。
3.3 存储性能优化
3.3.1 机械硬盘 VS 固态硬盘
3.3.2 B+树 VS LSM树
传统机械磁盘具有快速顺序读写、慢速随机读写的访问特性，这个特性对磁盘存储结构和算法的选择影响很大。
传统的关系型数据库使用的是B+树。
目前许多NoSQL采用的LSM树
什么是LSM树：核心思想的核心就是放弃部分读能力，换取写入的最大化能力。LSM Tree ，这个概念就是结构化合并树的意思，它的核心思路其实非常简单，就是假定内存足够大，因此不需要每次有数据更新就必须将数据写入到磁盘中，而可以先将最新的数据驻留在磁盘中，等到积累到最后多之后，再使用归并排序的方式将内存内的数据合并追加到磁盘队尾(因为所有待排序的树都是有序的，可以通过合并排序的方式快速合并到一起)。
3.3.3 RAID(廉价磁盘冗余阵列) VS HDFS
RAID的技术有（以下假设有N块磁盘）
RAID0、将数据分成N份，同时并发写N块磁盘，是一块磁盘的N倍，缺点，不做备份，一块磁盘出损坏，数据完整性被破坏
RAID1 写入时将数据同时写入两块磁盘，
RAID10 结合RAID0 RAID1 缺点 对磁盘的利用率不高
RAID3 将数据分成N-1份，并发写入N-1块磁盘，在第N块磁盘记录校验数据，作何一块磁盘损坏，可以利用其他N-1块磁盘的数据修复。缺点，任何修改都会导致第N块磁盘重写校验数据，N磁盘容易损坏。RAID3很少在实践中使用
RAID5 与RAID3原理类似，但被更多使用，原因校验数据不是写入第N块磁盘，而是螺旋式地写入到所有的磁盘中，这样校验数据的修改被平均到所有磁盘上。
RAID6 与 RAID5类似，但是数据只写入N-2块磁盘，并螺旋式地在两块磁盘中写入校验信息
HDFS，以块为单位管理文件，当应用程序写文件时，每写完一个Block，HDFS就将其自动复制到另外两台机器上，保证每个Block有三个副本。
HDFS两个重要的服务器角色NameNode(只部署一个)、DataNode
