高并发下如何缩短响应时间

1. http请求到达目标网站服务器之前

2. http请求到达目标网站服务器之后

如果忽略其中硬件部分和部分细节，请求一个网站数据的大体过程如下图所示（其中CDN和缓存部分可以省略）：

我们要想缩短一个网站的响应时间，本质上是提高数据的返回速度，说的直白一点就是要把请求数据过程中的各个步骤提高速度，这样整体下来响应时间就会缩短。

把数据放在离用户越近的地方响应时间越快

客户端

客户端是发起一个网站请求的源头，其实这个源头可以施加一定的策略来大大缩短某些数据的获取时间。其中最为常用的就是缓存，一些常用的，很少变动的资源缓存在客户端，不但能缩短获取资源的时间，而且在很大程度上能减轻服务端的压力。比如一些图片，css，js文件，甚至一些接口的数据或者整个网页内容都可以在客户端做缓存。另外http请求的合并也可以减少对服务端的请求次数，在一定程度上可以缩短请求的响应时间。

DNS

一般网站的访问方式都采用域名的方式（很少见IP方式），既然是域名就涉及到DNS解析速度的问题，如果DNS服务解析的速度比较慢，整体过程的响应时间也会加长，不过这个过程其实很少出现慢的问题（不是说没有）。

网络

客户端获取到网站IP之后通过网卡把Http请求发送出去，目标地址为相应的网站服务器。在这个过程当中如果客户端和服务器端有一方带宽比较小的话，就会加大响应时间。我司曾经就因为服务器带宽过小导致客户端响应时间很长的情况，当时排查了很长时间才发现。

当然网络是不可靠的，这个过程的响应时间其实取决于很多因素，比如路由器的路由策略是否最优，整个过程通过的网关数据量等。所以有很多网站其实是多地区多机房部署的，目的就是为了让用户通过很短的网络路径就能到达网站（其实这个过程运营商的选择也有影响）。

网站

当一个请求到达网站服务器，服务器便开始处理请求，一般会有专门处理业务请求的一个业务层，有的体现为rpc协议的微服务，有的体现为简单的一个代码分层。最终请求的数据会通过查询数据库来返回。其实这个过程和车站购票流程一样，每个窗口的处理能力是有限的，对应到服务器处理能力。由于这个原因，所以诞生了负载均衡的策略，核心思想就是：分。一台服务器不够，那就两台，三台，四台..... 直到并发的所有请求的响应时间都在可控范围之内。

数据库的情况类似，一个数据库扛不住压力，就加到N个数据库分散压力。一个表扛不住压力，就把这个表拆分开，拆分成多个表，甚至拆分到多个不同服务器数据库，这就是我们常用的拆表策略。有的时候在同一个数据库中进行表拆分，性能的提升并非大化，因为一台服务器的磁盘IO是有上限的，就算拆成100个表，还是在同一个物理磁盘上，当然这样可缓解锁单表的情况。

现在有很多的场景采用NOsql代替关系型数据库来缩短响应时间，在正常情况下，由于关系型数据库的本身因素在特定场景下的读写速度比Nosql要慢很多，所以系统设计初期，可以考虑采用关系型数据库和Nosql混用的方案。

缓存

当并发的请求到达一定程度，瓶颈大部分情况下发生在DB层面，甚至DB无论怎么优化总有上限。为了避免频繁查询数据库产生瓶颈，诞生了缓存。在访问数据库之前加入了缓存层，当然这里的缓存采用的方案在数据的响应时间上要比数据库小很多，比如常用的redis，Memcache，但是这些第三方的缓存组件还是要走网络，比起进程内的缓存还是要慢的多。

现在一般流行的设计在网站层和服务层都有缓存策略，只不过缓存的数据和策略有所不同，但是最终目的都是为了加快请求的响应。当然加了缓存之后，数据的一致性需要仔细设计才可以，如果发生数据不一致的情况，程序员可能要背锅了。

缓解数据库压力并不是引入缓存的唯一因素。

CDN加速

一些小厂可能用不到CDN，但是CDN带来的加速还是很客观的。CDN依靠部署在各地的边缘服务器，通过中心平台的负载均衡、内容分发、调度等功能模块，使用户就近获取所需内容，降低网络拥塞，提高用户访问响应速度和命中率。CDN就是把离用户最近的数据返回给用户。

写在最后

程序异步化其实并不能缩短响应时间，但是对提高吞吐量有很大作用。

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