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　　在服務器端程序開發領域，性能問題一直是備受關註的重點。業界有大量的框架、組件、類庫都是以性能為賣點而廣為人知。然而，服務器端程序在性能問題上應該有何種基本思路，這個卻很少被這些項目的文檔提及。本文正式希望介紹服務器端解決性能問題的基本策略和經典實踐 —— 由韓大分享。

　　在服務器端程序開發領域，性能問題一直是備受關註的重點。業界有大量的框架、組件、類庫都是以性能為賣點而廣為人知。然而，服務器端程序在性能問題上應該有何種基本思路，這個卻很少被這些項目的文檔提及。本文正式希望介紹服務器端解決性能問題的基本策略和經典實踐，並分為幾個部分來說明：

1. 緩存策略的概念和實例

2. 緩存策略的難點：不同特點的緩存數據的清理機制

3. 分布策略的概念和實例

4. 分布策略的難點：共享數據安全性與代碼復雜度的平衡

緩存策略的概念

　　我們提到服務器端性能問題的時候，往往會混淆不清。因為當我們訪問一個服務器時，出現服務卡住不能得到數據，就會認為是“性能問題”。但是實際上這個性能問題可能是有不同的原因，表現出來都是針對客戶請求的延遲很長甚至中斷。我們來看看這些原因有哪些：第一個是所謂並發數不足，也就是同時請求的客戶過多，導致超過容納能力的客戶被拒絕服務，這種情況往往會因為服務器內存耗盡而導致的；第二個是處理延遲過長，也就是有一些客戶的請求處理時間已經超過用戶可以忍受的長度，這種情況常常表現為CPU占用滿額100%。

我們在服務器開發的時候，最常用到的有下面這幾種硬件：CPU、內存、磁盤、網卡。其中CPU是代表計算機處理時間的，硬盤的空間一般很大，主要是讀寫磁盤會帶來比較大的處理延遲，而內存、網卡則是受存儲、帶寬的容量限制的。所以當我們的服務器出現性能問題的時候，就是這幾個硬件某一個甚至幾個都出現負荷占滿的情況。這四個硬件的資源一般可以抽象成兩類：一類是時間資源，比如CPU和磁盤讀寫；一類是空間資源，比如內存和網卡帶寬。所以當我們的服務器出現性能問題，有一個最基本的思路，就是——時間空間轉換。我們可以舉幾個例子來說明這個問題。

[水壩就是用水庫空間來換流量時間的例子]

當我們訪問一個WEB的網站的時候，輸入的URL地址會被服務器變成對磁盤上某個文件的讀取。如果有大量的用戶訪問這個網站，每次的請求都會造成對磁盤的讀操作，可能會讓磁盤不堪重負，導致無法即時讀取到文件內容。但是如果我們寫的程序，會把讀取過一次的文件內容，長時間的保存在內存中，當有另外一個對同樣文件的讀取時，就直接從內存中把數據返回給客戶端，就無需去讓磁盤讀取了。由於用戶訪問的文件往往很集中，所以大量的請求可能都能從內存中找到保存的副本，這樣就能大大提高服務器能承載的訪問量了。這種做法，就是用內存的空間，換取了磁盤的讀寫時間，屬於用空間換時間的策略。

[方便面預先緩存了大量的烹飪操作]

舉另外一個例子：我們寫一個網絡遊戲的服務器端程序，通過讀寫數據庫來提供玩家資料存檔。如果有大量玩家進入這個服務器，必定有很多玩家的數據資料變化，比如升級、獲得武器等等，這些通過讀寫數據庫來實現的操作，可能會讓數據庫進程負荷過重，導致玩家無法即時完成遊戲操作。我們會發現遊戲中的讀操作，大部分都是針是對一些靜態數據的，比如遊戲中的關卡數據、武器道具的具體信息；而很多寫操作，實際上是會覆蓋的，比如我的經驗值，可能每打一個怪都會增加幾十點，但是最後記錄的只是最終的一個經驗值，而不會記錄下打怪的每個過程。所以我們也可以使用時空轉換的策略來提供性能：我們可以用內存，把那些遊戲中的靜態數據，都一次性讀取並保存起來，這樣每次讀這些數據，都和數據庫無關了；而玩家的資料數據，則不是每次變化都去寫數據庫，而是先在內存中保持一個玩家數據的副本，所有的寫操作都先去寫內存中的結構，然後定期再由服務器主動寫回到數據庫中，這樣可以把多次的寫數據庫操作變成一次寫操作，也能節省很多寫數據庫的消耗。這種做法也是用空間換時間的策略。

[拼裝家具很省運輸空間，但是安裝很費時]

最後說說用時間換空間的例子：假設我們要開發一個企業通訊錄的數據存儲系統，客戶要求我們能保存下通訊錄的每次新增、修改、刪除操作，也就是這個數據的所有變更歷史，以便可以讓數據回退到任何一個過去的時間點。那麽我們最簡單的做法，就是這個數據在任何變化的時候，都拷貝一份副本。但是這樣會非常的浪費磁盤空間，因為這個數據本身變化的部分可能只有很小一部分，但是要拷貝的副本可能很大。這種情況下，我們就可以在每次數據變化的時候，都記下一條記錄，內容就是數據變化的情況：插入了一條內容是某某的聯系方法、刪除了一條某某的聯系方法……，這樣我們記錄的數據，僅僅就是變化的部分，而不需要拷貝很多份副本。當我們需要恢復到任何一個時間點的時候，只需要按這些記錄依次對數據修改一遍，直到指定的時間點的記錄即可。這個恢復的時間可能會有點長，但是卻可以大大節省存儲空間。這就是用CPU的時間來換磁盤的存儲空間的策略。我們現在常見的MySQLInnoDB日誌型數據表，以及SVN源代碼存儲，都是使用這種策略的。

　　另外，我們的Web服務器，在發送HTML文件內容的時候，往往也會先用ZIP壓縮，然後發送給瀏覽器，瀏覽器收到後要先解壓，然後才能顯示，這個也是用服務器和客戶端的CPU時間，來換取網絡帶寬的空間。

　　在我們的計算機體系中，緩存的思路幾乎無處不在，比如我們的CPU裏面就有1級緩存、2級緩存，他們就是為了用這些快速的存儲空間，換取對內存這種相對比較慢的存儲空間的等待時間。我們的顯示卡裏面也帶有大容量的緩存，他們是用來存儲顯示圖形的運算結果的。

[通往大空間的郊區路上容易交通堵塞]

　　緩存的本質，除了讓“已經處理過的數據，不需要重復處理”以外，還有“以快速的數據存儲讀寫，代替較慢速的存儲讀寫”的策略。我們在選擇緩存策略進行時空轉換的時候，必須明確我們要轉換的時間和空間是否合理，是否能達到效果。比如早期有一些人會把WEB文件緩存在分布式磁盤上（例如NFS），但是由於通過網絡訪問磁盤本身就是一個比較慢的操作，而且還會占用可能就不充裕的網絡帶寬空間，導致性能可能變得更慢。

　　在設計緩存機制的時候，我們還容易碰到另外一個風險，就是對緩存數據的編程處理問題。如果我們要緩存的數據，並不是完全無需處理直接讀寫的，而是需要讀入內存後，以某種語言的結構體或者對象來處理的，這就需要涉及到“序列化”和“反序列化”的問題。如果我們采用直接拷貝內存的方式來緩存數據，當我們的這些數據需要跨進程、甚至跨語言訪問的時候，會出現那些指針、ID、句柄數據的失效。因為在另外一個進程空間裏，這些“標記型”的數據都是不存在的。因此我們需要更深入的對數據緩存的方法，我們可能會使用所謂深拷貝的方案，也就是跟著那些指針去找出目標內存的數據，一並拷貝。一些更現代的做法，則是使用所謂序列化方案來解決這個問題，也就是用一些明確定義了的“拷貝方法”來定義一個結構體，然後用戶就能明確的知道這個數據會被拷貝，直接取消了指針之類的內存地址數據的存在。比如著名的Protocol Buffer就能很方便的進行內存、磁盤、網絡位置的緩存；現在我們常見的JSON，也被一些系統用來作為緩存的數據格式。

　　但是我們需要註意的是，緩存的數據和我們程序真正要操作的數據，往往是需要進行一些拷貝和運算的，這就是序列化和反序列化的過程，這個過程很快，也有可能很慢。所以我們在選擇數據緩存結構的時候，必須要註意其轉換時間，否則你緩存的效果可能被這些數據拷貝、轉換消耗去很多，嚴重的甚至比不緩存更差。一般來說，緩存的數據越解決使用時的內存結構，其轉換速度就越快，在這點上，Protocol Buffer采用TLV編碼，就比不上直接memcpy的一個C結構體，但是比編碼成純文本的XML或者JSON要來的更快。因為編解碼的過程往往要進行復雜的查表映射，列表結構等操作。

高性能服務器架構（一）：緩沖策略