想要做到高并发和高性能，请先真正的理解它们

互联网应用系统开发肯定经常会看到高并发和高性能这两个词，可谓是耳熟能详，而具体的含义和关系真的如你所想的，真正的理解了吗？这次，我也结合自己的理解，来跟大家分享一下。

先来看一个例子：

一个蓄水池，是1m*1m*1m=1立方米大小，有一个出水口，出水口每秒钟流出0.1立方米，那么这个蓄水池的并发量是1立方米，出水速度是0.1立方米/秒。

如果增加一个出水口，都是每秒钟流出0.1立方米，那么这个蓄水池的并发量没变，但是出水速度变成了0.2立方米/秒。

同理，增大了出水口，蓄水池的出水速度也变快了。

上面我们很容易知道，并发量是一个容量的概念，性能就是出水速度，而且有下面这些结果。

1 增大蓄水池的长宽高，可以增加并发能力。

2 出水口如果扩大了出口大小，则可以提高出水的速度，也就是性能提高了。

3 增加出水口的数量，则是增加了并行处理的能力，同样可以提高性能。

那么对照我们计算机中，我们的系统中，是怎么样的结果呢？

1 增加服务器的内存大小，可以增加并发量。因为内存增加了，就可以开更多的进程，更多的线程，也可以扩大任务队列的大小。

2 提高cpu的主频速度，优化程序，可以提高性能。cpu更快了，程序优化的更好了，处理单个任务的时间也就更短了。

3 增加多核甚至分布式服务器数量，也可以提高性能，同时提高并发量。

如果只是性能提高了，并发量是否也能提高呢？

如果我们静态的理解并发量，那它是不会提高的。

而我更愿意动态的来理解并发量，即：单位时间内可以进来的最大数量。

那么提高性能，是可以线性提高并发量的，因为单位时间内，进来的同时也有出去。

接下来，再来具体的分析下，上面的几种结果，是不是真的可以实现呢？是不是完全正确呢？

我们先来做一个假设，单个进程内存占用10M，单个线程内存占用2M，单个协程内存占用20K，队列任务内存占用2K，我们下面来看看内存与并发量的关系。

（具体的内存占用大小在不同的应用场景中会有很大的不同，所以这里只是为了方便计算而做的一个假设）

内存量  进程数  线程数  协程    队列任务

1G      100     500     50K     500K

2G      200     1000    100K    1000K

4G      400     2000    200K    2000K

8G      800     4000    400K    4000K

对应的几种运行模式 

多进程： php fast-cgi

多线程： java web

协程：   go

队列：   nginx

从上面的结果中，我们可以很直观的看出来，并发能力在不同的运行模式中的巨大区别。

多进程和多线程的模式，不仅是内存开销巨大，而且在数量不断增加的情况下，对CPU的压力也是非常巨大，这也是为什么这类系统在并发量大的情况下会很不稳定，甚至宕机。

上面假设中计算出来的数据，都是静态的容量，如果所有任务都不处理，那么肯定都是会很快就被撑爆。

所以要达到更高的并发量，就需要有更快的处理速度，即做好性能优化。

下面，再来做一个假设。

我们现在有一台服务器，配置是8核16G内存。

如果我们的应用是计算密集型，纯运算的系统，如：数据索引查询、排序等操作。

而且还要假设，这个应用在多核并行运算时不存在锁竞争的情况（只读）。

qps=1000ms/单个请求耗时*8

如果单个请求（任务）耗时100ms，那么我们可以计算出来

qps=1000ms/100ms*8=80个/秒

如果我们优化处理的算法，单个请求耗时降低到10ms，那么

qps=1000ms/10ms*8=800个/秒

如果可以继续优化，将单个请求耗时降低到1ms，那么

qps就可以达到更高的8k。

上面的情况和优化的效果理解起来应该很容易，因为对服务器资源的依赖更多是CPU的运算能力和数量。

在实际的互联网应用中，系统更多是依赖mysql，redis，rest api或者微服务，属于IO密集型。

按照上面的计算方式，可能就不太准确了，因为cpu是有富余的。

在IO阻塞的时候，开启更多任务的方式当然有上面多进程、多线程、多协程和队列的方式来实现。

而且也是有效的更好的利用服务器资源的方法，可以达到更高的并发量，毕竟我们把大部分的运算放到了应用外部的mysql，redis，rest api等服务。

到此为止，我们已经知道并发量、性能优化跟服务器资源（服务器数量，cpu，内存）的关系，也知道性能优化对并发量的影响。

还有什么疑问呢？

1 内存越多，并发量一定可以越大吗？

大部分情况是的。

这个问题，上面有提到过，对于多进程、多线程的模式，线程太多的时候，线程抢占时间片，CPU切换上下文会越来越慢。

对于协程、队列的运行模式，这个问题会好很多，当然协程调度、队列维护的开销，肯定也是会增加，只是增加的开销不至于对系统性能造成直线下降。

2 CPU越快，应用的性能一定越好吗？

绝对的。

只不过CPU和应用性能提升可能不成线性增长的关系，因为应用可能是IO密集型，应用性能还会受到IO阻塞的影响。

3 CPU越多，应用的性能一定越好吗？

大部分情况是的。

如果大量锁存在，性能提升可能会大打折扣，因为并行能力会被锁住，又变成单线程执行了，没有最大的发挥多CPU的作用。

4 服务器越多，并发量一定越大吗？

绝对的。

服务器增加，CPU和内存资源相应也就越多，并发能力也就会增大，他们之间是线性相关。

5 服务器越多，性能一定越好吗？

大部分情况是的。

但是单个服务器的效率可能会是下降的，数据一致性问题、同步问题、锁问题，这些都会导致单个服务器的效率下降，所以不是线性相关。

如果只是考虑应用对CPU利用效率的话

单核>=多核>=多服务器

单进程单线程的系统对于服务器资源的利用率更高。

到多核的系统中，就会因为锁的问题，多任务同步的问题，操作系统调度的问题，造成一定的资源浪费。

而分布式系统中，这些浪费也会更严重。

6 怎样更好的更有效的利用服务器资源呢？

避免因为IO阻塞让CPU闲置，导致CPU的浪费；

避免多线程间增加锁来保证同步，导致并行系统串行化；

避免创建、销毁、维护太多进程、线程，导致操作系统浪费资源在调度上；

避免分布式系统中多服务器的关联，比如：依赖同一个mysql，程序逻辑中使用分布式锁，导致瓶颈在mysql，分布式又变成串行化运算。

上面说了要避免的地方，要具体怎么来避免，到具体的业务场景就需要具体分析了。

而且有些时候，为了业务功能，或者其它方面的需求，比如：可用性、伸缩性、扩展性、安全性，不得不牺牲掉一部分性能。

最后，做一个总结：

并发量，是一个容量的概念，服务可以接受的最大任务数量，动态的看待它，还需要把性能考虑进去。

性能，是一个速度的概念，单位时间内可以处理的任务数量。

高并发和高性能是紧密相关的，提高应用的性能，是肯定可以提高系统的并发能力的。

应用性能优化的时候，对于计算密集型和IO密集型还是有很大差别，需要分开来考虑。

增加服务器资源（CPU、内存、服务器数量），绝大部分时候是可以提高应用的并发能力和性能（前提是应用能够支持多任务并行计算，多服务器分布式计算才行），但也是要避免其中的一些问题，才可以更好的更有效率的利用服务器资源。

作者：一凡Sir  原文链接：https://www.imooc.com/article/29377?block_id=tuijian_wz

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