一直在說的高并發(fā)，多少Q(mào)PS才算高并發(fā)？

首先是無狀態(tài)前端機器不足以承載請求流量，需要進行水平擴展，一般QPS是千級。 然后是關系型數(shù)據(jù)庫無法承載讀取或?qū)懭敕逯担枰獢?shù)據(jù)庫橫向擴展或引入nosql，一般是千到萬級。 之后是單機nosql無法承載，需要nosql橫向擴展，一般是十萬到百萬QPS。

站在用戶的角度思考問題，與客戶深入溝通，找到思南網(wǎng)站設計與思南網(wǎng)站推廣的解決方案，憑借多年的經(jīng)驗，讓設計與互聯(lián)網(wǎng)技術結合，創(chuàng)造個性化、用戶體驗好的作品，建站類型包括：網(wǎng)站制作、成都網(wǎng)站制作、企業(yè)官網(wǎng)、英文網(wǎng)站、手機端網(wǎng)站、網(wǎng)站推廣、國際域名空間、虛擬空間、企業(yè)郵箱。業(yè)務覆蓋思南地區(qū)。

最后是難以單純橫向擴展nosql，比如微博就引入多級緩存架構，這種架構一般可以應對百萬到千萬對nosql的訪問QPS。 當然面向用戶的接口請求一般到不了這個量級，QPS遞增大多是由于讀放大造成的壓力，單也屬于高并發(fā)架構考慮的范疇。

QPS（TPS）：每秒鐘 request/事務 數(shù)量，在互聯(lián)網(wǎng)領域，指每秒響應請求數(shù)吞吐量：單位時間內(nèi)處理的請求數(shù)量（通常由QPS與并發(fā)數(shù)決定）；響應時間：系統(tǒng)對一個請求做出響應的平均時間。例如系統(tǒng)處理一個HTTP請求需要200ms，這個200ms就是系統(tǒng)的響應時間（我認為這里應該僅包含處理時間，網(wǎng)絡傳輸時間忽略），這里一定要注意，QPS ≠ 并發(fā)數(shù)。

高并發(fā)通常是指我們提供的系統(tǒng)服務能夠同時并行處理很多請求。并發(fā)是指，某個時刻有多少個訪問同時到來。QPS是指秒鐘響應的請求數(shù)量。那么這里就肯容易推算出一個公式：QPS = 并發(fā)數(shù) / 平均響應時間

如果你發(fā)現(xiàn)自己高并發(fā)，一定要及時就醫(yī)，尋求正規(guī)醫(yī)生的幫助。

NoSQL應用

而傳統(tǒng)的關系數(shù)據(jù)庫在應付web2.0網(wǎng)站，特別是超大規(guī)模和高并發(fā)的SNS類型的web2.0純動態(tài)網(wǎng)站已經(jīng)顯得力不從心，暴露了很多難以克服的問題，例如：

1、High performance - 對數(shù)據(jù)庫高并發(fā)讀寫的需求

web2.0網(wǎng)站要根據(jù)用戶個性化信息來實時生成動態(tài)頁面和提供動態(tài)信息，所以基本上無法使用動態(tài)頁面靜態(tài)化技術，因此數(shù)據(jù)庫并發(fā)負載非常高，往往要達到每秒上萬次讀寫請求。關系數(shù)據(jù)庫應付上萬次SQL查詢還勉強頂?shù)米。菓渡先f次SQL寫數(shù)據(jù)請求，硬盤IO就已經(jīng)無法承受了。其實對于普通的BBS網(wǎng)站，往往也存在對高并發(fā)寫請求的需求。

2、Huge Storage - 對海量數(shù)據(jù)的高效率存儲和訪問的需求

對于大型的SNS網(wǎng)站，每天用戶產(chǎn)生海量的用戶動態(tài)，以國外的Friendfeed為例，一個月就達到了2.5億條用戶動態(tài)，對于關系數(shù)據(jù)庫來說，在一張2.5億條記錄的表里面進行SQL查詢，效率是極其低下乃至不可忍受的。再例如大型web網(wǎng)站的用戶登錄系統(tǒng)，例如騰訊，盛大，動輒數(shù)以億計的帳號，關系數(shù)據(jù)庫也很難應付。

3、High Scalability High Availability- 對數(shù)據(jù)庫的高可擴展性和高可用性的需求

在基于web的架構當中，數(shù)據(jù)庫是最難進行橫向擴展的，當一個應用系統(tǒng)的用戶量和訪問量與日俱增的時候，你的數(shù)據(jù)庫卻沒有辦法像web server和app server那樣簡單的通過添加更多的硬件和服務節(jié)點來擴展性能和負載能力。對于很多需要提供24小時不間斷服務的網(wǎng)站來說，對數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)進行升級和擴展是非常痛苦的事情，往往需要停機維護和數(shù)據(jù)遷移，為什么數(shù)據(jù)庫不能通過不斷的添加服務器節(jié)點來實現(xiàn)擴展呢？

在上面提到的“三高”需求面前，關系數(shù)據(jù)庫遇到了難以克服的障礙，而對于web2.0網(wǎng)站來說，關系數(shù)據(jù)庫的很多主要特性卻往往無用武之地，例如：

1、數(shù)據(jù)庫事務一致性需求

很多web實時系統(tǒng)并不要求嚴格的數(shù)據(jù)庫事務，對讀一致性的要求很低，有些場合對寫一致性要求也不高。因此數(shù)據(jù)庫事務管理成了數(shù)據(jù)庫高負載下一個沉重的負擔。

2、數(shù)據(jù)庫的寫實時性和讀實時性需求

對關系數(shù)據(jù)庫來說，插入一條數(shù)據(jù)之后立刻查詢，是肯定可以讀出來這條數(shù)據(jù)的，但是對于很多web應用來說，并不要求這么高的實時性。

3、對復雜的SQL查詢，特別是多表關聯(lián)查詢的需求

任何大數(shù)據(jù)量的web系統(tǒng)，都非常忌諱多個大表的關聯(lián)查詢，以及復雜的數(shù)據(jù)分析類型的復雜SQL報表查詢，特別是SNS類型的網(wǎng)站，從需求以及產(chǎn)品設計角度，就避免了這種情況的產(chǎn)生。往往更多的只是單表的主鍵查詢，以及單表的簡單條件分頁查詢，SQL的功能被極大的弱化了。

因此，關系數(shù)據(jù)庫在這些越來越多的應用場景下顯得不那么合適了，為了解決這類問題的非關系數(shù)據(jù)庫應運而生。

NoSQL 是非關系型數(shù)據(jù)存儲的廣義定義。它打破了長久以來關系型數(shù)據(jù)庫與ACID理論大一統(tǒng)的局面。NoSQL 數(shù)據(jù)存儲不需要固定的表結構，通常也不存在連接操作。在大數(shù)據(jù)存取上具備關系型數(shù)據(jù)庫無法比擬的性能優(yōu)勢。該術語在 2009 年初得到了廣泛認同。

當今的應用體系結構需要數(shù)據(jù)存儲在橫向伸縮性上能夠滿足需求。而 NoSQL 存儲就是為了實現(xiàn)這個需求。Google 的BigTable與Amazon的Dynamo是非常成功的商業(yè) NoSQL 實現(xiàn)。一些開源的 NoSQL 體系，如Facebook 的Cassandra， Apache 的HBase，也得到了廣泛認同。

nosql是什么

NoSQL，泛指非關系型的數(shù)據(jù)庫。隨著互聯(lián)網(wǎng)web2.0網(wǎng)站的興起，傳統(tǒng)的關系數(shù)據(jù)庫在應付web2.0網(wǎng)站，特別是超大規(guī)模和高并發(fā)的SNS類型的web2.0純動態(tài)網(wǎng)站已經(jīng)顯得力不從心，暴露了很多難以克服的問題，而非關系型的數(shù)據(jù)庫則由于其本身的特點得到了非常迅速的發(fā)展。NoSQL數(shù)據(jù)庫的產(chǎn)生就是為了解決大規(guī)模數(shù)據(jù)集合多重數(shù)據(jù)種類帶來的挑戰(zhàn)，尤其是大數(shù)據(jù)應用難題。

雖然NoSQL流行語火起來才短短一年的時間，但是不可否認，現(xiàn)在已經(jīng)開始了第二代運動。盡管早期的堆棧代碼只能算是一種實驗，然而現(xiàn)在的系統(tǒng)已經(jīng)更加的成熟、穩(wěn)定。不過現(xiàn)在也面臨著一個嚴酷的事實：技術越來越成熟——以至于原來很好的NoSQL數(shù)據(jù)存儲不得不進行重寫，也有少數(shù)人認為這就是所謂的2.0版本。這里列出一些比較知名的工具，可以為大數(shù)據(jù)建立快速、可擴展的存儲庫。

NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即“不僅僅是SQL”，是一項全新的數(shù)據(jù)庫革命性運動，早期就有人提出，發(fā)展至2009年趨勢越發(fā)高漲。NoSQL的擁護者們提倡運用非關系型的數(shù)據(jù)存儲，相對于鋪天蓋地的關系型數(shù)據(jù)庫運用，這一概念無疑是一種全新的思維的注入。

對于NoSQL并沒有一個明確的范圍和定義，但是他們都普遍存在下面一些共同特征：

不需要預定義模式：不需要事先定義數(shù)據(jù)模式，預定義表結構。數(shù)據(jù)中的每條記錄都可能有不同的屬性和格式。當插入數(shù)據(jù)時，并不需要預先定義它們的模式。

無共享架構：相對于將所有數(shù)據(jù)存儲的存儲區(qū)域網(wǎng)絡中的全共享架構。NoSQL往往將數(shù)據(jù)劃分后存儲在各個本地服務器上。因為從本地磁盤讀取數(shù)據(jù)的性能往往好于通過網(wǎng)絡傳輸讀取數(shù)據(jù)的性能，從而提高了系統(tǒng)的性能。

彈性可擴展：可以在系統(tǒng)運行的時候，動態(tài)增加或者刪除結點。不需要停機維護，數(shù)據(jù)可以自動遷移。

分區(qū)：相對于將數(shù)據(jù)存放于同一個節(jié)點，NoSQL數(shù)據(jù)庫需要將數(shù)據(jù)進行分區(qū)，將記錄分散在多個節(jié)點上面。并且通常分區(qū)的同時還要做復制。這樣既提高了并行性能，又能保證沒有單點失效的問題。

異步復制：和RAID存儲系統(tǒng)不同的是，NoSQL中的復制，往往是基于日志的異步復制。這樣，數(shù)據(jù)就可以盡快地寫入一個節(jié)點，而不會被網(wǎng)絡傳輸引起遲延。缺點是并不總是能保證一致性，這樣的方式在出現(xiàn)故障的時候，可能會丟失少量的數(shù)據(jù)。

BASE：相對于事務嚴格的ACID特性，NoSQL數(shù)據(jù)庫保證的是BASE特性。BASE是最終一致性和軟事務。

NoSQL數(shù)據(jù)庫并沒有一個統(tǒng)一的架構，兩種NoSQL數(shù)據(jù)庫之間的不同，甚至遠遠超過兩種關系型數(shù)據(jù)庫的不同。可以說，NoSQL各有所長，成功的NoSQL必然特別適用于某些場合或者某些應用，在這些場合中會遠遠勝過關系型數(shù)據(jù)庫和其他的NoSQL。

高并發(fā)寫選sql還是nosql？

SQL的獨特優(yōu)勢包括：

1. SQL能夠加強與數(shù)據(jù)的交互，并允許對單個數(shù)據(jù)庫設計提出問題。這是很關鍵的特征，因為無法交互的數(shù)據(jù)基本上是沒用的，并且，增強的交互性能夠帶來新的見解、新的問題和更有意義的未來交互。

2. SQL是標準化的，使用戶能夠跨系統(tǒng)運用他們的知識，并對第三方附件和工具提供支持。

3. SQL能夠擴展，并且是多功能和經(jīng)過時間驗證的，這能夠解決從快寫為主導的傳輸?shù)綊呙杳芗蜕钊敕治龅葐栴}。

4. SQL對數(shù)據(jù)呈現(xiàn)和存儲采用正交形式，一些SQL系統(tǒng)支持JSON和其他結構化對象格式，比NoSQL具有更好的性能和更多功能。

NoSQL特點：

易擴展

NoSQL數(shù)據(jù)庫種類繁多，但是一個共同的特點都是去掉關系數(shù)據(jù)庫的關系型特性。數(shù)據(jù)之間無關系，這樣就非常容易擴展。也無形之間，在架構的層面上帶來了可擴展的能力。

大數(shù)據(jù)量，高性能

NoSQL數(shù)據(jù)庫都具有非常高的讀寫性能，尤其在大數(shù)據(jù)量下，同樣表現(xiàn)優(yōu)秀。這得益于它的無關系性，數(shù)據(jù)庫的結構簡單。NoSQL的Cache是記錄級的，是一種細粒度的Cache，所以NoSQL在這個層面上來說就要性能高很多了。

靈活的數(shù)據(jù)模型

NoSQL無需事先為要存儲的數(shù)據(jù)建立字段，隨時可以存儲自定義的數(shù)據(jù)格式。而在關系數(shù)據(jù)庫里，增刪字段是一件非常麻煩的事情。如果是非常大數(shù)據(jù)量的表，增加字段簡直就是一個噩夢。這點在大數(shù)據(jù)量的web2.0時代尤其明顯。

高可用

NoSQL在不太影響性能的情況，就可以方便的實現(xiàn)高可用的架構。比如Cassandra，HBase模型，通過復制模型也能實現(xiàn)高可用。

新聞名稱：高并發(fā)寫入nosql,高并發(fā)寫入數(shù)據(jù)庫解決方案
瀏覽路徑：http://chinadenli.net/article34/dsidhse.html

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