对于一个应用系统，特别是互联网系统，高并发、高可用是两个非常重要的非功能性需求，这篇文章尝试从应用系统架构角度分析如何满足这两个特性。
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高并发，high concurrency，简单讲就是说系统可以同时支撑大量的并发请求，反映的是系统的计算能力。个人理解，高并发都可以基于scalability来实现，而scalability通常可分为两个维度：垂直扩展（scale up）和水平扩展（scale out）。垂直扩展（scale up）就是通过不断增加单机计算资源（cpu、memory等）来提高并发处理能力，而水平扩展（scale out）则是通过增加机器数量来提高并发处理能力；相对来说，scale up可能更加容易，因为对于单机系统，不用考虑分布式事务等很tricky的问题，但是由于计算机硬件发展的瓶颈，并且基于成本的考虑，通常我们优先考虑的方向是scale out，因为scale out不但可以实现高并发，同时也可以一定程度上实现高可用。
高可用，high availability，简单讲就是说系统可以在“任何时候”都保持服务在线，即使是在有服务器宕机的情况下，反映的是系统的稳定性。从理论上来说，高可用则是通过增加冗余（replication）来实现，当有节点发的故障时，自动切换到备份节点上。
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一个典型的应用系统架构可能都包含这三层结构：web server层（比如nginx），app server层（比如tomcat）和数据库层（比如postgres），要实现高并发和高可用，一般来说都是针对这三层分别考虑实现。
2.1
web server层，通常架构在app server层前面，主要功能是负载均衡、反向代理等，显然这提高了app server层的并发处理能力，但是随之而来的就是web sever本身可能成为性能瓶颈和单点故障点。web server层可选的方案，除了常见的nginx，还有一些其它流行的方案，比如haproxy、lvs等，甚至基于硬件优化的F5。
web server的单点故障问题，反过来讲也就是高可用问题，主流的解决方案是部署多台web server，使用keepalived把多台web server组成一个集群，对外暴露一个虚拟IP（VIP），集群在任意时候只有主web server提供服务，其它从web server作为备份，如果主web server宕机，VIP则自动漂移到一台从web server。
这个方案虽然实现了高可用，但却还是存在单点性能瓶颈的问题，因为即使是号称再好的web server组件，也终究会有高并发的极限，其实本质上这就是一个如何实现web server层高并发的问题。要解决这个问题，只能做水平扩展（scale out），部署多个web server集群，每个暴露一个VIP，通过DNS轮询（或者gslp、gtm等技术）把用户请求分散到不同的web server集群上，以此实现高并发。
2.2
app server层，常规的做法就是直接scale out，部署多个duplicated的app server，借助web server层的负载均衡，一定程度既实现了高可用，也实现了高并发。
在app server层做scale out之前，需要考虑另外一个问题：由于application常常需要保存一些状态信息（比如用户的session等），如果直接scale out，用户的session可能会丢失或者不能保持。针对这个问题，现在流行的解决方案是把这些状态信息持久化到缓存中（比如redis等），这样application就是一个无状态的服务，对于无状态的服务，scale out就不会有问题。
从高并发实现的角度，可以分别从scale up和scale out两个方向考虑；回到application功能实现层面，也可以有scale up和scale out两个方向，其实它们分别对应的就是monolith模式和micro service模式，个人认为，正如scale out所展现的扩展性优点，micro service的最大好处则是一种团队合作开发模式的提高，更加敏捷高效，易于扩展。
2.3
数据库层，由于所有用户的数据都是存储在数据库，一旦数据库挂了，即使上面层的高可用、高并发做得再好，整个系统也不可用，所以数据库层的高可用、高并发尤其重要。由于数据库层是有状态的，如果和app server层类似，通过简单的scale out实现高可用、高并发，并且各个数据库节点都可以读写的话，则可能会产生数据不一致的问题（CAP理论）；并且，即使可以规避这个问题，比如采用读写分离（只允许主节点写，从节点读），最终也会由于单个数据库表太大，而导致读数据性能降低，这种情况也许可以通过分表解决，但是由于只能是主节点接收写请求，主节点则很容易成为高并发写的性能瓶颈。
所以，对于有状态的数据库层，要实现高并发、高可用，应该怎样设计呢？简单讲，高可用还是通过增加冗余（replication）实现，主从节点无缝切换可以使用上面提到的keepalived方法。而高并发则是通过分库实现，把数据通过一定的算法分散到不同的数据库节点存放，这样每个数据库节点只需要处理部分流量，相比简单的scale out，这种方式一定程度减少了数据冗余，并且支持高并发写，所以我们也许可以称这种scale out方式为“复杂的scale out”。
从整体上来讲，数据库层实现高并发、高可用的方式和 kafka、redis等中间件实现的原理类似，即分别通过partition和replication来实现。
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提高系统的高并发、高可用，除了上面提到的infrastructure层面的一些设计之外，有时候我们还需要从application本身架构层面考虑，比如：对于一个秒杀系统，也需要支持高并发、高可用，但是由于这类系统可能只是用于促销，意即可能只会在活动开始一段时间有高并发请求，并不会持续，所以可能不需要从基础架构层面提升，因为那样也意味着更高的成本。那么，针对这类场景，如何从application本身架构层面实现高并发、高可用呢？
其实，网上有很多文章介绍得很详细，但总结下来，有两个方面：
一、限流，防止突然出现大流量把系统搞挂。具体实现可以有：1）rate limit，限制用户发达请求的频率；2）把商品库存信息维护在redis中，库存扣减完了就直接返回后续所有请求。
二、削峰，秒杀请求先不做校验，直接存数据库，然后马上返回给用户“正在排队中”等信息，接着通过queue通知订单处理服务异步处理请求，完成下单操作。这样做的一个好处是，由于真正完成下单处理的时间较长，而秒杀请求直接存数据库可以很快，利用queue做一个缓冲，提高了用户可见的高并发。并且，基于这样的实现，使得系统更加resilient，在面对突发的高并发时，可以保证高可用。
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对于高并发，除了架构层面的考虑，从服务器物理连接层面，也需要能支持更多的并发连接；随着技术的发展，现在主流的tomcat、nginx、redis等都是基于多路复用技术epoll实现，大大提高了并发连接数，进而从这的个层面有效的实现了高并发。
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对于高可用，为了兼顾一致性（consistency）和可用性（availability），分布式数据系统常常会借助于一些分布式共识算法（consensus algorithm）来实现replication，比如zookeeper、etcd等；或者再考虑到性能，会采用一些基于分布式共识算法延伸而来的折中方案，比如kafka的ISR。数据库的高可用，除了上面提到的keepalived方法，也可以使用zookeeper来管理主从节点，并且实现主从节点自动切换（选举），类似于kafka。
