后端性能优化技术

　　前面讨论了前端性能的优化技术，于是前端可能就不是瓶颈问题了。那么性能问题就会到后端数据上来了。下面说几个后端常见的性能优化技术。

　　一、数据冗余

　　关于数据冗余，也就是说，把我们的数据库的数据冗余处理，也就是减少表连接这样的开销比较大的操作，但这样会牺牲数据的一致性。风险比较大。很多人把NoSQL用做数据，快是快了，因为数据冗余了，但这对数据一致性有大的风险。这需要根据不同的业务进行分析和处理。(注意：用关系型数据库很容易移植到NoSQL上，但是反过来从NoSQL到关系型就难了)

　　二、数据镜像

　　几乎所有主流的数据库都支持镜像，也就是replication。数据库的镜像带来的好处就是可以做负载均衡。把一台数据库的负载均分到多台上，同时又保证了数据一致性(Oracle的SCN)。最重要的是，这样还可以有高可用性，一台废了，还有另一台在服务。

　　数据镜像的数据一致性可能是个复杂的问题，所以我们要在单条数据上进行数据分区，也就是说，把一个畅销商品的库存均分到不同的服务器上，如，一个畅销商品有1万的库存，我们可以设置10台服务器，每台服务器上有1000个库存，这就好像B2C的仓库一样。

　　三、数据分区

　　数据镜像不能解决的一个问题就是数据表里的记录太多，导致数据库操作太慢。所以，把数据分区。数据分区有很多种做法，一般来说有下面这几种：

　　1)把数据把某种逻辑来分类。比如火车票的订票系统可以按各铁路局来分，可按各种车型分，可以按始发站分，可以按目的地分……，反正就是把一张表拆成多张有一样的字段但是不同种类的表，这样，这些表就可以存在不同的机器上以达到分担负载的目的。

　　2)把数据按字段分，也就是竖着分表。比如把一些不经常改的数据放在一个表里，经常改的数据放在另外多个表里。把一张表变成1对1的关系，这样，你可以减少表的字段个数，同样可以提升一定的性能。另外，字段多会造成一条记录的存储会被放到不同的页表里，这对于读写性能都有问题。但这样一来会有很多复杂的控制。

　　3)平均分表。因为第一种方法是并不一定平均分均，可能某个种类的数据还是很多。所以，也有采用平均分配的方式，通过主键ID的范围来分表。

　　4)同一数据分区。这个在上面数据镜像提过。也就是把同一商品的库存值分到不同的服务器上，比如有10000个库存，可以分到10台服务器上，一台上有1000个库存。然后负载均衡。

　　这三种分区都有好有坏。最常用的还是第一种。数据一旦分区，你就需要有一个或是多个调度来让你的前端程序知道去哪里找数据。把火车票的数据分区，并放在各个省市，会对12306这个系统有非常有意义的质的性能的提高。

　　四、后端系统负载均衡

　　前面说了数据分区，数据分区可以在一定程度上减轻负载，但是无法减轻热销商品的负载，对于火车票来说，可以认为是大城市的某些主干线上的车票。这就需要使用数据镜像来减轻负载。使用数据镜像，你必然要使用负载均衡，在后端，我们可能很难使用像路由器上的负载均衡器，因为那是均衡流量的，因为流量并不代表服务器的繁忙程度。因此，我们需要一个任务分配系统，其还能监控各个服务器的负载情况。

　　任务分配服务器有一些难点：

　　负载情况比较复杂。什么叫忙?是CPU高?还是磁盘I/O高?还是内存使用高?还是并发高?还是内存换页率高?你可能需要全部都要考虑。这些信息要发送给那个任务分配器上，由任务分配器挑选一台负载最轻的服务器来处理。

　　任务分配服务器上需要对任务队列，不能丢任务啊，所以还需要持久化。并且可以以批量的方式把任务分配给计算服务器。

　　任务分配服务器死了怎么办?这里需要一些如Live-Standby或是failover等高可用性的技术。我们还需要注意那些持久化了的任务的队列如何转移到别的服务器上的问题。

　　我看到有很多系统都用静态的方式来分配，有的用hash，有的就简单地轮流分析。这些都不够好，一个是不能完美地负载均衡，另一个静态的方法的致命缺陷是，如果有一台计算服务器死机了，或是我们需要加入新的服务器，对于我们的分配器来说，都需要知道的。

　　还有一种方法是使用抢占式的方式进行负载均衡，由下游的计算服务器去任务服务器上拿任务。让这些计算服务器自己决定自己是否要任务。这样的好处是可以简化系统的复杂度，而且还可以任意实时地减少或增加计算服务器。但是唯一不好的就是，如果有一些任务只能在某种服务器上处理，这可能会引入一些复杂度。不过总体来说，这种方法可能是比较好的负载均衡。