8核16g服務器能容納多少人

白馬嘯西風發布于2022-10-17 18:07 / 2820人閱讀

8核16g服務器一般業務能夠承受50-100的并發是沒有問題的，但是容納的并發，跟很多因素有關系。

所謂的高并發是針對某些大用戶量同時訪問系統的場景抽象而出的一個模糊的概念，高并發只是所有那些場景的統稱，所以不存在高并發的通用解決方案，只存在某些特定場景的解決方案。經過多年N多個高并發場景的不斷積累，目前針對特定的高并發場景均有相對成熟的解決方案，但僅僅是解決方案，對于具體業務還需要具體分析。

第一階段：緩存熱數據

有些熱點數據如果需要多次查詢，而且查多改少，那么一般是可以放到redis緩存中的，利用內存訪問來替代磁盤訪問，可以明顯提升效率。同時，針對數據庫的回表問題，也可以在mysql中只查id，根據id在redis中查詢數據內容。這種緩存只適用于大多數人查詢的內容都相同的情況，緩存只需要存一份，更新緩存相對容易。

第二階段：擴散寫

有些查詢根據每個人會得到不同結果，那么每個人來訪問系統都需要查詢一次數據庫，并發量上來后很可能會把數據庫壓到瓶頸，所以需要預先算出每個人的查詢結果并緩存，這就是倒排索引，也就是擴散寫的思路。此時為了降低數據庫壓力提高查詢效率，需要為每個人冗余一份數據，更新會比較復雜，因為需要重新計算每個人的數據。但是查詢會非常快，而且未來也可以針對查詢做各種擴展。

第三階段：異步處理

有些業務場景是需要高并發插入更新的，此時數據庫也容易成為瓶頸。為了保證系統可以正常使用，只能延遲返回插入更新的結果，放入隊列，慢慢消費，也算是削峰的一種。

第四階段：讀寫分離

上面三個階段都處于單機狀態，但是熱點數據的緩存有很多場景還是先查庫后緩存，也容易把數據庫壓崩，所以此時需要橫向擴展，通過讀寫分離，擴展讀的mysql服務器，但此時就會存在讀寫服務器的數據同步延時問題需要考慮和解決。

第五階段：分庫分表

第四階段的讀寫分離，但是一寫多讀，當寫的單機成為瓶頸時，就只能橫向或者眾向分表了，我們一般說得分庫分表都是眾向分表，即選擇一個合理的分表策略，一般是根據高并發的查詢條件設置，因為要防止跨表查詢，同時還得考慮分布式事務的問題。一個事務里涉及到的表盡量在一個庫中。

第六階段：NoSQL

有些復雜查詢和聚合查詢，真的不適合使用mysql這種關系型數據庫來支撐，就需要使用es這類倒排索引的存儲引擎或者一些列式存儲的mapreduce的來解決，此時就需要考慮使用NoSQL來冗余數據存儲，以解決這類特殊場景的業務查詢。

總結

在性能優化過程中，加機器是最容易實現的。所以針對應用層的CPU算力問題是最容易解決的，網絡層的帶寬只要預先算好，客戶也能欣然接受。而針對存儲層的各種優化都是極為復雜的，單機的維護比多機簡單的多，單寫比多寫簡單的多，一個存儲的維護也要比多個存儲的維護簡單的多，每一個階段的優化都意味著更高的維護成本，所以優化是根據業務需求被動提出的而不是過度設計出來的。說白了我們都想舒舒服服地坐在這喝茶看著系統穩定運行，不要自己給自己加碼提高維護成本。

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