构建高性能网站：技术详解与实战指南

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"《高并发WEB架构》是一本由郭欣编著的专业书籍，专注于分享构建高性能网站的全方位技术和实践经验。本书旨在帮助读者理解和掌握在高并发场景下Web应用的架构设计、优化以及扩展策略。作者凭借丰富的实战经验，深入剖析了从后台服务器、负载均衡、缓存管理、网络传输到前端用户体验的各个环节，用通俗易懂的语言阐述复杂的技术原理。推荐序中，腾讯R&D研发总监王速瑜强调了本书的重要性，指出在快速发展的中国互联网行业中，网站性能是决定用户体验的关键因素。作者不仅提供了理论知识，而且通过大量的实践案例，让读者能够从实际操作中学习到如何有效地提高网站的响应速度和稳定性，这对于处理百万级用户规模的网站尤其有价值。书中详细介绍了如下的关键知识点： 1. 后台技术：涵盖了服务器选择、数据库优化、线程池管理等内容，帮助读者理解如何设计高效的后端架构以支撑高并发请求。 2. 负载均衡：书中讨论了各种负载均衡算法和技术，包括硬件负载均衡器、软件负载均衡器，以及如何合理分配请求，确保服务的稳定性和可用性。 3. 缓存策略：介绍了缓存技术在减少数据库访问压力、提高数据读取速度中的作用，以及如何通过缓存命中率的控制来优化性能。 4. 网络优化：包括HTTP/2、CDN等技术的应用，以及如何减少网络延迟，提升用户体验。 5. 前端优化：探讨了前端代码优化、响应式设计以及如何利用浏览器缓存来加快页面加载速度。 6. 实践案例分析：书中结合作者的实际项目经验，提供了丰富的实战示例，使读者能够在实践中理解和掌握这些技术。阅读本书，不仅有助于提升开发者的专业技能，也对提升网站的整体性能和用户满意度有着显著效果。随着互联网的持续发展，掌握这些技术将愈发重要。所以，无论是对于新手还是资深开发者，都是一本不可多得的参考资料。立即行动，开始阅读，为你的网站性能提升之旅添砖加瓦吧！"

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构建高性能 Web 站点

我们这里要做的就是为 user_ticket 字段加上索引，然后再来看看压力测试结果：

Server Software: lighttpd/1.4.20

Server Hostname: www.liveinmap.com

Server Port: 8001

Document Path: /book_readcache_mysql.php

Document Length: 850 bytes

Concurrency Level: 500

Time taken for tests: 5.970 seconds

Complete requests: 10000

Failed requests: 0

Write errors: 0

Total transferred: 10140721 bytes

HTML transferred: 8500000 bytes

Requests per second: 1675.11 [#/sec] (mean)

Time per request: 298.489 [ms] (mean)

Time per request: 0.597 [ms] (mean, across all concurrent requests)

Transfer rate: 1658.86 [Kbytes/sec] received

虽然难以置信，但是合乎情理，我们再来看看 SQL 分析：

mysql> explain select * from user_info where user_ticket='010f06c4c7 e74f82fe7fb2aea97c50b2';

+----+-------------+-----------+------+---------------+-------------+---------+-------+------+--

-----------+

rows |

Extra |

+----+-------------+-----------+------+---------------+-------------+---------+-------+------+--

-----------+

| 1 | SIMPLE | user_info | ref | user_ticket | user_ticket | 35 | const | 1

| Using

where |

+----+-------------+-----------+------+---------------+-------------+---------+-------+------+--

-----------+

1 row in set (0.00 sec)

这时候 key 的结果为 user_ticket，这意味着此次查询利用了该索引，直接找到目标，的确，rows 为 1。

关于数据库索引的探讨，我们暂且放下，这里之所以提出索引，目的在于希望数据库和 memcached 保持相似的压力测试条件，

因为 memcached 也使用了基于 hash 算法的 key 来直接定位目标。另外，这里拿出数据库索引小试牛刀，也算是给下一章做个

预热，下一章将详细介绍包括索引在内的一系列数据库优化方法。

缓存用户登录状态

即便使用了索引，查询本身还是存在开销，这很大程度上在于数据库的 I/O 操作，这时候，轮到 memcached 出场了。我们接

下来希望将用户状态缓存在 memcached 中，没错，对象序列化派上用场了，它帮你简化了工作量，我们来看看新的代码：

<?php

$user_ticket = '010f06c4c7e74f82fe7fb2aea97c50b2';

$memcache = memcache_connect('10.0.1.12', 11711);

$user = $memcache->get($user_ticket);

if ($user !== false)

{

var_dump($user);

exit(1);

}

$sql = "select * from user_info where user_ticket='" . $user_ticket . "'";

$conn = mysql_connect('localhost', 'root', '', 'db_user');

$res = mysql_query($sql, $conn);

$user = mysql_fetch_array($res, MYSQL_ASSOC);

$memcache->add($user_ticket, $user, false, 3600);

var_dump($user);

这样一来，用户在 1 个小时的缓存有效期内，便不需要访问数据库。有一点需要注意，当用户选择注销时，你必须主动清空

memcached 中该用户的登录状态缓存，否则会让用户感到匪夷所思。

还是老办法，压力测试见分晓，结果如下所示：

Server Software: lighttpd/1.4.20

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第 1 章分布式缓存 │ 7

Server Hostname: www.liveinmap.com

Server Port: 8001

Document Path: /book_readcache_memcache.php

Document Length: 844 bytes

Concurrency Level: 500

Time taken for tests: 3.767 seconds

Complete requests: 10000

Failed requests: 0

Write errors: 0

Total transferred: 10036411 bytes

HTML transferred: 8440000 bytes

Requests per second: 2654.64 [#/sec] (mean)

Time per request: 188.349 [ms] (mean)

Time per request: 0.377 [ms] (mean, across all concurrent requests)

Transfer rate: 2601.86 [Kbytes/sec] received

相比于前面的访问数据库，这次的吞吐率提高了大约 58%，因为我们使用了数据库的“前置读缓存”。事实上，数据库本身也

有查询缓存，后面我们会介绍，但是那属于数据库的控制范围，而我们这里的分布式缓存则由动态内容来控制，它更加灵活。

是的，它可以缓存一切。

值得说明的是，以上的压力测试结果都不具备绝对意义，因为有很多不确定的环境因素，比如数据库环境设置、数据表记录

数、opcode 缓存、机器硬件配置、当前系统负载等。另一方面，它们的相对意义也有一定的约束条件，也许在某种环境下，

你可以让访问数据库获得比访问 memcached 缓存更好的表现，比如将 memcached 服务器部署在另一个数据中心，当然，你不

会那么做。总之，你只需要从本质上理解这些对比背后的原因即可，它们往往都是一些简单的道理，类似于索引优于没有索

引、内存优于磁盘、近距离优于远距离。

1.4

写操作缓存

对于一个数据库写操作频繁的站点来说，通过引入写缓存来减少写数据库的次数显得至关重要。我们知道，通常的数据写操

作包括插入、更新、删除，这些操作又同时可能伴随着条件查找和索引的更新，所以它们的开销往往会令人望而生畏。

直接更新

下面我们来看一个有趣的例子，就拿站点访问量统计功能来说，我们需要记录每个 URL 的累计访问量，所以每次页面刷新都

会伴随着一次访问量的增加，我们将访问量数据保存在数据库中，这毫无疑问，因为我们要长久地保存它。

为此，我们编写了一段有代表性的代码，它可以让某个页面的访问量加 1，代码如下所示：

<?php

$page = 'article_090222.htm';

$sql = "update page_view set view_count=view_count+1 where page='" . $page . "'";

$conn = mysql_connect('localhost', 'root', '', db_page);

mysql_select_db('db_map_main', $conn);

mysql_query($sql, $conn);

这段代码很简单，虽然我不知道 article_090222.htm 这个页面目前的访问量是多少，但是我知道它的访问量增加了 1，而且结

果将保存在数据库中。我们可以称它为“直接更新”，这来源于之前介绍的文件访问中的直接 I/O 标记（O_Direct），它可以跳

过内核写缓存，将数据毫无延迟地直接写入磁盘。

我们对上面的动态程序进行压力测试，结果如下所示：

Server Software: lighttpd/1.4.20

Server Hostname: www.liveinmap.com

Server Port: 8001

Document Path: /book_writecache_mysql.php

Document Length: 0 bytes

Concurrency Level: 500

Time taken for tests: 5.239 seconds

Complete requests: 10000

Failed requests: 0

Write errors: 0

Total transferred: 1690000 bytes

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构建高性能 Web 站点

HTML transferred: 0 bytes

Requests per second: 1908.89 [#/sec] (mean)

Time per request: 261.933 [ms] (mean)

Time per request: 0.524 [ms] (mean, across all concurrent requests)

Transfer rate: 315.04 [Kbytes/sec] received

从测试结果可以看出，我们对这个动态程序一共请求了 10000 次，这也意味着 article_090222.htm 这个页面的访问量被增加了

10000。下面我们引入 memcached 作为写缓存，它也许会使得数据更新出现延迟，但是我们可以接受，因为我们并不需要访

问量数据实时更新。

线程安全和锁竞争

在此之前，我们先来看一种传统的分布式加运算，以下的代码只是例子中的一个片段，它先从缓存服务器上取回一个数值，

然后在本地加 1，接下来写回缓存服务器。

<?php

$count = $memcache->get($key);

$count++;

$memcache->set($key, $count, false, 0);

看起来没有任何问题，但是，别忘了可能会有多个用户同时触发这样的计算，你一定能想象的到会有什么糟糕的后果，最后

的累计访问量总是小于实际访问量。

事实上，这并不涉及 memcached 本身线程安全的问题，而是以上这种加运算的方式不是线程安全的。如果要保证这种加运算

可以正常无误地同时进行，那就要考虑一定的事务隔离机制，简单的办法是使用锁竞争，并且将锁保存在 memcached 上，存

在竞争关系的动态内容可以争夺这个锁，一旦某个会话抢到锁，那么其他的会话必须等待。

这里要说的不是如何实现这种分布式锁机制，而是并不鼓励这样做，因为锁竞争带来的等待时间是无法容忍的，这将使得引

入 memcached 作为写缓存的唯一优势立刻烟消云散。

原子加法

幸运的是，memcached 提供了原子递增操作，事实上，也正是因为它，我们才考虑在访问量递增更新的应用中引入写缓存。

我们再来修改代码，加入 memcached 的支持，如下所示：

<?php

$page = 'article_090222.htm';

$memcache = memcache_connect('10.0.1.12', 11711);

$count = $memcache->increment($page, 1);

if ($count === false)

{

$memcache->add($page, 1, false, 0);

exit(1);

}

if ($count ==

1000)

{

$memcache->set($page, 0, false, 0);

$sql = "update page_view set view_count=view_count+" . $count . " where page='" . $page . "'";

$conn = mysql_connect('localhost', 'root', '', 'db_page');

mysql_query($sql, $conn);

}

在新的代码中，完全改变了之前的“直接更新”方式，当需要增加一次访问量的时候，它做了以下工作：

1．为 memcached 缓存中的对应数据项加 1，如果该数据项不存在，则创建该数据项，并且赋值为 1，代表这个页面是第

一次被访问；

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第 1 章分布式缓存 │ 9

2．如果 memcached 缓存中存在对应数据项，并且累加后的数值为 1000，则将这个数据项置 0，同时更新数据库，将数

据库中的对应数值加 1000。

也就是说，改造后的程序每经历 1000 次递增后才写一次数据库，究竟效果如何呢？我们再来进行压力测试，结果如下所示：

Server Software: lighttpd/1.4.20

Server Hostname: www.liveinmap.com

Server Port: 8001

Document Path: /writecache_memcache.php

Document Length: 0 bytes

Concurrency Level: 500

Time taken for tests: 3.599 seconds

Complete requests: 10000

Failed requests: 0

Write errors: 0

Total transferred: 1690000 bytes

HTML transferred: 0 bytes

Requests per second: 2778.24 [#/sec] (mean)

Time per request: 179.970 [ms] (mean)

Time per request: 0.360 [ms] (mean, across all concurrent requests)

Transfer rate: 458.52 [Kbytes/sec] received

吞吐率提高了大约 46%，这同样是一个不小的飞跃。所以，如果你的数据库因为大量的写操作而繁忙不堪，那么仔细考虑一

下，哪些写操作可以缓存在 memcached 中呢？

1.5

监控状态

作为一个分布式缓存系统，memcached 可以非常出色地完成你交给它的工作，但这并不代表你可以对它放任不管，相反，我

们需要知道它的运行状况。memcached 提供了这样的协议，可以让你获得它的实时状态，我们通过 PHP 扩展可以十分容易地

做到。

以下的代码片段用来获取 memcached 的状态：

<?php

$memcache = memcache_connect('10.0.1.12', 11711);

$stats = $memcache ->getStats();

var_dump($stats);

我们来看一下包含了 memcached 运行状态的数组，如下所示：

array(22)

{

["pid"]=> string(4) "3950"

["uptime"]=> string(8) "14670598"

["time"]=> string(10) "1239857310"

["version"]=> string(5) "1.2.2"

["pointer_size"]=> string(2) "32"

["rusage_user"]=> string(12) "14261.343278"

["rusage_system"]=> string(12) "65035.856487"

["curr_items"]=> string(8) "24144013"

["total_items"]=> string(9) "175459454"

["bytes"]=> string(10) "2562440230"

["curr_connections"]=> string(2) "13"

["total_connections"]=> string(10) "1433357990"

["connection_structures"]=> string(3) "164"

["cmd_get"]=> string(10) "1414539975"

["cmd_set"]=> string(9) "175563032"

["get_hits"]=> string(10) "1328926319"

["get_misses"]=> string(8) "85613656"

["evictions"]=> string(1) "0"

["bytes_read"]=> string(13) "1513089335558"

["bytes_written"]=> string(13) "4661687357256"

["limit_maxbytes"]=> string(10) "4284481536"

["threads"]=> string(1) "1"

}

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