洋蔥

单服务器无论如何优化，无论采用多好的硬件，总会有一个性能天花板，当单服务器的性能无法满足业务需求时，就需要设计高性能集群来提升系统整体的处理性能。

专栏上一期我介绍了单服务器高性能的PPC和TPC模式，它们的优点是实现简单，缺点是都无法支撑高并发的场景，尤其是互联网发展到现在，各种海量用户业务的出现，PPC和TPC完全无能为力。今天我将介绍可以应对高并发场景的单服务器高性能架构模式：Reactor和Proactor。

高性能是每个程序员的追求，无论我们是做一个系统还是写一行代码，都希望能够达到高性能的效果，而高性能又是最复杂的一环，磁盘、操作系统、CPU、内存、缓存、网络、编程语言、架构等，每个都有可能影响系统达到高性能，一行不恰当的debug日志，就可能将服务器的性能从TPS 30000降低到8000；一个tcp_nodelay参数，就可能将响应时间从2毫秒延长到40毫秒。因此，要做到高性能计算是一件很复杂很有挑战的事情，软件系统开发过程中的不同阶段都关系着高性能最终是否能够实现。

虽然我们可以通过各种手段来提升存储系统的性能，但在某些复杂的业务场景下，单纯依靠存储系统的性能提升不够的，典型的场景有：

• 需要经过复杂运算后得出的数据，存储系统无能为力

关系数据库经过几十年的发展后已经非常成熟，强大的SQL功能和ACID的属性，使得关系数据库广泛应用于各式各样的系统中，但这并不意味着关系数据库是完美的，关系数据库存在如下缺点。

• 关系数据库存储的是行记录，无法存储数据结构

上期我讲了“读写分离”，读写分离分散了数据库读写操作的压力，但没有分散存储压力，当数据量达到千万甚至上亿条的时候，单台数据库服务器的存储能力会成为系统的瓶颈，主要体现在这几个方面：

“从0开始学架构”专栏已经更新了13期，从各个方面阐述了架构设计相关的理论和流程，包括架构设计起源、架构设计的目的、常见架构复杂度分析、架构设计原则、架构设计流程等，掌握这些知识是做好架构设计的基础。

完成备选方案的设计和选择后，我们终于可以长出一口气，因为整个架构设计最难的一步已经完成了，但整体方案尚未完成，架构师还需继续努力。接下来我们需要再接再励，将最终确定的备选方案进行细化，使得备选方案变成一个可以落地的设计方案。所以今天我来讲讲架构设计流程第4步：详细方案设计。

上一期我讲了设计备选方案，在完成备选方案设计后，如何挑选出最终的方案也是一个很大的挑战，主要原因有：

• 每个方案都是可行的，如果方案不可行就根本不应该作为备选方案。
• 没有哪个方案是完美的。例如，A方案有性能的缺点，B方案有成本的缺点，C方案有新技术不成熟的风险。
• 评价标准主观性比较强，比如设计师说A方案比B方案复杂，但另外一个设计师可能会认为差不多，因为比较难将“复杂”一词进行量化。因此，方案评审的时候我们经常会遇到几个设计师针对某个方案或者某个技术点争论得面红耳赤。

上一期我讲了架构设计流程第1步识别复杂度，确定了系统面临的主要复杂度问题后，方案设计就有了明确的目标，我们就可以开始真正进行架构方案设计了。今天我来讲讲架构设计流程第2步：设计备选方案，同样还会结合上期“前浪微博”的场景，谈谈消息队列设计备选方案的实战。