聊聊高并发之隔离术

在《构建需求响应式亿级商品详情页》中我们使用JIMDB数据同步时要dump数据,SSD盘容量用了50%以上,dump到同一块磁盘时遇到了容量不足的问题,我们通过单独挂一块SAS盘来专门同步数据.还有如使用Docker容器时,有的容器写磁盘非常频繁,因此要考虑为不同的容器挂载不同的磁盘.

默认CPU的调度策略在一些追求极致性能的场景下可能并不太适合,我们希望通过绑定CPU到特定进程来提升性能.如我们一台机器会启动很多个Redis实例,通过将CPU通过taskset绑定到Redis实例上可以提升一些性能；还有Nginx提供了worker_processes和worker_cpu_affinity来绑定CPU.还有如系统网络应用比较繁忙的话,可以考虑绑定网卡IRQ到指定的CPU来提升系统处理中断的能力,从而提升性能.

还有如大数据计算集群、数据库集群应该和应用集群隔离到不同的机架,并尽量隔离网络；因为大数据计算或数据库同步时时会有比较大的网络带宽,可能拥塞网络导致应用响应慢.

还有一些其他类似的隔离术,如环境隔离(测试环境、预发布环境/灰度环境、正式环境)、压测隔离(真实数据、压测数据隔离)、ABTest(为不同的用户提供不同版本的服务)、缓存隔离(有些系统混用缓存,而有些系统会扔大字节值到如Redis,造成Redis慢查询)、查询隔离(简单、批量、复杂条件查询分别路由到不同的集群)等.通过隔离后可以将风险降低到最低、性能提升至最优.

作者：张开涛

文章出处：开涛的博客

（编辑：青岛站长网）

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