基于移動應(yīng)用App的高并發(fā)性能研究與應(yīng)用.pdf

1、隨著移動互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展和移動智能化的廣泛興起，很多互聯(lián)網(wǎng)公司紛紛將業(yè)務(wù)重心轉(zhuǎn)移到了移動端。大量業(yè)務(wù)移動化使得移動端的流量持續(xù)上漲，據(jù)統(tǒng)計，2017年淘寶天貓92％業(yè)務(wù)來自手機移動端，每秒支付的峰值達到25.6萬筆，數(shù)據(jù)庫處理峰值達到4200萬次，交易峰值每秒達到32.5萬次，面對如此大的高并發(fā)流量沖擊，構(gòu)建一個穩(wěn)定、高效的高并發(fā)移動架構(gòu)就顯得尤為重要。高并發(fā)是指同一時刻大量用戶同時發(fā)送請求，此時由于服務(wù)器資源的限制，當(dāng)請求到達閾值之后

2、，服務(wù)器的性能會驟然降低，甚至可能會引起服務(wù)器宕機。
　　針對高并發(fā)的特性，本文主要對負(fù)載均衡技術(shù)、緩存技術(shù)、分布式技術(shù)、數(shù)據(jù)庫技術(shù)、消息隊列中間件技術(shù)在移動應(yīng)用App高并發(fā)系統(tǒng)后臺架構(gòu)中的應(yīng)用進行了研究，并結(jié)合這些技術(shù)構(gòu)建了一個高并發(fā)系統(tǒng)架構(gòu)模型。并且由于負(fù)載均衡在高并發(fā)系統(tǒng)架構(gòu)中的重要性，本文提出了一種改進的動態(tài)自適應(yīng)權(quán)重輪詢隨機負(fù)載均衡算法，并將改進的負(fù)載均衡算法應(yīng)用在App后臺高并發(fā)系統(tǒng)架構(gòu)中，使App后臺系統(tǒng)架構(gòu)中集群性

3、能在動態(tài)運行的過程中達到最優(yōu);并對目前在面對高并發(fā)場景下所用到的一些策略和技術(shù)（如服務(wù)降級、限流、消息隊列）進行了分析。
　　論文主要研究內(nèi)容如下:
　　(1)介紹了研究的背景以及意義。對國內(nèi)外移動應(yīng)用的高并發(fā)性能研究現(xiàn)狀進行闡述，并對目前用在高并發(fā)場景下的Nginx技術(shù)、緩存技術(shù)等進行了分析。
　　(2)對常用經(jīng)典的負(fù)載均衡算法進行了闡述。分析了基于權(quán)重負(fù)載均衡算法以及前人對其的改進，并在此基礎(chǔ)上提出了一種改進的動態(tài)

4、自適應(yīng)權(quán)重輪詢隨機負(fù)載均衡算法。
　　(3)對高并發(fā)場景下常用的一些高并發(fā)技術(shù)進行了技術(shù)選型，并給出設(shè)計實現(xiàn)方案，然后結(jié)合高并發(fā)常用的一些策略構(gòu)建一個App后臺高并發(fā)系統(tǒng)架構(gòu)模型，并且利用改進的負(fù)載均衡算法來實現(xiàn)均衡負(fù)載。同時，通過Lua腳本和Nginx技術(shù)相結(jié)合，在網(wǎng)關(guān)層實現(xiàn)各種業(yè)務(wù)邏輯，減少后臺服務(wù)器的壓力。
　　(4)最后將本文構(gòu)建的高并發(fā)系統(tǒng)模型應(yīng)用在“三千客”移動終端后臺訂單系統(tǒng)架構(gòu)中，并對訂單系統(tǒng)中的高并發(fā)業(yè)務(wù)場