8核16g服务器能容纳多少人

白马啸西风发布于2022-10-17 18:07 / 2818人阅读

8核16g服务器一般业务能够承受50-100的并发是没有问题的，但是容纳的并发，跟很多因素有关系。

所谓的高并发是针对某些大用户量同时访问系统的场景抽象而出的一个模糊的概念，高并发只是所有那些场景的统称，所以不存在高并发的通用解决方案，只存在某些特定场景的解决方案。经过多年N多个高并发场景的不断积累，目前针对特定的高并发场景均有相对成熟的解决方案，但仅仅是解决方案，对于具体业务还需要具体分析。

第一阶段：缓存热数据

有些热点数据如果需要多次查询，而且查多改少，那么一般是可以放到redis缓存中的，利用内存访问来替代磁盘访问，可以明显提升效率。同时，针对数据库的回表问题，也可以在mysql中只查id，根据id在redis中查询数据内容。这种缓存只适用于大多数人查询的内容都相同的情况，缓存只需要存一份，更新缓存相对容易。

第二阶段：扩散写

有些查询根据每个人会得到不同结果，那么每个人来访问系统都需要查询一次数据库，并发量上来后很可能会把数据库压到瓶颈，所以需要预先算出每个人的查询结果并缓存，这就是倒排索引，也就是扩散写的思路。此时为了降低数据库压力提高查询效率，需要为每个人冗余一份数据，更新会比较复杂，因为需要重新计算每个人的数据。但是查询会非常快，而且未来也可以针对查询做各种扩展。

第三阶段：异步处理

有些业务场景是需要高并发插入更新的，此时数据库也容易成为瓶颈。为了保证系统可以正常使用，只能延迟返回插入更新的结果，放入队列，慢慢消费，也算是削峰的一种。

第四阶段：读写分离

上面三个阶段都处于单机状态，但是热点数据的缓存有很多场景还是先查库后缓存，也容易把数据库压崩，所以此时需要横向扩展，通过读写分离，扩展读的mysql服务器，但此时就会存在读写服务器的数据同步延时问题需要考虑和解决。

第五阶段：分库分表

第四阶段的读写分离，但是一写多读，当写的单机成为瓶颈时，就只能横向或者众向分表了，我们一般说得分库分表都是众向分表，即选择一个合理的分表策略，一般是根据高并发的查询条件设置，因为要防止跨表查询，同时还得考虑分布式事务的问题。一个事务里涉及到的表尽量在一个库中。

第六阶段：NoSQL

有些复杂查询和聚合查询，真的不适合使用mysql这种关系型数据库来支撑，就需要使用es这类倒排索引的存储引擎或者一些列式存储的mapreduce的来解决，此时就需要考虑使用NoSQL来冗余数据存储，以解决这类特殊场景的业务查询。

总结

在性能优化过程中，加机器是最容易实现的。所以针对应用层的CPU算力问题是最容易解决的，网络层的带宽只要预先算好，客户也能欣然接受。而针对存储层的各种优化都是极为复杂的，单机的维护比多机简单的多，单写比多写简单的多，一个存储的维护也要比多个存储的维护简单的多，每一个阶段的优化都意味着更高的维护成本，所以优化是根据业务需求被动提出的而不是过度设计出来的。说白了我们都想舒舒服服地坐在这喝茶看着系统稳定运行，不要自己给自己加码提高维护成本。

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