如何设计承载百亿流量的高性能架构

理机，而且全部都是高配置呢?不知道大家发现没有，目前为止，我们最大的依赖就是MySQL!

之前给大家解释过，在当时的背景下，我们要对涌入的亿级海量数据，实时的运行数百个复杂度为几百行到上千行的大SQL，几秒钟就要出分析结果。

这个是没有任何一个开源系统可以做到的，Storm不行，Spark Streaming也不行，因此必须得基于MySQL纯自研一套数据平台架构出来，支撑这个需求场景。

所以，只有MySQL是可以支撑如此复杂的SQL语句完美运行的，因此我们在早期必须严重依赖于MySQL作为数据的存储和计算，将源源不断涌入的数据放在MySQL中进行存储，接着基于数据分片计算的架构来高性能的运行复杂大SQL基于MySQL来进行计算。

所以大家就知道了，MySQL目前为止是这套系统的命脉。在当时的场景下，每台数据库服务器都要抗住每秒2000左右的并发请求，高峰期的CPU负载、IO负载其实都非常高，而且主库和从库的延迟在高峰期已经有点严重，会达到秒级了。

在我们的生产系统的实际线上运行情况下，单台MySQL数据库服务器，我们一般是不会让他的高峰期并发请求超过2000/s的，因为一旦达到每秒几千的请求，根据当时线上的资源负载情况来看，很可能MySQL服务器负载过高会宕机。

所以此时就有一个很尴尬的问题了，假如说每天亿级流量的场景下，需要用8主8从这么多高配置的数据库服务器来抗，那如果是几十亿流量呢?甚至如果是百亿流量呢?难道不停的增加更多的高配置机器吗?

（编辑：淮安站长网）

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