昨晚，因為核酸系統崩潰，這家公司被罵上了熱搜第一

大家好，我是軒轅。

昨天晚上，成都因為疫情又一次上了熱搜，而這一次，熱搜上的詞條是一家軟體公司的名字。

事情的起因是這樣的：

從9月1號開始，成都市政府宣佈了為期四天的全員核酸檢測。昨天下午，我們小區物業通知了預計14:00-17:00會進行檢測，告訴我們會挨個樓棟通知下去檢測。

結果一直拖到晚上也沒收到通知，我一直忙別的也沒留意，結果上網一看，關於成都核酸系統崩潰的各種段子已經滿天飛了。

是的，成都核酸檢測系統，又崩潰了！

辛苦的大白們沒有辦法，都用上了這種古老的方式來尋找“訊號”。

因為這個系統出了問題，導致核酸檢測工作非常緩慢，大量的市民排隊等待，平常排隊半小時能完成的，昨晚都要排隊好幾個小時。

到晚上23點半，物業直接通知只給部分人做，其他人可以洗洗睡了。好傢伙，不知道有多少人白排了幾個小時隊。

這好好的系統它咋就崩潰了呢？

有網友挖出了一箇中標公告，說這套系統背後使用的是浪潮的伺服器：

一千多萬的專案，結果就這？

但隨後，有疑似浪潮的人出來回覆：

人家說的很清楚，上面中標的只是基礎運維，這套軟體系統的設計另有其人。

隨後有人又開噴健康碼，噴鵝廠。

但實際上，崩的不是健康碼，而是大白使用的核酸採集錄入系統，這是兩套獨立的系統。

再接著，有人爆出這套軟體是東軟公司做的。

於是一時間，所有人把怒火對準了東軟，很快就把東軟這個詞條送上了微博熱搜榜第一的位置。

關於崩潰的原因，也有各種說法在朋友圈、微信群裡流傳，一時難辨真假。

有說是這套系統背後使用的MySQL使用了超寬的大表：

有說是MySQL單表容量太大，造成效能下降：

還有的說是因為負載均衡不行，沒法支撐高併發。

總結起來基本上就兩個原因：

1、資料庫的問題，資料量大後，查詢檢索效率低下。

成都全市人口超過2000萬，每天一次核酸，那就是單日新增兩千萬條記錄，最近幾天一直在做，資料容量很快就是幾億的規模，如果後端用MySQL還不分表，那確實夠嗆。

2、高併發的問題，同一時間大量請求，伺服器扛不住。

一般情況下，使用nginx負載均衡，單機能做到幾萬的併發量。但成都2000W+的人口規模，全面做核酸的情況下，幾萬的併發肯定是不夠用的。

倘若這套系統背後真的就是一個nginx+mysql(不分表)，那昨晚的情況也就不足為奇了。

好了，吃瓜歸吃瓜，我們還是要來點乾貨，作為一個程式設計師，要在吃瓜中學會成長。

高併發之路

這篇文章，我們來回答一個問題：到底該怎麼做高併發？

讓我們從零開始。

1、單機時代

一開始的時候，使用者量很少，一天就幾百上千個請求，一臺伺服器就完全足夠。

我們用Java、Python、PHP或者其他後端語言開發一個Web後端服務，再用一個MySQL來儲存業務資料，它倆攜手工作，執行在同一臺伺服器上，對外提供服務。

2、應用與資料庫分離

慢慢的，使用者量開始多了起來，一臺伺服器有點夠嗆，把它們拆開成兩臺伺服器，一臺專門執行Web服務，一臺專門用來執行資料庫，這樣它們就能獨享伺服器上的CPU和記憶體資源，不用互搶了。

3、快取系統

後來，使用者量進一步增加，每一次都要去資料庫裡查，有點費時間，引入一個快取系統，可以有效縮短服務的響應時間。

4、軟體負載均衡

使用者量還在增加，一個Web服務的吞吐量開始達到了上限，系統開始出現卡頓。這時候，可以複製多個Web服務出來，再用一個nginx來進行負載均衡，將請求分攤到所有Web伺服器上，提高併發量。

5、資料讀寫分離

隨著系統的執行和使用者的增長，資料量越來越多，資料庫的瓶頸開始顯現，讀寫明顯變慢。這時候，可以增加新的資料庫伺服器，將讀寫進行分離，二者做好資料同步，提高資料庫服務的整體I/O效能。

6、資料庫分庫分表

系統中的資料越來越多，即便是讀寫分離了，但一張表中的記錄越來越多，從幾百萬到幾千萬，甚至要過億了。把它們全部塞在同一張表裡，檢索查詢耗時費力，是時候進行分庫分表，把資料拆分一下，提高資料查詢效率。

7、硬體負載均衡

再後來，業務發展很不錯，使用者量激增，以至於強勁的Nginx也扛不住了。

一臺不夠，那就多整幾臺，再引入一個硬體負載均衡的伺服器，比如F5，將網路流量分發到不同的Nginx伺服器上，再一次提高效能。

8、DNS負載均衡

再再後來，使用者量還在蹭蹭蹭的增長，強悍如F5這樣的硬體負載均衡伺服器也扛不住這樣的高併發。

老辦法，一個不夠那就多整幾個。這一次，咱們在域名解析上下功夫，不同地區的使用者，在訪問同一個域名時，解析到不同的IP地址，以此來將流量進一步拆分。

上面就是從最簡單的單機到複雜叢集的高併發演進之路。

高併發是一個很大的話題，它所涵蓋的東西其實遠遠不止上面這些內容。除了這些之外，像是訊息佇列、資料庫選型、CDN、程式語言中的協程等等技術都能為提高併發助力。

回到這次崩潰事件上，我想著經過一夜的折騰，今天總該好點了吧，結果下午一開始，又繼續擺爛了：

在我寫這篇文章的時候，當事公司已經發布了說明：

網路：你的意思是怪我咯？