Ⅰ 视频直播APP源码制作，如何保持系统的流畅运行呢
通常在观看直播时我们可以发现，那些网红主播或者明星入驻直播平台直播时，同一时间内直播间的人数可能会达到几十万甚至几百万人。这也就是我们常说的高并发问题。那么在开发直播app软件过程中，怎样才能保持系统的流畅运行呢?（1）客户端层能够处理各种设备的兼容问题，包括ios、Android、Windows和web等各种开发平台的语言适配，是系统流畅度的重要保障。再加上消息通道的管理维护，包括移动端的弱网管理和断线重连等。以保证数据安全，所有上下行的数据包都进行加密处理，从而避免数据泄露或中间人攻击等安全风险。（2）网关接入层直播app软件开发会涉及到管理大量客户端的连接，单个节点可以维护数十万量级的客户端。处理不同类型客户端的协议兼容，由于客户端实现技术的多样性，导致客户端与网关之间底层的数据通信协议存在差异，需要由不同的接入网关做协议转换。（3）路由层业务层接入的“中转站”，同时承担负载均衡的作用。单个业务节点处理能力达到瓶颈时，更方便扩容。路由层使业务层的扩容对前置网关层完全透明，当一个网络的业务集群出现网络故障时，可以切换到备用网络从而保证直播服务的可用性。（4）业务层主要处理聊天室内的业务消息，一个集群内有众多节点且相互对等，任何一个节点出现故障都会使整个集群的处理能力下降，但是并不会引起服务的中断，因为其他节点可以继续接管业务数据包的处理，也是直播app软件的业务服务器部署采用水平扩展、主从读写分离方式的重要原因。
Ⅱ JAVA语言的情况下，怎么架设一个完整的app后台
说说自己总结的几个点。设计支持高并发的应用步骤如下。1，根据app的实际业务设计合适的数据模型。这里说的数据模型主要是指业务实体有哪些，彼此的关联是怎样。2，思考每个业务实体，数据量，访问的频率和读写比率，查询的复杂程度等方面，设计整个应用的数据管理方案。数据访问尽可能简单独立，避免复杂的sql，便于后续性能扩展。对接关系型数据库用ibatis比较灵活，容易管理。3，数据管理方案确定之后就成功一大半啦～ spring可以帮助你更好的管理代码的依赖结构，便于理解和重构，如果只是简单的后端接口加上native的app，基本上不需要mvc框架。对于支持大并发应用，制定的数据管理方案，选择合适的数据管理中间件是重点。而框架往往用来是帮助提升开发效率，优化代码组织结构，用的好也不会提升性能，用不好会大概率影响性能和并发量。
Ⅲ 一般互联网公司 如何进行高并发的架构
一、什么是高并发高并发（High Concurrency）是互联网分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一，它通常是指，通过设计保证系统能够同时并行处理很多请求。高并发相关常用的一些指标有响应时间（Response Time），吞吐量（Throughput），每秒查询率QPS（Query Per Second），并发用户数等。响应时间：系统对请求做出响应的时间。例如系统处理一个HTTP请求需要200ms，这个200ms就是系统的响应时间。吞吐量：单位时间内处理的请求数量。QPS：每秒响应请求数。在互联网领域，这个指标和吞吐量区分的没有这么明显。并发用户数：同时承载正常使用系统功能的用户数量。例如一个即时通讯系统，同时在线量一定程度上代表了系统的并发用户数。二、如何提升系统的并发能力互联网分布式架构设计，提高系统并发能力的方式，方法论上主要有两种：垂直扩展（Scale Up）与水平扩展（Scale Out）。垂直扩展：提升单机处理能力。垂直扩展的方式又有两种：（1）增强单机硬件性能，例如：增加CPU核数如32核，升级更好的网卡如万兆，升级更好的硬盘如SSD，扩充硬盘容量如2T，扩充系统内存如128G；（2）提升单机架构性能，例如：使用Cache来减少IO次数，使用异步来增加单服务吞吐量，使用无锁数据结构来减少响应时间；在互联网业务发展非常迅猛的早期，如果预算不是问题，强烈建议使用“增强单机硬件性能”的方式提升系统并发能力，因为这个阶段，公司的战略往往是发展业务抢时间，而“增强单机硬件性能”往往是最快的方法。不管是提升单机硬件性能，还是提升单机架构性能，都有一个致命的不足：单机性能总是有极限的。所以互联网分布式架构设计高并发终极解决方案还是水平扩展。水平扩展：只要增加服务器数量，就能线性扩充系统性能。水平扩展对系统架构设计是有要求的，如何在架构各层进行可水平扩展的设计，以及互联网公司架构各层常见的水平扩展实践，是本文重点讨论的内容。三、常见的互联网分层架构常见互联网分布式架构如上，分为：（1）客户端层：典型调用方是浏览器browser或者手机应用APP（2）反向代理层：系统入口，反向代理（3）站点应用层：实现核心应用逻辑，返回html或者json（4）服务层：如果实现了服务化，就有这一层（5）数据-缓存层：缓存加速访问存储（6）数据-数据库层：数据库固化数据存储整个系统各层次的水平扩展，又分别是如何实施的呢？四、分层水平扩展架构实践反向代理层的水平扩展反向代理层的水平扩展，是通过“DNS轮询”实现的：dns-server对于一个域名配置了多个解析ip，每次DNS解析请求来访问dns-server，会轮询返回这些ip。当nginx成为瓶颈的时候，只要增加服务器数量，新增nginx服务的部署，增加一个外网ip，就能扩展反向代理层的性能，做到理论上的无限高并发。站点层的水平扩展站点层的水平扩展，是通过“nginx”实现的。通过修改nginx.conf，可以设置多个web后端。当web后端成为瓶颈的时候，只要增加服务器数量，新增web服务的部署，在nginx配置中配置上新的web后端，就能扩展站点层的性能，做到理论上的无限高并发。服务层的水平扩展服务层的水平扩展，是通过“服务连接池”实现的。站点层通过RPC-client调用下游的服务层RPC-server时，RPC-client中的连接池会建立与下游服务多个连接，当服务成为瓶颈的时候，只要增加服务器数量，新增服务部署，在RPC-client处建立新的下游服务连接，就能扩展服务层性能，做到理论上的无限高并发。如果需要优雅的进行服务层自动扩容，这里可能需要配置中心里服务自动发现功能的支持。数据层的水平扩展在数据量很大的情况下，数据层（缓存，数据库）涉及数据的水平扩展，将原本存储在一台服务器上的数据（缓存，数据库）水平拆分到不同服务器上去，以达到扩充系统性能的目的。互联网数据层常见的水平拆分方式有这么几种，以数据库为例：按照范围水平拆分每一个数据服务，存储一定范围的数据，上图为例：这个方案的好处是：（1）规则简单，service只需判断一下uid范围就能路由到对应的存储服务；（2）数据均衡性较好；（3）比较容易扩展，可以随时加一个uid[2kw,3kw]的数据服务；不足是：（1）请求的负载不一定均衡，一般来说，新注册的用户会比老用户更活跃，大range的服务请求压力会更大；按照哈希水平拆分每一个数据库，存储某个key值hash后的部分数据，上图为例：这个方案的好处是：（1）规则简单，service只需对uid进行hash能路由到对应的存储服务；（2）数据均衡性较好；（3）请求均匀性较好；不足是：（1）不容易扩展，扩展一个数据服务，hash方法改变时候，可能需要进行数据迁移；这里需要注意的是，通过水平拆分来扩充系统性能，与主从同步读写分离来扩充数据库性能的方式有本质的不同。通过水平拆分扩展数据库性能：（1）每个服务器上存储的数据量是总量的1/n，所以单机的性能也会有提升；（2）n个服务器上的数据没有交集，那个服务器上数据的并集是数据的全集；（3）数据水平拆分到了n个服务器上，理论上读性能扩充了n倍，写性能也扩充了n倍（其实远不止n倍，因为单机的数据量变为了原来的1/n）；通过主从同步读写分离扩展数据库性能：（1）每个服务器上存储的数据量是和总量相同；（2）n个服务器上的数据都一样，都是全集；（3）理论上读性能扩充了n倍，写仍然是单点，写性能不变；缓存层的水平拆分和数据库层的水平拆分类似，也是以范围拆分和哈希拆分的方式居多，就不再展开。五、总结高并发（High Concurrency）是互联网分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一，它通常是指，通过设计保证系统能够同时并行处理很多请求。提高系统并发能力的方式，方法论上主要有两种：垂直扩展（Scale Up）与水平扩展（Scale Out）。前者垂直扩展可以通过提升单机硬件性能，或者提升单机架构性能，来提高并发性，但单机性能总是有极限的，互联网分布式架构设计高并发终极解决方案还是后者：水平扩展。互联网分层架构中，各层次水平扩展的实践又有所不同：（1）反向代理层可以通过“DNS轮询”的方式来进行水平扩展；（2）站点层可以通过nginx来进行水平扩展；（3）服务层可以通过服务连接池来进行水平扩展；（4）数据库可以按照数据范围，或者数据哈希的方式来进行水平扩展；各层实施水平扩展后，能够通过增加服务器数量的方式来提升系统的性能，做到理论上的性能无限。
