如何提高亿速云服务器负载均衡

A. 假如有10亿人同时去一个网站浏览，都按F5不松手会怎样

网站会崩溃，任何一个网站都不可能承受的住。

我们可以粗略地估计一下，普通键盘的刷新速度最快可以达到1000次每秒，考虑到有很多软件并不需要这么快的响应速度，这些软件会降低这个频率来节省电脑资源。我自己用谷哥浏览器试了一下，按f12打开控制台选择network选项，按住f5不松手（直接在浏览器界面按住f5只会刷新一次，我想这跟题主的本意可能不符）这时候控制台飞快刷新，目测每秒几十次，按10次算的话十亿人按住f5不松手产生的浏览量可以达到100亿每秒。

我们再看一下可能是世界上短时间内并发最高的网站——双十一时候的淘宝。具体的数据我们没有不过我们可以根据网上提供的一些数据估算一下。淘宝访问最高的时候应该就是十一号零点刚过那几分钟，事实上淘宝交易额增速最快的也是那几分钟，我猜测每秒峰值订单也是发生在这个时候，这个数据是54.4万笔每秒。假设一千个人里边有一个下单的那么当时的浏览量大概5亿每秒。实际上这个时候的淘宝虽然没有崩溃，但是很多页面已经出现了延迟，有很多数据已经刷不出来。而题中的条件远远超过这个数字，淘宝也是完全承受不住这个访问量的（实际上我已经尽量低估了十亿人按住f5造成的访问量，高估了淘宝在双十一承受的访问量）。我觉得没有任何一个网站可以承受这么大的访问量。

实际上十亿人接近世界人口的七分之一，根本不会有一个页面可以吸引这么多人同时访问，网站在设计的时候也完全不会考虑如此高的并发。

现实中的网站访问远比这个复杂，这里只是做一个很粗略估计来讨论一下，欢迎大家提出不同意见。

看到有朋友在评论中提出疑问，我自己测试了一下，然后看了下Apache的日志21次，只代表我自己的测试，不保证准确，给大家一个参考。

传说中的洪水攻击，其效果就是这样，那会瞬间阻塞网络，导致网站访问慢或访问不到，目前来看也只有阿里有可能承受住

10亿人同时浏览一个网站，并且还按F5进行不断刷新，现实当中没有这样的网站，如果有的话一定是会崩溃的！

但是现实中和题主假设最接近的网站有，谁？那就是经常被全国人民在春运时喷的12306，我们不妨来看看当前12306的流量数据。

2018年的时候铁路官方提供过当年春运时12306的页面流量次数，高峰时期单日PV是1500亿次，平均到每小时则是1500/17=88亿次(注：12306晚23点到第二天6天不售票，这里我就去掉了这7小时)。也就是说12306每小时88亿的访问量，每分钟则相当于1.47亿的访问量。

这个数据量已经是相当惊人了，即便是淘宝双11也是比不上12306的。同时，这里还请注意，铁路官方这里仅仅是说的页面访问量，如果加上数据库的查询、出票等等功能，那么12306所承担的压力会更加大，负荷也更重，因此全球范围内真正牛逼的网站，能承受全国亿人同时冲击的就只有它了，剩下才是淘宝双11的高并发流量冲击。

可以说当前的12306系统超越当前任何一个秒杀系统。

目前12306所承受的访问量还在逐步递增，因为春运走铁路的人群也是逐年递增，很多人疑问为何12306开始线上购票后怎么票越来越难买，还不如当年线下排队购票。其实很多人是忽视了铁路春运人数增长这个现象。

从春运最开始的1亿人次，逐年增长到现在破4亿人次，票显然是越来越难买。这个数字增长其实已经反映了铁路这些年来的运力增长，但这个运力的增长赶不上越来越多民众的出行需求。

今年12306又出现了崩溃的情况，显然买票的人多了。

Lscssh 科技 官观点：

综合技术难度来说，12306实现的技术远比淘宝电商平台要复杂，如果你真的懂技术就会惊叹12306目前所取得的成绩，否则在你眼里肯定是不如淘宝天猫。

首先祝贺我国人民都有闲情雅致去同一个网站浏览。

这个问题，放在8年之前，答案是瘫，你会在网站高峰是很容易看到网站不可访问的提示；放在今天，答案是要恭喜您，这个级别的网站的架构师们，已经同样怀着一颗闲情雅致的心情，把这个问题解决了；就算是自己没解决，也会找武林高手把这事儿解决。最直观的例子就是我国的12306网站。

早些年，当12306在线购票系统刚刚公布不久，春运来了。来自五湖四海的弟兄们怀着回家团圆的热情，一起按F5刷票，把网站搞瘫了。没错瘫了。那个时候，能刷到票的，除了手速，最关键的是运气。

所以从那时起，关于12306的各种负面消息一股脑地涌现出来。大到系统架构、服务器；小到用户体验。甚至在互联网产品经理的交流沙龙上，12306的网站改版竟然成了反面教材，被肆意使用。

12306经历了最初期的磨难，但依然要面对无法躲避的春运、国庆黄金周等难关。12306召集有大数据并发经验的互联网公司们的大牛、架构师们，为网站献计献策，充分优化系统架构；具体改了多少架构；做了多少重构不得而知。而经过时间的沉淀，大家能够普遍认同的是，12306的数据关系，往往比常见的互联网公司要复杂的多。而经历了大并发的多次洗礼，大家感觉到，系统便稳定了很多。

有一年春运，购票系统和以往相比，简直可以用丝滑来形容。12306甚至没给大家留下什么瘫痪的印象。事后，12306和阿里云宣布战略合作。12306向阿里云提出了严峻的挑战，而阿里云不负众望，为12306保驾护航。

其实，大并发一直是信息时代不得不面对的一个问题。12306只不过是一个例子，时至今日，大并发已经衍生出更多复杂的场景。双11我们在畅快购物的同时，偶尔在一瞬间还是会感到大并发带给网站的压力。只不过，用户已经更加从容；因为他们相信，网站有这个技术马上会将瘫痪的服务恢复。等下下就好~

10亿用户并发访问，此等流量目前也还没有一个大型网站能承载。 日前12306就出现了崩溃的现象，有人猜测疑似因流量过大导致。“12306 服务”承受着这个世界上任何秒杀系统都无法超越的QPS，上百万的并发再正常不过了！不过大型网站的访问量大、并发量高、海量数据等方面如果处理不来，没法解决多用户高并发访问问题还是要崩了。

目前淘宝的高并发流量承载水平。 每年的双十一狂欢节是阶段性高并发访问的典型代表，1分36秒，交易额冲到 100 亿 ！高并发系统架构通常采用分布式集群部署，服务上层有着层层负载均衡。根据不同服务器负载能力和配置策略来均衡分配访问流量，保证系统的高可用性。当然，其中还有容灾系统的辅助作用。

2019双十一来说，天猫淘宝每秒交易创建峰值54.5万笔、实时计算消息处理峰值25.51亿条/秒，而用户在购物支付中未感受到抖动、流畅平稳。支付宝技术自主研发的技术之一、分布式数据库OceanBase再次刷新数据库处理峰值，达6100万次每秒。

服务器性能、程序并发处理能力有限。网站在大并发，高负载时就会有瘫痪，拒绝服务的崩溃现象出现。对于“10亿人同时去一个网站浏览”，十亿级别的并发访问，放现在任意一大型网站都难以承载。

负载均衡、合理的使用并发和异步、发挥服务器多核优势…还仍是当下研究和 探索 的重要课题。因需求而演进，最初期的单机架构，到容器化技术实现运行环境隔离与动态服务管理，在现在系统还可部署到公有云上，利用公有云的海量机器资源，解决动态硬件资源的问题。并发到千万级亿数级别并发情况也是服务端的架构的不断演进过程。

如果是测试，额，好像这个场景也只会是测试，，看网站类型吧，如果只是浏览网页，做静态缓存，加不算钱的CDN完全没问题

主根服务器，在美国，网络运维预算中国工程师也有杰出吊炸天的专家，在使用网络到现在，目前没有听到过，主根服务器卡爆，您用的网络，是付了钱的，您出多少钱，别人为你提供多少优质的网络服务，网络工程师这点常识不可能没有，不预留兼容空间，常按键盘F5，持续刷新，取决您的电脑cpu是否足够强大，不会影响到别人使用网络的，过流使用网络，各大网络运营商后台，会给您限速的，不可能给你一根网线，让你去开网吧，您出多少钱，您就享受怎样的有限网络限制服务。一块钱成本，想要博得四两拨千斤，肯定不现实，网络工程师可不是光吃白米饭不需要菜的主，不会给黑客留后门让您无节制的使用有限网络，谁会做亏本买卖，所以您试图卡爆主根服务器想法，不会实现。

很有趣的一个问题，从侧面引申出了用户与服务器之间的访问关系，究竟有哪些因素会影响我们的访问呢？题目中已经预示了这个问题：

那么，就从这两个方面来简单分析一下，是否存在同时支撑10亿用户访问的网站吧！

一、关于网站流量的问题讨论

随着互联网的快速发展，网站内容不再单调，一个页面存在图片、音频、视频等多种元素，这给传输的带宽带来了一定的压力。

我们不按照视频播放的特殊情况来计算，仅仅按照一般网页打开高峰值的流量来进行估算。鉴于高清图片，语音，flash等因素，初步估计峰值带宽需要200K每秒。那么，假若10亿人同时访问需要多少的带宽呢？大家不要急，容我拿出计算器好好计算一下，为了便于计算，暂不采用1024的进位，使用约为1000的进位（1M=1024K）。瞬时产生的峰值流量为200000G，也就是200T。当前网络传输最高已经支持100G，但是实际应用场景较少，我们按照最理想100G来计算。

那么单台服务器带宽肯定无法满足10亿人的同时使用，需要200000G除以100G台服务器才能完成这一目标，显然2000台服务器的搭建并不现实（不是无法实现，只不过成本过于昂贵）。

二、关于程序、服务器性能能否支持的问题

我们拿12306、淘宝商城这两个高流量的网站举例，您就会知道10亿人同时访问所带来的压力。

一年一度的春节就要来临，也到了12306最容易崩溃的时间段。这部，前不久12306疑似又出现了崩溃的问题。我们先来看下2018年时12306高峰期的统计数字：

请记住每秒164.8万次这个数字！

再来说说淘宝，淘宝最具参考价值的就是双十一时的用户访问量。据相关统计数字显示，淘宝双十一峰值用户访问数据是每秒4200万次。即便如此，淘宝当晚依然如临大敌，全力保障避免网络以及服务器出现问题。

每秒164.8万次、每秒4200万次与每秒10亿次来对比，可想而知这个数据的恐惧。甚至这里令我想到了DoS攻击（拒绝服务，通过频繁占用资源最终导致网络或服务器崩溃），10亿人同时访问远比病毒攻击要来得更加可怕！

结论是当前不存在同时支持10亿人访问的网站！

对于10亿用于同时接入某网站的问题，您怎么看？

欢迎大家留言讨论，喜欢的点点关注。

很有想象力的一个问题，十亿人同时刷新一个网站，至少目前为止还没有网站能够架得住，按照现在阿里巴巴云计算的能力讲，服务器的组合能力已经优化到一种非常合理化的境界，单纯的依靠计算能力提升的空间已经非常有限了，如果单单是为了应对这些人的冲击构建大量的服务器，毫无疑问将会产生极大的浪费，任何企业都不会为了应对这一攻击而购置大量的服务器。

早期的云计算产生其实也是一种偶然的因素，亚马逊早期为了应对服务器巨大的冲击，购置了大量的服务器，结果发现储备的服务器太多了，就想着如何处理这些多余或者利用这些服务器的额外用处，于是想着如果把这些服务器构建起来给一些中小企业提供服务，而且这些服务器之间还可以进行资源的共享，这就是早期云计算产生的简单的需求，但随着功能的延申云计算所起到的作用也越来越大，亚马逊在这方面投入的精力也是越来越大，但成效也越来越明显，成为亚马逊市值飙升的重要参照因素，而且云计算的诞生对于甲骨文的数据库有非常大的冲击，亚马逊已经宣传旗下的数据库切换到云计算的模式，相信不久的将来阿里巴巴也会完成这一使命。

同时访问一个网站，考验的就是网站的负载均衡能力，现在网站已经不是单一的服务器构造了，不同地区的访问会汇总到不同的区域里面，最后通过数据的交互将数据汇总到总的主控服务器上，然后做出具体的反应从理论上讲，如果想要快速的反应就要求在接受到数据一瞬间就要准确到传递到正确的服务器上，关键是第一步如果访问量过大，第一步接收的服务器可能直接崩溃或者数据被排队等待了，可以想象在双11期间阿里巴巴启动的服务器的数量要多于平时，同时阿里巴巴已经把服务器迁移到阿里云上了，对于服务器的管理能力又进一步增强了，同时又增加了很多的备用服务器来支撑，毕竟阿里云的业务能力也在进一步增强，所以增加备用的服务器也是业务上的需要。

增加服务器的负载能力最简单直接有效的办法就是增加服务器的数量，但这种方式对于成本的要求还是非常高，每家都不会去做这种事情，毕竟如果只是单纯的使用几次这种成本的代价太高，之前的购票网站12306经常出现宕机的情况，最后还是阿里巴巴的阿里云一起协助解决了这类冲击的问题，其实订票冲击相比双11的冲击还是差了许多，解决并发问题的能力上在国内范围最厉害的企业当属于阿里巴巴，12306把查询的功能部署在阿里云上极大降低12306主要服务器的压力，同时也是对阿里巴巴负载能力一个极大的检验。

即使阿里巴巴已经在解决负载能力上有着非常丰富的经验，但是10亿用户同时刷新网站的做法，即使放在阿里巴巴面前也是一个极大的难题，不仅仅是技术能力的问题关键还是在于是否有必要购置这些服务器，希望能帮到你。

按住F5不算啥，部分已加载的是读取本地缓存，ctrl+F5，shift+Command+R才是毁灭性的吧

B. OpenResty 动态负载均衡

在之前提到的OpenResty/Nginx的负载均衡当中，当服务器启动之后，upstream中的上游服务器就是固定死的了，做不到动态的变更。这里面说到的变更，其实更多指的是增加机器。因为当上游服务器不可用时，upstream会自动将服务器摘除，但是当新增服务器时，upstream就做不到了。传统的负载均衡办法，就是能是修改配置，然后重启服务。下面介绍一下动态负载均衡的方式，一种是通过动态重启服务；另外一种是通过代码的方式动态拉取服务器列表。

Consul是一个分布式服务注册与发现系统。这里面使用Consul来管理上游服务器，当服务器启动时将其注册到注册中心去，当服务关闭时从注册中心列表中剔除。这里面需要注意一点的是：当上游服务器关闭时，Consul本身不会自动从列表中剔除，而是需要在服务器关闭前主动向Consul发起删除服务。

Consul有以下特性：

通过Consul可以获取到upstream中的上游服务器列表，下面要做的事情就是生成upstream中的模板了。这里就需要用到Consul-templete，它可以使用HTTP长轮询实现变更触发和配置更改。从而可以根据Consul服务器列表动态生成配置文件，然后去重新启动OpenResty/Nginx即可。

Consul+Consul-templete 就如上面所说的，是一种监听服务器列表变更，然后动态生成upstream模板，重启服务器。

Consul-Server

笔者使用的是MAC，下面所进行的操作都是基于MAC系统的。首先需要安装Consul如下：

安装完成之后，可以通过如下命令启动Consul服务：

启动完成之后，可以通过如下地址：localhost:8500/ui。访问Consul的Web界面：

可以使用HTTP的方式向Consul注册一个服务：

Consul-template

Consul-template的作用是生成upstream配置模板，安装命令如下：

然后在nginx.conf同级目录下创建moguhu_server.ctmpl

重启OpenResty脚本如下：reboot.sh

然后nginx.conf配置如下:

上游服务器

上游服务器upstream中使用的是Spring Boot实现的，其核心代码如下所示：

笔者在实验时，Consul版本的问题，造成在JVM停止时，没有执行删除服务的操作。因此附上下面的pom依赖

测试验证

1、启动Consul

2、启动Consul-template

3、启动2台upstream服务器

然后你会发现在nginx.conf的同级目录下生成了moguhu_server.conf文件，内容如下：

当手动停掉一台服务器时，配置又会变更为如下：

此时reboot.sh脚本会自动触发执行，如下所示：

上面的方式实现动态负载均衡在配置较多的时候会有一些问题，比如配置较多时，OpenResty重启的速度就会变慢。所以通过Lua脚本的方式可以规避掉重启这一步骤。

使用Lua实现时，与上面的组件相比Consul-templete就不需要了。通过Consul的 http://127.0.0.1:8500/v1/catalog/service/moguhu_server 接口就可以获取到服务的列表，如下所示：

这一方式当中主要就是OpenResty里面的相关配置。

OpenResty 配置

upstreams.lua

nginx.conf

上面通过balancer_by_lua_block去动态的设置了，upstream的服务器列表。然后启动OpenResty就可以了。

参考：《亿级流量网站架构核心技术》

C. CC攻击属于DDOS攻击吗应该如何防御

CC攻击（Challenge
Collapsar）是DDOS（分布式拒绝服务）的一种，前身名为Fatboy攻击，也是一种常见的网站攻击方法。攻击者通过代理服务器或者肉鸡向向受害主机不停地发大量数据包，造成对方服务器资源耗尽，一直到宕机崩溃。

相比其它的DDOS攻击CC似乎更有技术含量一些。这种攻击你见不到真实源IP，见不到特别大的异常流量，但造成服务器无法进行正常连接。最让站长们忧虑的是这种攻击技术含量低，利用更换IP代理工具和一些IP代理一个初、中级的电脑水平的用户就能够实施攻击。

另外，防止服务器对外传送信息泄漏IP地址，最常见的情况是，服务器不要使用发送邮件功能，因为邮件头会泄漏服务器的IP地址。如果非要发送邮件，可以通过第三方代理(例如sendcloud)发送，这样对外显示的IP是代理的IP地址。

只要服务器的真实IP不泄露，10G以下小流量DDOS的预防花不了多少钱，免费的CDN就可以应付得了。如果攻击流量超过20G，那么免费的CDN可能就顶不住了，需要购买一个高防的盾机来应付了，而服务器的真实IP同样需要隐藏。

D. 分布式文件存储系统通过什么方式提高可用性和安全性

分布式存储的六大优点

1. 高性能

一个具有高性能的分布式存户通常能够高效地管理读缓存和写缓存，并且支持自动的分级存储。分布式存储通过将热点区域内数据映射到高速存储中，来提高系统响应速度;一旦这些区域不再是热点，那么存储系统会将它们移出高速存储。而写缓存技术则可使配合高速存储来明显改变整体存储的性能，按照一定的策略，先将数据写入高速存储，再在适当的时间进行同步落盘。

2. 支持分级存储

由于通过网络进行松耦合链接，分布式存储允许高速存储和低速存储分开部署，或者任意比例混布。在不可预测的业务环境或者敏捷应用情况下，分层存储的优势可以发挥到最佳。解决了目前缓存分层存储最大的问题是当性能池读不命中后，从冷池提取数据的粒度太大，导致延迟高，从而给造成整体的性能的抖动的问题。

3. 多副本的一致性

与传统的存储架构使用RAID模式来保证数据的可靠性不同，分布式存储采用了多副本备份机制。在存储数据之前，分布式存储对数据进行了分片，分片后的数据按照一定的规则保存在集群节点上。为了保证多个数据副本之间的一致性，分布式存储通常采用的是一个副本写入，多个副本读取的强一致性技术，使用镜像、条带、分布式校验等方式满足租户对于可靠性不同的需求。在读取数据失败的时候，系统可以通过从其他副本读取数据，重新写入该副本进行恢复，从而保证副本的总数固定;当数据长时间处于不一致状态时，系统会自动数据重建恢复，同时租户可设定数据恢复的带宽规则，最小化对业务的影响。

4. 容灾与备份

在分布式存储的容灾中，一个重要的手段就是多时间点快照技术，使得用户生产系统能够实现一定时间间隔下的各版本数据的保存。特别值得一提的是，多时间点快照技术支持同时提取多个时间点样本同时恢复，这对于很多逻辑错误的灾难定位十分有用，如果用户有多台服务器或虚拟机可以用作系统恢复，通过比照和分析，可以快速找到哪个时间点才是需要回复的时间点，降低了故障定位的难度，缩短了定位时间。这个功能还非常有利于进行故障重现，从而进行分析和研究，避免灾难在未来再次发生。多副本技术，数据条带化放置，多时间点快照和周期增量复制等技术为分布式存储的高可靠性提供了保障。

5. 弹性扩展

得益于合理的分布式架构，分布式存储可预估并且弹性扩展计算、存储容量和性能。分布式存储的水平扩展有以下几个特性：

1) 节点扩展后，旧数据会自动迁移到新节点，实现负载均衡，避免单点过热的情况出现;

2) 水平扩展只需要将新节点和原有集群连接到同一网络，整个过程不会对业务造成影响;

3) 当节点被添加到集群，集群系统的整体容量和性能也随之线性扩展，此后新节点的资源就会被管理平台接管，被用于分配或者回收。

6. 存储系统标准化

随着分布式存储的发展，存储行业的标准化进程也不断推进，分布式存储优先采用行业标准接口(SMI-S或OpenStack Cinder)进行存储接入。在平台层面，通过将异构存储资源进行抽象化，将传统的存储设备级的操作封装成面向存储资源的操作，从而简化异构存储基础架构的操作，以实现存储资源的集中管理，并能够自动执行创建、变更、回收等整个存储生命周期流程。基于异构存储整合的功能，用户可以实现跨不同品牌、介质地实现容灾，如用中低端阵列为高端阵列容灾，用不同磁盘阵列为闪存阵列容灾等等，从侧面降低了存储采购和管理成本。

E. 云计算服务器的概念是什么

狭义云计算是指IT基础设施的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需的资源；广义云计算是指服务的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需的服务。

云计算带来的好处：
1.优化计算资源；通过虚拟化技术，整合计算资源。
2.节省成本。通过虚拟化的计算，节省硬件投入。业界普遍的测算，至少可以节省38%的硬件投入。
3.节省能源。云计算的自动迁移技术，可以云服务器基于云计算的自动迁移技术，意即夜间，物理服务器的利用率不高，自动迁移技术会把应用集中到几台物理服务器上，其他的物理服务器就可以休眠。HyperCloud云计算在节能方面至少能节省30%的能源。而且节省硬件投入，也是节省能源了，服务器的生产过程中，以及报废硬件设备的处理，耗费大量能源。
3.更高的可靠性和稳定性。虚拟化集群，动态迁移，双机热备,计算资源负载均衡,故障迁移,快照备份,系统模板等等都是云计算在提高可靠性和稳定性方面做出的贡献和努力的方向。
4.更高的IT交付能力。因为云计算的集中管理，和灵活的弹性计算，可以大幅度提高IT的交付能力和支持能力，从而提高整个组织的运作效率。

弊端也有不少：
市场在培育期，云计算很热，大家都想沾点边，踏实做解决方案的并不多。因此，使很多客户对云计算的概念不清，大家总认为云计算是概念，没有实际的应用。其实，在很多行业，例如政府、能源、军队已经用得比较普遍了。但是对于大多数人而言毕竟是新生事物，也轻易不敢尝试；
2. 维护虚拟化的工程师因为需要懂Linux，硬件和软件，更需要实际的经验，所以都比较贵的，成本也比较高。
3.国外的虚拟化解决方案比较昂贵，维护的成本也比较高。国内也有优秀的解决方案。据我所知，例如“HyperCloud云计算基础架构管理”就是其中的佼佼者，虽然不是明星，但是具有草根的务实，不但可以构建虚拟化环境；而且可以支持XEN、Hyper-V，VMWare等虚拟化环境，可以对现有的虚拟化进行有效管理，填补国际厂商不支持多虚拟化环境、未整合工作流的空白。

如果你想尝试一下云计算的实际应用，可以免费试用中数云服务，中数云服务就是完全基于HyperCloud云计算架构管理解决方案的公有云平台。

F. 阿里云的创始人是谁

阿里云的创始人是谁

阿里云的创始人是谁，阿里云是一家云计算及人工智能科技公司，阿里云带动了中国云计算的发展，最先在香港设立了第一个中国大陆以外的数据中心，阿里云的创始人是谁。

阿里云的创始人是谁1

如今的互联网行业也是发展迅速，这让许多企业也随之纷纷崛起。就像新浪，网易，阿里巴巴，腾讯一样，都成为了互联网的巨头了。其中最有名的就是马云建立的阿里巴巴了。旗下的淘宝、天猫、蚂蚁金服、支付宝等，无论哪一样都给我们的生活来了非常大的便利。

或许大家对于阿里巴巴旗下的淘宝和支付宝印象最为深刻，因为我们的日常生活就经常接触到这些东西。不过对于其它的就不是非常的了解了。其实阿里巴巴还藏着一个互联网的“独角兽”。那就是阿里云。它的成长潜力可谓非常一般，可以称得上是全球的几大独角兽之一。是一个又大又快的计算机平台。

以前要回家过年的时候用支付宝买车票，服务器就经常会崩溃。可想而知过年的时候人们买车票是多么繁忙，而现在淘宝双十一比过年还要繁忙，但是服务器为什么就不会崩溃呢？原因是阿里云可以处理了每秒十几万的订单，可想而知，阿里云的成长是多么的恐怖了。那到底是谁在背后支撑这么强大的阿里云呢？

他就是阿里云的创始人王坚。可能大家并不是很了解王坚是谁，用我们的话来说就是一个非常厉害的人物，当过导师、教授、主任、编委、副院长等。这些职位都造就了现在的他。不过他刚刚在阿里巴巴创建阿里云的时候，因为技术难度非常的高，以至于他在起手的时候，每年就烧了10亿元。但是没有任何的成果，于是这位阿里云的创始人就这样不被人们看好。但唯独作为阿里巴巴老大的马云却一直在坚信着他，给予他资金以及技术的支持。最终他没有让马云失望，2014年阿里云正式上线了，并且获得了第一桶金。

王坚并没有因此而放弃了研究，为了不辜负马云的信任，自己又研发出了一个“飞天系统”。这个系统能够连接全球的互联网而组成一台超级计算机。并且打破了4项世界纪录，是世界上最顶尖的系统之一，就连美国都非常的羡慕。后面通过美国的相关机构评估，“飞天系统”的价值在60000亿，也就是说不被人们看好的阿里云创始人如今创造出了60000亿的价值。其中马云也是有着半的功劳。现在总算知道马云为什么能够铸造阿里巴巴的辉煌了。马云在眼光的方面真的非常的独到，或许人真的要遇到一个伯乐后才能成长得更快。不知道大家怎么看？

阿里云的创始人是谁2

首先在当前时代背景下，我们看到云一字就能联想到大数据、云数据这类东西，那么阿里云也是这样，是阿里巴巴旗下的云计算公司

阿里云(全称:阿里云计算有限公司)是一家云计算及人工智能科技公司，致力于与全球领先的云计算厂商密切合作，并提供多样化的项目促成稳定巩固的长期发展。阿里云带动了中国云计算的发展，从零搭建自主的飞天系统，在天猫双11全球狂欢节、12306春运购票等应用场景中，始终保持着良好的稳定性。还曾帮助用户抵御全球互联网史上最大的DDoS攻击。阿里云最先在香港设立了第一个中国大陆以外的`数据中心，而后在新加坡、美国西部和东部也先后设立了数据中心。未来，阿里云还在迪拜、欧洲、日本等地开设新的数据中心，输出中国的高科技服务。目前，阿里云在中国(华北、华东、华南、香港）、新加坡、美国(美东、美西)、欧洲、中东、澳大利亚、日本等13个地域开设了数据中心

阿里云的产品共分为以下几大块：

弹性计算

这包括基础云产品，如云服务器ECS，云服务器ECS是一种可弹性扩展、安全、稳定、易用的计算服务，用户可以像用水和电一样按需购买云服务器，而不必承担高昂的服务器硬件运维成本。云服务器可以根据自己的业务实际需要随意升级或者降配，也可以根据业务高发时期临时增加带宽，让服务器的使用变得非常方便。

弹性计算的产品还包括负载均衡SLB，负载均衡SLB对多台云服务器进行流量分发服务。为了应对业务需求，企业往往会有多台云服务器提供服务器，负载均衡就是将用户的请求按照企业自定义的策略转发到最优的服务器。

数据库

云数据库RDS：完全兼容MySQL，SQLServer，PostgreSQL等，相对于云服务器，云数据库属于非必需品，因为用户完全可以在云服务器上搭建数据库。由于自身业务发展需要，将数据库独立出来，这时候就需要阿里云的RDS云数据库了。

存储

阿里云存储产品有很多种，最基本也用得最多的是对象存储，对象存储OSS：海量、安全和高可靠的云存储服务。如果企业静态文件较多（图片、视频等大文件），可以将大量的存储内容转移独立出来，放到对象存储OSS里面。

网络

CDN：跨运营商、跨地域全网覆盖的网络加速服务

专有网络 VPC：帮您轻松构建逻辑隔离的专有网络

高速通道：高速稳定的VPC互联和专线接入服务

NAT网关：支持NAT转发、共享带宽的VPC网关

2018年6月20日，阿里云宣布联合三大运营商全面对外提供IPv6服务。

除此之外，阿里云还有大数据、云安全、人工智能、域名与云通信等产品，阿里云服务着制造、金融、政务、交通、医疗、电信、能源等众多领域的领军企业，包括中国联通、12306、中石化、中石油、飞利浦、华大基因等大型企业客户，以及微博、知乎、锤子科技等明星互联网公司。

阿里云的创始人是谁3

阿里云是阿里巴巴集团旗下云计算品牌。

阿里巴巴网络技术有限公司（简称：阿里巴巴）是以曾担任英语教师的马云为首的18人于1999年在浙江杭州创立的公司。阿里巴巴集团经营多项业务，另外也从关联公司的业务和服务中取得经营商业生态系统上的支援。业务和关联公司的业务包括：淘宝网、天猫、聚划算、全球速卖通、阿里巴巴国际交易市场、1688、阿里妈妈、阿里云、蚂蚁金服、菜鸟网络等。

阿里云是全球卓越的云计算技术和服务提供商。致力于以在线公共服务的方式，提供安全、可靠的计算和数据处理能力，让计算和人工智能成为普惠科技。创立于2009年，在杭州、北京、硅谷等地设有研发中心和运营机构。

阿里云使用技巧：

1、阿里云可以购买服务器，打开阿里云官网，登录个人账号，打开控制台，点击云服务ECS-，选择实例，选择创建实例，之后根据需要选择相关服务即可。

2、阿里云账号可以注销，进入阿里云官网，登录阿里云账号，点击右上角的个人头像，点击用户名，打开账号管理页面，点击注销账号，点击获取验证码，最后输入验证码即可注销。

3、阿里云无法登录，可能是网络异常导致，可以切换网络再使用。

资料拓展：2018年11月26日，阿里巴巴集团宣布阿里云升级阿里云智能，加强技术、智能互联网的投入和建设。2019年6月18日，阿里钉钉进入阿里云智能事业群，钉钉CEO陈航向阿里巴巴集团CTO兼阿里云智能事业群总裁张建锋汇报。

G. 如何搭建亿级并发的系统架构

想设计亿万级高并发架构，你要先知道高并发是什么？

面对流量高峰，不同的企业是如何通过技术手段解决高并发难题的呢?

0、引言

软件系统有三个追求：高性能、高并发、高可用，俗称三高。三者既有区别也有联系，门门道道很多，全面讨论需要三天三夜，本篇讨论高并发。

高并发（High Concurrency）。并发是操作系统领域的一个概念，指的是一段时间内多任务流交替执行的现象，后来这个概念被泛化，高并发用来指大流量、高请求的业务情景，比如春运抢票，电商双十一，秒杀大促等场景。

很多程序员每天忙着搬砖，平时接触不到高并发，哪天受不了跑去面试，还常常会被面试官犀利的高并发问题直接KO，其实吧，高并发系统也不高深，我保证任何一个智商在线的看过这篇文章后，都能战胜恐惧，重拾生活的信心。

本文先介绍高并发系统的度量指标，然后讲述高并发系统的设计思路，再梳理高并发的关键技术，最后结合作者的经验做一些延伸探讨。

1、高并发的度量指标

既然是高并发系统，那并发一定要高，不然就名不副实。并发的指标一般有QPS、TPS、IOPS，这几个指标都是可归为系统吞吐率，QPS越高系统能hold住的请求数越多，但光关注这几个指标不够，我们还需要关注RT，即响应时间，也就是从发出request到收到response的时延，这个指标跟吞吐往往是此消彼长的，我们追求的是一定时延下的高吞吐。

比如有100万次请求，99万次请求都在10毫秒内响应，其他次数10秒才响应，平均时延不高，但时延高的用户受不了，所以，就有了TP90/TP99指标，这个指标不是求平均，而是把时延从小到大排序，取排名90%/99%的时延，这个指标越大，对慢请求越敏感。

除此之外，有时候，我们也会关注可用性指标，这可归到稳定性。

一般而言，用户感知友好的高并发系统，时延应该控制在250毫秒以内。

什么样的系统才能称为高并发？这个不好回答，因为它取决于系统或者业务的类型。不过我可以告诉你一些众所周知的指标，这样能帮助你下次在跟人扯淡的时候稍微靠点儿谱，不至于贻笑大方。

通常，数据库单机每秒也就能抗住几千这个量级，而做逻辑处理的服务单台每秒抗几万、甚至几十万都有可能，而消息队列等中间件单机每秒处理个几万没问题，所以我们经常听到每秒处理数百万、数千万的消息中间件集群，而像阿某的API网关，每日百亿请求也有可能。

2、高并发的设计思路

高并发的设计思路有两个方向：

• 垂直方向扩展，也叫竖向扩展

• 水平方向扩展，也叫横向扩展

垂直方向：提升单机能力

提升单机处理能力又可分为硬件和软件两个方面：

• 硬件方向，很好理解，花钱升级机器，更多核更高主频更大存储空间更多带宽

• 软件方向，包括用各快的数据结构，改进架构，应用多线程、协程，以及上性能优化各种手段，但这玩意儿天花板低，就像提升个人产出一样，996、007、最多24 X 7。

水平方向：分布式集群

为了解决分布式系统的复杂性问题，一般会用到架构分层和服务拆分，通过分层做隔离，通过微服务解耦。

这个理论上没有上限，只要做好层次和服务划分，加机器扩容就能满足需求，但实际上并非如此，一方面分布式会增加系统复杂性，另一方面集群规模上去之后，也会引入一堆AIOps、服务发现、服务治理的新问题。

因为垂直向的限制，所以，我们通常更关注水平扩展，高并发系统的实施也主要围绕水平方向展开。

3、高并发的关键技术

玩具式的网络服务程序，用户可以直连服务器，甚至不需要数据库，直接写磁盘文件。但春运购票系统显然不能这么做，它肯定扛不住这个压力，那一般的高并发系统是怎么做呢？比如某宝这样的正经系统是怎么处理高并发的呢？

其实大的思路都差不多，层次划分 + 功能划分。可以把层次划分理解为水平方向的划分，而功能划分理解为垂直方向的划分。

首先，用户不能直连服务器，要做分布式就要解决“分”的问题，有多个服务实例就需要做负载均衡，有不同服务类型就需要服务发现。

集群化：负载均衡

负载均衡就是把负载（request）均衡分配到不同的服务实例，利用集群的能力去对抗高并发，负载均衡是服务集群化的实施要素，它分3种：

• DNS负载均衡，客户端通过URL发起网络服务请求的时候，会去DNS服务器做域名解释，DNS会按一定的策略（比如就近策略）把URL转换成IP地址，同一个URL会被解释成不同的IP地址，这便是DNS负载均衡，它是一种粗粒度的负载均衡，它只用URL前半部分，因为DNS负载均衡一般采用就近原则，所以通常能降低时延，但DNS有cache，所以也会更新不及时的问题。

• 硬件负载均衡，通过布置特殊的负载均衡设备到机房做负载均衡，比如F5，这种设备贵，性能高，可以支撑每秒百万并发，还能做一些安全防护，比如防火墙。

• 软件负载均衡，根据工作在ISO 7层网络模型的层次，可分为四层负载均衡（比如章文嵩博士的LVS）和七层负载均衡（NGINX），软件负载均衡配置灵活，扩展性强，阿某云的SLB作为服务对外售卖，Nginx可以对URL的后半部做解释承担API网关的职责。

所以，完整的负载均衡链路是 client <-> DNS负载均衡 -> F5 -> LVS/SLB -> NGINX

不管选择哪种LB策略，或者组合LB策略，逻辑上，我们都可以视为负载均衡层，通过添加负载均衡层，我们将负载均匀分散到了后面的服务集群，具备基础的高并发能力，但这只是万里长征第一步。

数据库层面：分库分表+读写分离

前面通过负载均衡解决了无状态服务的水平扩展问题，但我们的系统不全是无状态的，后面通常还有有状态的数据库，所以解决了前面的问题，存储有可能成为系统的瓶颈，我们需要对有状态存储做分片路由。

数据库的单机QPS一般不高，也就几千，显然满足不了高并发的要求。

所以，我们需要做分库分表 + 读写分离。

就是把一个库分成多个库，部署在多个数据库服务上，主库承载写请求，从库承载读请求。从库可以挂载多个，因为很多场景写的请求远少于读的请求，这样就把对单个库的压力降下来了。

如果写的请求上升就继续分库分表，如果读的请求上升就挂更多的从库，但数据库天生不是很适合高并发，而且数据库对机器配置的要求一般很高，导致单位服务成本高，所以，这样加机器抗压力成本太高，还得另外想招。

读多写少：缓存

缓存的理论依据是局部性原理。

一般系统的写入请求远少于读请求，针对写少读多的场景，很适合引入缓存集群。

在写数据库的时候同时写一份数据到缓存集群里，然后用缓存集群来承载大部分的读请求，因为缓存集群很容易做到高性能，所以，这样的话，通过缓存集群，就可以用更少的机器资源承载更高的并发。

缓存的命中率一般能做到很高，而且速度很快，处理能力也强（单机很容易做到几万并发），是理想的解决方案。

CDN本质上就是缓存，被用户大量访问的静态资源缓存在CDN中是目前的通用做法。

缓存也有很多需要谨慎处理的问题：

• 一致性问题：(a)更新db成功+更新cache失败 -> 不一致 (b)更新db失败+更新cache成功 -> 不一致 ©更新db成功+淘汰缓存失败 -> 不一致

• 缓存穿透：查询一定不存在的数据，会穿透缓存直接压到数据库，从而导致缓存失去作用，如果有人利用这个漏洞，大量查询一定不存在的数据，会对数据库造成压力，甚至打挂数据库。解决方案：布隆过滤器 或者 简单的方案，查询不存在的key，也把空结果写入缓存（设置较短的过期淘汰时间），从而降低命失

• 缓存雪崩：如果大量缓存在一个时刻同时失效，则请求会转到DB，则对DB形成压迫，导致雪崩。简单的解决方案是为缓存失效时间添加随机值，降低同一时间点失效淘汰缓存数，避免集体失效事件发生

但缓存是针对读，如果写的压力很大，怎么办？

高写入：消息中间件

同理，通过跟主库加机器，耗费的机器资源是很大的，这个就是数据库系统的特点所决定的。

相同的资源下，数据库系统太重太复杂，所以并发承载能力就在几千/s的量级，所以此时你需要引入别的一些技术。

比如说消息中间件技术，也就是MQ集群，它是非常好的做写请求异步化处理，实现削峰填谷的效果。

消息队列能做解耦，在只需要最终一致性的场景下，很适合用来配合做流控。

假如说，每秒是1万次写请求，其中比如5千次请求是必须请求过来立马写入数据库中的，但是另外5千次写请求是可以允许异步化等待个几十秒，甚至几分钟后才落入数据库内的。

那么此时完全可以引入消息中间件集群，把允许异步化的每秒5千次请求写入MQ，然后基于MQ做一个削峰填谷。比如就以平稳的1000/s的速度消费出来然后落入数据库中即可，此时就会大幅度降低数据库的写入压力。

业界有很多着名的消息中间件，比如ZeroMQ，rabbitMQ，kafka等。

消息队列本身也跟缓存系统一样，可以用很少的资源支撑很高的并发请求，用它来支撑部分允许异步化的高并发写入是很合适的，比使用数据库直接支撑那部分高并发请求要减少很多的机器使用量。

避免挤兑：流控

再强大的系统，也怕流量短事件内集中爆发，就像银行怕挤兑一样，所以，高并发另一个必不可少的模块就是流控。

流控的关键是流控算法，有4种常见的流控算法。

• 计数器算法（固定窗口）：计数器算法是使用计数器在周期内累加访问次数，当达到设定的限流值时，触发限流策略，下一个周期开始时，进行清零，重新计数，实现简单。计数器算法方式限流对于周期比较长的限流，存在很大的弊端，有严重的临界问题。

• 滑动窗口算法：将时间周期分为N个小周期，分别记录每个小周期内访问次数，并且根据时间滑动删除过期的小周期，当滑动窗口的格子划分的越多，那么滑动窗口的滚动就越平滑，限流的统计就会越精确。此算法可以很好的解决固定窗口算法的临界问题。

• 漏桶算法：访问请求到达时直接放入漏桶，如当前容量已达到上限（限流值），则进行丢弃（触发限流策略）。漏桶以固定的速率进行释放访问请求（即请求通过），直到漏桶为空。分布式环境下实施难度高。

• 令牌桶算法：程序以r（r=时间周期/限流值）的速度向令牌桶中增加令牌，直到令牌桶满，请求到达时向令牌桶请求令牌，如获取到令牌则通过请求，否则触发限流策略。分布式环境下实施难度高。

4、高并发的实践经验

接入-逻辑-存储是经典的互联网后端分层，但随着业务规模的提高，逻辑层的复杂度也上升了，所以，针对逻辑层的架构设计也出现很多新的技术和思路，常见的做法包括系统拆分，微服务。

除此之外，也有很多业界的优秀实践，包括某信服务器通过协程（无侵入，已开源libco）改造，极大的提高了系统的并发度和稳定性，另外，缓存预热，预计算，批量读写（减少IO），池技术等也广泛应用在实践中，有效的提升了系统并发能力。

为了提升并发能力，逻辑后端对请求的处理，一般会用到生产者-消费者多线程模型，即I/O线程负责网络IO，协议编解码，网络字节流被解码后产生的协议对象，会被包装成task投入到task queue，然后worker线程会从该队列取出task执行，有些系统会用多进程而非多线程，通过共享存储，维护2个方向的shm queue，一个input q，一个output q，为了提高并发度，有时候会引入协程，协程是用户线程态的多执行流，它的切换成本更低，通常有更好的调度效率。

另外，构建漏斗型业务或者系统，从客户端请求到接入层，到逻辑层，到DB层，层层递减，过滤掉请求，Fail Fast（尽早发现尽早过滤），嘴大屁眼小，哈哈。

漏斗型系统不仅仅是一个技术模型，它也可以是一个产品思维，配合产品的用户分流，逻辑分离，可以构建全方位的立体模型。

5、小结

莫让浮云遮望眼，除去繁华识真颜。我们不能掌握了大方案，吹完了牛皮，而忽视了编程最本质的东西，掌握最基本最核心的编程能力，比如数据架构和算法，设计，惯用法，培养技术的审美，也是很重要的，既要致高远，又要尽精微。

H. 云计算服务器有哪些要求

那么云计算有哪些特点呢？

1、超大规模 “云”具有相当的规模，Google云计算已经拥有100多万台服务器，亚马逊、IBM、微软和Yahoo等公司的“云”均拥有几十万台服务器。“云”能赋予用户前所未有的计算能力。

2、虚拟化 云计算支持用户在任意位置使用各种终端获取服务。所请求的资源来自“云”，而不是固定的有形的实体。应用在“云”中某处运行，但实际上用户无需了解应用运行的具体位置，只需要一台笔记本或一个PDA，就可以通过网络服务来获取各种能力超强的服务。

3、高可靠性 “云”使用了数据多副本容错、计算节点同构可互换等措施来保障服务的高可靠性，使用云计算比使用本地计算机更加可靠。

4、通用性 云计算不针对特定的应用，在“云”的支撑下可以构造出于变万化的应用，同一片“云”可以同时支撑不同的应用运行。

5、高可伸缩性 “云”的规模可以动态伸缩，满足应用和用户规模增长的需要。

6、按需服务 “云”是一个庞大的资源池，用户按需购买，像自来水、电和煤气那样计费。

7、极其廉价 “云”的特殊容错措施使得可以采用极其廉价的节点来构成云;“云”的自动化管理使数据中心管理成本大幅降低;“云”的公用性和通用性使资源的利用率大幅提升;“云”设施可以建在电力资源丰富的地区，从而大幅降低能源成本。

云计算对服务器的要求

在了解了云计算之后，我们再说回云计算服务器，现在对于云计算服务器没有一个明确的定义，也没有一个统一的标准。与传统服务器相比，传统服务器中，包含处理器摸块、存储模块、网络模块、电源、风扇等设备。

云服务器关注的是高性能吞吐量计算能力，关注的是在一段时间内的工作最总和。因此，云服务器在架构上和传统的服务器有着很大的区别。

架构上，云服务器体系架构包含云处理器模块、网络处理模块、存储处理模块与系统件理模块等。这种架构的优势使得云服务器可以大大提高了利用率，采用多个云处理器完成系统设计，引入低功耗管理理念完成对系统的集中冗余管理，同时在系统中省去了很多重复的硬件。

云服务器一般包括线程、核、处理器、网络、加速器等功能单元全部计算的总和。因此，云计算一般都有着庞大的数据输入量或海量的工作集。那么服务器应该具备哪些能力呢，我们详细的来说一说。

高密度

高密度低成本基本上已经是云服务器的基本要求了，按照云计算中心本身的特点，云服务器应该和云计算中心高密度、低功耗、低成本的特点相符，即主要面向大规模部署的云应用。高密度服务器能够减少延迟、提高反应速度。目前高密度服务器主要分为多路机架和刀片服务器。

虚拟化

服务器虚拟化的能力，可以说直接影响云计算的效果。由于服务器虚拟化技术实现了将高负载节点中的某些虚拟机实时迁移到低负载的节点，把多个低负载的虚拟机合并到一个物理节点，并将多余的空闲物理节点关闭，以提高资源的使用效率，使负载达到均衡，从而使上层应用的性能得到了保障，同时还达到了减少能耗的目的。

因此云计算利用服务器虚拟化技术可实现对虚拟机的部署和配置，通过对虚拟机的快速部署和实时迁移能大大提高系统的效能，还可通过对虚拟机资源的调整来实现软件系统的可伸缩性，确保系统能迅速从故障中恢复并继续提供服务，提高了系统的可靠性与稳定性。所以在购买云服务器的时候，服务器硬件虚拟化的支持程度是考量服务器的一个重要因素。

横向扩展

根据云计算的第一个特点“超大规模”来说，云计算服务器的横向扩展能力就变得至关重要，目前英特尔已经推出了横向扩展的存储解决方案，结合英特尔的硬件，可以对这种大量的文件访问提供更高数据库和更好的可扩展性，而英特尔万兆网卡可以结合英特尔虚拟化技术，为整个云计算的中心提供更高效、更安全以及更简化的方式，保证了云数据中心的灵活性。

并行计算

云计算在某种形式上来说就是分布式计算、并行计算、网格计算等一脉相传的技术路线，从概念上来说，可以把云计算看成是“存储云”+“计算云”的有机结合，而计算云就是指并行计算，因此，云计算的基础架构首先是要确保能实现并行计算。

总结：

综上所述云计算对于服务器本身的性能要求不是很高，但对于服务器的结构灵活性上来说有一定的要求，另一方面就是对于服务器的计算密度、虚拟化能力、以及是否能够实现并行计算的能力这几方面要注重的去考虑，所以我们再去挑选服务器的时候，结合上述的四点要求去做，以做到事半功倍的效果。

I. slb负载均衡 是 nginx 吗

不是。

SLB，服务器负载均衡（Server Load Balancing），可以看作HSRP（热备份路由器协议）的扩展，实现多个服务器之间的负载均衡。

Nginx(engine x) 为一个高性能的HTTP和反向代理web服务器，同时也提供了IMAP/POP3/SMTP服务。Nginx由伊戈尔·赛索耶夫为俄罗斯访问量第二的Rambler.ru站点（俄文：Рамблер）开发的，第一个公开版本0.1.0发布于2004年10月4日。

(9)如何提高亿速云服务器负载均衡扩展阅读

负载均衡算法有两种：

Weighted round robin(WRR)和Weighted least connections(WLC)，WRR使用加权轮询算法分配连接，WLC通过一定的权值，将下一个连接分配给活动连接数少的服务器。

配置分为两部分，第一部分使用slb serverfarm serverfarm_name命令定义SLB选项，包括指定真实服务器地址；第二部分使用ip slb vserver virtual_server-name来指定虚拟服务器地址。

Nginx可以在大多数UnixLinux OS上编译运行，并有Windows移植版。Nginx的1.4.0稳定版于2013年4月24日发布，一般情况下，对于新建站点，使用最新稳定版作为生产版本，已有站点的升级急迫性不高。

Nginx的源代码使用 2-clause BSD-like license。Nginx为一个很强大的高性能Web和反向代理服务，它具有很多非常优越的特性：

在连接高并发的情况下，Nginx为Apache的替代品：Nginx在美国为做虚拟主机生意的老板们经常选择的软件平台之一。能够支持高达50000个并发连接数的响应。