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。