Ⅰ 視頻直播APP源碼製作，如何保持系統的流暢運行呢
通常在觀看直播時我們可以發現，那些網紅主播或者明星入駐直播平台直播時，同一時間內直播間的人數可能會達到幾十萬甚至幾百萬人。這也就是我們常說的高並發問題。那麼在開發直播app軟體過程中，怎樣才能保持系統的流暢運行呢?
（1）客戶端層
能夠處理各種設備的兼容問題，包括ios、Android、Windows和web等各種開發平台的語言適配，是系統流暢度的重要保障。再加上消息通道的管理維護，包括移動端的弱網管理和斷線重連等。以保證數據安全，所有上下行的數據包都進行加密處理，從而避免數據泄露或中間人攻擊等安全風險。
（2）網關接入層
直播app軟體開發會涉及到管理大量客戶端的連接，單個節點可以維護數十萬量級的客戶端。處理不同類型客戶端的協議兼容，由於客戶端實現技術的多樣性，導致客戶端與網關之間底層的數據通信協議存在差異，需要由不同的接入網關做協議轉換。
（3）路由層
業務層接入的「中轉站」，同時承擔負載均衡的作用。單個業務節點處理能力達到瓶頸時，更方便擴容。路由層使業務層的擴容對前置網關層完全透明，當一個網路的業務集群出現網路故障時，可以切換到備用網路從而保證直播服務的可用性。
（4）業務層
主要處理聊天室內的業務消息，一個集群內有眾多節點且相互對等，任何一個節點出現故障都會使整個集群的處理能力下降，但是並不會引起服務的中斷，因為其他節點可以繼續接管業務數據包的處理，也是直播app軟體的業務伺服器部署採用水平擴展、主從讀寫分離方式的重要原因。
Ⅱ JAVA語言的情況下，怎麼架設一個完整的app後台
說說自己總結的幾個點。設計支持高並發的應用步驟如下。1，根據app的實際業務設計合適的數據模型。這里說的數據模型主要是指業務實體有哪些，彼此的關聯是怎樣。2，思考每個業務實體，數據量，訪問的頻率和讀寫比率，查詢的復雜程度等方面，設計整個應用的數據管理方案。數據訪問盡可能簡單獨立，避免復雜的sql，便於後續性能擴展。對接關系型資料庫用ibatis比較靈活，容易管理。3，數據管理方案確定之後就成功一大半啦～ spring可以幫助你更好的管理代碼的依賴結構，便於理解和重構，如果只是簡單的後端介面加上native的app，基本上不需要mvc框架。對於支持大並發應用，制定的數據管理方案，選擇合適的數據管理中間件是重點。而框架往往用來是幫助提升開發效率，優化代碼組織結構，用的好也不會提升性能，用不好會大概率影響性能和並發量。
Ⅲ 一般互聯網公司 如何進行高並發的架構
一、什麼是高並發
高並發（High Concurrency）是互聯網分布式系統架構設計中必須考慮的因素之一，它通常是指，通過設計保證系統能夠同時並行處理很多請求。
高並發相關常用的一些指標有響應時間（Response Time），吞吐量（Throughput），每秒查詢率QPS（Query Per Second），並發用戶數等。
響應時間：系統對請求做出響應的時間。例如系統處理一個HTTP請求需要200ms，這個200ms就是系統的響應時間。
吞吐量：單位時間內處理的請求數量。
QPS：每秒響應請求數。在互聯網領域，這個指標和吞吐量區分的沒有這么明顯。
並發用戶數：同時承載正常使用系統功能的用戶數量。例如一個即時通訊系統，同時在線量一定程度上代表了系統的並發用戶數。
二、如何提升系統的並發能力
互聯網分布式架構設計，提高系統並發能力的方式，方法論上主要有兩種：垂直擴展（Scale Up）與水平擴展（Scale Out）。
垂直擴展：提升單機處理能力。垂直擴展的方式又有兩種：
（1）增強單機硬體性能，例如：增加CPU核數如32核，升級更好的網卡如萬兆，升級更好的硬碟如SSD，擴充硬碟容量如2T，擴充系統內存如128G；
（2）提升單機架構性能，例如：使用Cache來減少IO次數，使用非同步來增加單服務吞吐量，使用無鎖數據結構來減少響應時間；
在互聯網業務發展非常迅猛的早期，如果預算不是問題，強烈建議使用「增強單機硬體性能」的方式提升系統並發能力，因為這個階段，公司的戰略往往是發展業務搶時間，而「增強單機硬體性能」往往是最快的方法。
不管是提升單機硬體性能，還是提升單機架構性能，都有一個致命的不足：單機性能總是有極限的。所以互聯網分布式架構設計高並發終極解決方案還是水平擴展。
水平擴展：只要增加伺服器數量，就能線性擴充系統性能。水平擴展對系統架構設計是有要求的，如何在架構各層進行可水平擴展的設計，以及互聯網公司架構各層常見的水平擴展實踐，是本文重點討論的內容。
三、常見的互聯網分層架構
常見互聯網分布式架構如上，分為：
（1）客戶端層：典型調用方是瀏覽器browser或者手機應用APP
（2）反向代理層：系統入口，反向代理
（3）站點應用層：實現核心應用邏輯，返回html或者json
（4）服務層：如果實現了服務化，就有這一層
（5）數據-緩存層：緩存加速訪問存儲
（6）數據-資料庫層：資料庫固化數據存儲
整個系統各層次的水平擴展，又分別是如何實施的呢？
四、分層水平擴展架構實踐
反向代理層的水平擴展
反向代理層的水平擴展，是通過「DNS輪詢」實現的：dns-server對於一個域名配置了多個解析ip，每次DNS解析請求來訪問dns-server，會輪詢返回這些ip。
當nginx成為瓶頸的時候，只要增加伺服器數量，新增nginx服務的部署，增加一個外網ip，就能擴展反向代理層的性能，做到理論上的無限高並發。
站點層的水平擴展
站點層的水平擴展，是通過「nginx」實現的。通過修改nginx.conf，可以設置多個web後端。
當web後端成為瓶頸的時候，只要增加伺服器數量，新增web服務的部署，在nginx配置中配置上新的web後端，就能擴展站點層的性能，做到理論上的無限高並發。
服務層的水平擴展
服務層的水平擴展，是通過「服務連接池」實現的。
站點層通過RPC-client調用下游的服務層RPC-server時，RPC-client中的連接池會建立與下游服務多個連接，當服務成為瓶頸的時候，只要增加伺服器數量，新增服務部署，在RPC-client處建立新的下游服務連接，就能擴展服務層性能，做到理論上的無限高並發。如果需要優雅的進行服務層自動擴容，這里可能需要配置中心裡服務自動發現功能的支持。
數據層的水平擴展
在數據量很大的情況下，數據層（緩存，資料庫）涉及數據的水平擴展，將原本存儲在一台伺服器上的數據（緩存，資料庫）水平拆分到不同伺服器上去，以達到擴充系統性能的目的。
互聯網數據層常見的水平拆分方式有這么幾種，以資料庫為例：
按照范圍水平拆分
每一個數據服務，存儲一定范圍的數據，上圖為例：
這個方案的好處是：
（1）規則簡單，service只需判斷一下uid范圍就能路由到對應的存儲服務；
（2）數據均衡性較好；
（3）比較容易擴展，可以隨時加一個uid[2kw,3kw]的數據服務；
不足是：
（1）請求的負載不一定均衡，一般來說，新注冊的用戶會比老用戶更活躍，大range的服務請求壓力會更大；
按照哈希水平拆分
每一個資料庫，存儲某個key值hash後的部分數據，上圖為例：
這個方案的好處是：
（1）規則簡單，service只需對uid進行hash能路由到對應的存儲服務；
（2）數據均衡性較好；
（3）請求均勻性較好；
不足是：
（1）不容易擴展，擴展一個數據服務，hash方法改變時候，可能需要進行數據遷移；
這里需要注意的是，通過水平拆分來擴充系統性能，與主從同步讀寫分離來擴充資料庫性能的方式有本質的不同。
通過水平拆分擴展資料庫性能：
（1）每個伺服器上存儲的數據量是總量的1/n，所以單機的性能也會有提升；
（2）n個伺服器上的數據沒有交集，那個伺服器上數據的並集是數據的全集；
（3）數據水平拆分到了n個伺服器上，理論上讀性能擴充了n倍，寫性能也擴充了n倍（其實遠不止n倍，因為單機的數據量變為了原來的1/n）；
通過主從同步讀寫分離擴展資料庫性能：
（1）每個伺服器上存儲的數據量是和總量相同；
（2）n個伺服器上的數據都一樣，都是全集；
（3）理論上讀性能擴充了n倍，寫仍然是單點，寫性能不變；
緩存層的水平拆分和資料庫層的水平拆分類似，也是以范圍拆分和哈希拆分的方式居多，就不再展開。
五、總結
高並發（High Concurrency）是互聯網分布式系統架構設計中必須考慮的因素之一，它通常是指，通過設計保證系統能夠同時並行處理很多請求。
提高系統並發能力的方式，方法論上主要有兩種：垂直擴展（Scale Up）與水平擴展（Scale Out）。前者垂直擴展可以通過提升單機硬體性能，或者提升單機架構性能，來提高並發性，但單機性能總是有極限的，互聯網分布式架構設計高並發終極解決方案還是後者：水平擴展。
互聯網分層架構中，各層次水平擴展的實踐又有所不同：
（1）反向代理層可以通過「DNS輪詢」的方式來進行水平擴展；
（2）站點層可以通過nginx來進行水平擴展；
（3）服務層可以通過服務連接池來進行水平擴展；
（4）資料庫可以按照數據范圍，或者數據哈希的方式來進行水平擴展；
各層實施水平擴展後，能夠通過增加伺服器數量的方式來提升系統的性能，做到理論上的性能無限。