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仅用8个虚拟机如何处理数十亿事务

仅在8台虚拟机上，就实现了原本需要100台虚拟机才能实现的工作。甚至当CPU占用高达90%时仍能快速响应，这种前所未见的事务处理密度，却仅需之前十分之一的时间。在降低成本的同时，还考虑到了无需增加相应的计算基础架构就能获得企业成长——日处理数十亿事务的系统是如何打造出来的?

<div>　　采用很多虚拟机来提供服务的方案到底有什么问题呢?

　　提供服务时使用的虚拟机规模很小，每台虚拟机的吞吐量也很低：基于Actor的反应系统在有效地利用计算资源方面非常出色，因此我们可以缩减系统规模，而无需依赖于典型粗暴的自动缩放机制。

　　对网络和路由选择架构造成很大压力：随着各项服务趋于互联化，请求经过重重传递之后会造成延迟增加、用户体验下降的后果。

　　规模越大，成本越高昂：由数百台虚拟机联合提供的服务，由于管理、监控以及无效缓存的问题，势必会造成昂贵的开销。

　　规模越小，敏捷性越高：跨越数百台虚拟机部署服务需要花费很长的时间。

　　每台虚拟机的CPU利用率更高：由于CPU的处理速度不会增加，所采用的架构需要提高虚拟机CPU的利用率。

　　需要在松散耦合、易于维护和可快速构建的超微服务(nanoservice)基础上建立起微服务：我们不希望结构体系层层叠叠过于复杂，而是需要对服务所做的工作有清晰的可见性，在了解服务功用时无需深入到深层代码之中。

　　考虑到以上因素，虚拟机需要的系统应当拥有如下特质：

　　可扩展：可横向扩展到数百个节点，也可纵向扩展为多个处理器，以实现日处理数十亿个请求的性能。

　　延迟低：在非常细化的颗粒度中实现可控性。

　　对故障具备弹性。

　　在调整服务边界时具有灵活性。

　　借助编程模型与企业文化，促进可扩展性与简易性的实现，包括在处理故障与错误时更为简洁。

　　以上就是小编总结的内容。

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