高并发平台搭建（广州软件公司） ，高并发系统开发，高并发APP定制
Zui近很多客户商家， 非常关心我们Legendshop商城系统并发量数据， 其实经过 包括中烟集团，上汽集团商城，中核集团，招商银行等客户项目这么多年的实战落地，我们有一套相对成熟的落地方案；我们整理了一些设计思路，给大家做一个分享：
1、概述
LegendshopB2B2C电商平台具有大用户量、大业务量和高并发的特点。常规条件下，大数据量将使B2B2C电商平台性能下降，系统响应速度变慢。而对电子商务网站，用户对响应速度要求高。在这种情况下，我们要根据具体的性能要求来设计我们的LegendshopB2B2C电商平台。
这里，我们建设一个能承受500万日活跃用户的B2B2C的平台，需要如何建设？
2、名词解析
DAU(Daily Active User)日活跃用户数量。
PV（Page View）访问量, 即页面浏览量或点击量，衡量网站用户访问的网页数量；
UV（Uni）独立访客，统计1天内访问某站点的用户数(以cookie为依据);访问网站的一台电脑客户端为一个访客。
IP（Internet Protocol）独立IP数，是指1天内多少个独立的IP浏览了页面，即统计不同的IP浏览用户数量。
3、常用业务场景分析
在Legendshop B2B2C电商平台，Zui常见的业务场景有以下几个，他们的并发要求是怎么样呢？
3.1、电商平台首页
计算模型：
每秒处理请求的数量=((80%*总PV量)/(24*60分*60秒*40%)) 。
其中关键的参数是80%、40%。表示一天中有80%的请求发生在一天的40%的时间内。24的40%是9.6，有80%的请求发生一天的9.6个当中（很适合电商平台的应用，高峰时间请求多，闲时请求少，不是一天的访问都是平均,晚高峰18点-22点是一般电商平台Zui高峰时期）。
计算结果：
500万DAU ，估算会产生10倍比率的首页PV访问
((80%*500万*10倍)/(24*60分*60秒*40%)) = 1157个请求/秒
以上请求数量是均匀的分布在白天的9.6个中，但实际情况并不会这么均匀的分布，会有高峰有低谷。为了应对高峰时段，晚高峰18点-22点是一般电商平台Zui高峰时期，应该留一些余地，Zui少也要x2倍，x3倍也不为过。
1157个请求/秒 *3倍=3471个请求/秒。
3.2、商品页面
计算模型：
500万DAU ，估算会产生10倍比率的商品页面PV访问
1157个请求/秒 *3倍=3471个请求/秒
3.3、订单下单
计算模型：
习惯以3%-5%的日活跃用户下单比例来推算用户的订单数，每个订单会产生10个请求
每秒处理请求的数量=((80%*日活跃用户数量*5%)/(24*60分*60秒*40%)) 。
((80%*500万*5%*10)/(24*60分*60秒*40%)) = 60个请求/秒
60个请求/秒*3倍=180个请求/秒
3.4、秒杀
计算模型：
习惯以1%的日活跃用户同一时间参与秒杀，
500万*1% = 50，000个请求/秒
4、高并发常用技术
在B2C网站架构设计中，将通过如下方法保持大数据量情况下网站系统的高性能：
4.1动静分离与数据缓存
数据库访问的性能往往是网站性能的瓶颈。
根据经验数据，用户在访问互联网站时，超过90%的操作只是读取数据，提交、修改数据不到10%。因此可以将内容相对固定、主要供用户浏览的页面（如产品展示页面）生成缓存，而无须访问数据库。这样，可以大幅度提高网站性能。
对于静态内容（网页、图片、音频文件、脚本文件等）可以选择CDN（Content DeliveryNetwork，内容分发网络）方式发布，从而通过专业内容发布服务提高网站访问速度。
频繁修改的数据可以采用缓存的办法处理。Redis功能强大、简单易用，支持分布式数据处理，是商城平台常用的缓存方案。
4.2数据库集群和应用集群
可以配置数据库集群，实现读写分离。选用MySQL数据库，主数据库负责处理数据写入操作，对于单纯读操作，分发给从数据库处理。数据发生更改时，主数据库自动同步数据到从数据库。从而提高数据库整体性能。可以根据需要配置多台从数据库服务器。也可以根据业务发展随时增加。
4.3负载均衡
对于应用服务器、数据库集群均配置负载均衡，充分利用系统资源。
4.4 数据库
数据库系统性能是网站性能的瓶颈。
通过配置数据库集群，实现读写分离之外，还可以通过多种技术手段提高数据库访问性能。如下：
数据库分表：同一个数据表中，不同字段读写频率存在差异，或者存在大字段时，采用纵向分表，从而降低数据库I/O次数，提高性能；一个数据库表中数据条目增多，查询性能低下时，采取横向分表策略，减少单个表中数据条目数。
充分利用索引：分析用户查询行为，合理建立索引。
4.5程序
采用技术手段对程序和页面进行优化，充分利用缓存。
4.6秒杀的程序常用技术
1，随机丢弃，减少进入核心逻辑的请求。
2，多层筛选，平均核心逻辑的IO。
3，缓存，消息队列，保证业务和数据正确，开启多个服务节点处理消息队列，当没有库存后，抛弃队列里的剩余请求。