1. http請求到達目標網站服務器之前

2. http請求到達目標網站服務器之后

如果忽略其中硬件部分和部分細節，請求一個網站數據的大體過程如下圖所示（其中CDN和緩存部分可以省略）：

我們要想縮短一個網站的響應時間，本質上是提高數據的返回速度，說的直白一點就是要把請求數據過程中的各個步驟提高速度，這樣整體下來響應時間就會縮短。

把數據放在離用戶越近的地方響應時間越快

客戶端

客戶端是發起一個網站請求的源頭，其實這個源頭可以施加一定的策略來大大縮短某些數據的獲取時間。其中最為常用的就是緩存，一些常用的，很少變動的資源緩存在客戶端，不但能縮短獲取資源的時間，而且在很大程度上能減輕服務端的壓力。比如一些圖片，css，js文件，甚至一些接口的數據或者整個網頁內容都可以在客戶端做緩存。另外http請求的合并也可以減少對服務端的請求次數，在一定程度上可以縮短請求的響應時間。

DNS

一般網站的訪問方式都采用域名的方式（很少見IP方式），既然是域名就涉及到DNS解析速度的問題，如果DNS服務解析的速度比較慢，整體過程的響應時間也會加長，不過這個過程其實很少出現慢的問題（不是說沒有）。

網絡

客戶端獲取到網站IP之后通過網卡把Http請求發送出去，目標地址為相應的網站服務器。在這個過程當中如果客戶端和服務器端有一方帶寬比較小的話，就會加大響應時間。我司曾經就因為服務器帶寬過小導致客戶端響應時間很長的情況，當時排查了很長時間才發現。

當然網絡是不可靠的，這個過程的響應時間其實取決于很多因素，比如路由器的路由策略是否最優，整個過程通過的網關數據量等。所以有很多網站其實是多地區多機房部署的，目的就是為了讓用戶通過很短的網絡路徑就能到達網站（其實這個過程運營商的選擇也有影響）。

網站

當一個請求到達網站服務器，服務器便開始處理請求，一般會有專門處理業務請求的一個業務層，有的體現為rpc協議的微服務，有的體現為簡單的一個代碼分層。最終請求的數據會通過查詢數據庫來返回。其實這個過程和車站購票流程一樣，每個窗口的處理能力是有限的，對應到服務器處理能力。由于這個原因，所以誕生了負載均衡的策略，核心思想就是：分。一臺服務器不夠，那就兩臺，三臺，四臺..... 直到并發的所有請求的響應時間都在可控范圍之內。

數據庫的情況類似，一個數據庫扛不住壓力，就加到N個數據庫分散壓力。一個表扛不住壓力，就把這個表拆分開，拆分成多個表，甚至拆分到多個不同服務器數據庫，這就是我們常用的拆表策略。有的時候在同一個數據庫中進行表拆分，性能的提升并非大化，因為一臺服務器的磁盤IO是有上限的，就算拆成100個表，還是在同一個物理磁盤上，當然這樣可緩解鎖單表的情況。

現在有很多的場景采用NOsql代替關系型數據庫來縮短響應時間，在正常情況下，由于關系型數據庫的本身因素在特定場景下的讀寫速度比Nosql要慢很多，所以系統設計初期，可以考慮采用關系型數據庫和Nosql混用的方案。

緩存

當并發的請求到達一定程度，瓶頸大部分情況下發生在DB層面，甚至DB無論怎么優化總有上限。為了避免頻繁查詢數據庫產生瓶頸，誕生了緩存。在訪問數據庫之前加入了緩存層，當然這里的緩存采用的方案在數據的響應時間上要比數據庫小很多，比如常用的redis，Memcache，但是這些第三方的緩存組件還是要走網絡，比起進程內的緩存還是要慢的多。

現在一般流行的設計在網站層和服務層都有緩存策略，只不過緩存的數據和策略有所不同，但是最終目的都是為了加快請求的響應。當然加了緩存之后，數據的一致性需要仔細設計才可以，如果發生數據不一致的情況，程序員可能要背鍋了。

緩解數據庫壓力并不是引入緩存的唯一因素。

CDN加速

一些小廠可能用不到CDN，但是CDN帶來的加速還是很客觀的。CDN依靠部署在各地的邊緣服務器，通過中心平臺的負載均衡、內容分發、調度等功能模塊，使用戶就近獲取所需內容，降低網絡擁塞，提高用戶訪問響應速度和命中率。CDN就是把離用戶最近的數據返回給用戶。

寫在最后

程序異步化其實并不能縮短響應時間，但是對提高吞吐量有很大作用。

標題名稱：高并發下如何縮短響應時間
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