從一個簡單的問題開始談起——多路服務器的性能為什么會更強？
是因為處理器數量多嗎？是，不過更重要的原因是，I/O速度快,能夠讓多處理器的性能發揮出來。在當前的技術條件下，I/O是系統性能提高的瓶頸，如果I/O問題沒有解決好，處理器數量的增加不一定會帶來性能的提升，極端情況下，新增的資源有可能被I/O全部消耗掉。
I/O是制約多路服務器性能的關鍵因素
眾所周知，不論安騰、至強還是power，處理器主頻都超過了1Ghz，也就是說時鐘周期都遠遠小于1ns，處理器在一個時鐘周期內可以處理多條指令，平均到每條指令的處理時間就更短了。
I/O訪問速度就慢得多，CPU訪問自身cache一定是最快的，延遲在10ns級別，相當于幾十個時鐘周期；訪問本地內存延遲可以控制在100ns以內，跨CPU節點訪問內存，其延遲就到了us級別；如果是要訪問PCI-E上的設備，則要經過VFS、Diver等多個層次，就算通過DMA訪問，其延遲也至少在10us以上。
可以看出，服務器的I/O耗時遠大于計算，I/O的延遲勢必將造成處理核心的大量等待周期，所以，如何建立一個I/O模型，盡量降低I/O對系統性能的開銷，是多路服務器設計必須要考慮的關鍵問題之一。
節點外I/O是災難
談完了服務器內部通信，有必要再談一下服務器外部通信，也就是節點外通信。
節點內部通信雖然會制約系統性能的提升，但仍遠遠優于節點外通信，節點外通訊的延遲普遍在ms級別，最高甚至達到秒級，如果處置不當會嚴重降低系統性能，影響實際業務，這就是大規模在線交易處理系統必須采用多路服務器的主要原因。在線交易處理必須基于同一數據源，各處理器之間必須頻繁通信才能保證數據一致性，如果采用集群技術，服務器的各個處理器核心將用較長的時間等待數據，這種延遲將隨著節點數量的增加飛升，系統很快就會出現擴展瓶頸。
分布式技術難以克服I/O瓶頸
但是，正在被各大互聯網運營商廣泛采用的分布式技術似乎是個反例，很多傳統行業用戶也以為分布式技術能夠更好地承載他們的業務。
其實這是一種誤解，兩類系統在設計原則上存在著根本的不同。
以采用了全分布式架構的阿里巴巴為例，后臺確實經過了雙十一那種近乎災難式的壓力考驗，但是很多天貓購物的人也會遇到虛假下單成功、支付完成后訂單仍顯示未支付等問題，這些問題都是各個系統之間數據不一致導致的，如果阿里巴巴能夠在關鍵系統中采用多路服務器將節點間通訊轉化為節點內通訊，降低內部交互壓力，系統表現肯定會好得多。
這些問題對于淘寶來講僅是一個客戶體驗問題，等雙十一結束后，可以通過人工或者其他手段來解決，但是銀行、電信等行業用戶對于這類問題很難容忍，在數據一致性問題上他們從不探討，所以他們通常把分布式技術都用在非生產性系統中，生產系統采用的都是清一色的大型服務器和關系數據庫，傳統交易處理方式仍然不可替代。
京公網安備 11010502049343號