本文介绍了后端开发中的一些核心术语，如QPS、TPS、并发数和响应时间，阐述了它们在衡量系统处理能力中的作用。接着，讨论了分布式与集群的概念，解释了单台计算机和集群的高性能优化策略。此外，文章还探讨了高可用性，包括计算高可用和存储高可用，并提到了状态决策的三种方式。最后，详细讲解了数据库集群、负载均衡的种类以及限流、熔断和降级在防止服务雪崩中的重要性。通过本文，读者可以对后端系统的性能优化和稳定性有更深入的理解。
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大家好我是张拭心，前段时间听完了某时间 app 上的后端架构课程，在公司也参加了一些后端方面的技术培训，想着要总结一下，就吹出了上一篇的牛。
然而在写作过程中，我发现很难用自己的话把学到的知识表述一遍。我们知道如果可以用自己的理解来描述一个知识点，证明这个知识已经和我们当前的知识点建立了联系，但后端开发我经验很少，学到的理论知识还基本是个孤岛，没办法有很多自己的理解。
文章的内容缺乏自己的创作，甚至直接是一些优质文章的复制，这在我看来最多能算作学习笔记，距离我当初吹的牛差的太远，希望读者朋友能够理解包容一下，谢谢了。
读完本文，希望你会对后端一些常用的术语有所理解。
我们知道，与前端关注 C 端体验不同，后端关注后台数据处理能力。用户量多与不多，访问次数多与少，在后端需要做的工作完全不同。
为了应对高并发的请求，后端系统需要具备高性能、高可用、可拓展等特点，为了实现这三点，要做的工作非常多，我们来简单了解下。
经常听到后台人员介绍自己开发的系统 QPS 多少多少，这是什么意思呢？
QPS（TPS）、并发数、响应时间（RT）
简单概括：这些数据代表着系统的处理能力。
QPS表示的是：每秒处理完的请求数，一般针对单个接口服务，又叫“吞吐量”TPS表示的是：每秒处理完的事务数，一个事务在分布式中可能对应多个请求，因此这个指标一般针对整个系统并发数表示系统同时能处理的请求数，受线程数、 进程数、CPU 数等影响响应时间（RT）：表示处理一次请求所需的平均时间，包括CPU运算、IO、外部系统响应等时间组成。
QPS（TPS）= 并发数/平均响应时间
一个系统吞吐量通常由QPS（TPS）、并发数两个因素决定。
每套系统这两个值都有一个相对极限值，在应用场景访问压力下，只要某一项达到系统最高值，系统的吞吐量就上不去了，如果压力继续增大，系统的吞吐量反而会下降，原因是系统超负荷工作，上下文切换、内存等等其它消耗导致系统性能下降。
做系统设计时，要考虑 CPU 性能、IO 操作耗时以及外部系统响应时间造成的响应时间影响，除了要评估出大概的 QPS、并发数后，还要考虑系统最高能承受的 TPS 多少。
拿淘宝来说，凌晨的访问量比较少，需要的机器不太多，但到了中午或者晚上访问量骤增，为了能灵活的应对这种不同时间要求不同的处理能力，同时尽可能地降低成本，使用云计算资源是一个好的出路。
分布式与集群
单个服务器终究性能有限，要实现能够处理高并发请求的系统，需要有集群，还得设计高性能的分布式系统来提系统的处理能力。
简单概括分布式与集群的区别：分工协作和一群人。
分布式和集群的概念似乎有些重复，都说的是好多机器，但实际上集群指的就是一群机器，没有额外的业务信息。而分布式强调的是将不同的业务分散到不同的机器上，分散每个服务器的压力。
上图中，集群指的是三个 Web Server，而分布式是指：客户端的访问经过负载均衡器分发到不同的 Web 服务器。
分布式包含的内容很多，如下图所示，有兴趣的朋友可以进一步学习：
分布式会带来很多的其他问题，最主要的就是一致性。
推荐阅读：小白科普：分布式和集群分布式与集群的区别是什么？什么是分布式系统，如何学习分布式系统
高性能
后台系统中的“高性能”主要包括两部分：
尽可能多地榨干单台计算机的性能
尽可能高的利益计算机集群的能力
单台计算机的高性能
操作系统和性能最相关的就是进程和线程：
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