数位转型趋势
数位资讯化在30年间迅速蓬勃的发展，新的资讯技术持续进步不仅造就了许多新兴产业，更多的是大型企业的数位化转型，从生活中我们可以看到许多行为都已经与资讯化系统高度结合，资讯化系统已经成为各行各业不可或缺的基本经营需求。
- 饮食 : 订餐、预约、促销活动餐饮劵等
- 服饰 : 走出家门已不是唯一选择，丰富的网路购物更便利选购
- 住宅 : 预约订房、线上看房等，不再需要电话预约或现场预约
- 行动 : 各种车票预订、时刻表的网路查询
- 教育 : 如今线上教育的蓬勃发展，实体教室已不是教育的唯一途径
- 娱乐 : 各式的线上游戏、行动游戏、网路大型赛事转播
▲2019年线上即时对战游戏转播创下最高同时在线人数4400万人(
危机警讯
在网路资讯化不断蓬勃发展成长的状态下，企业拥有更多的订单、会员及庞大的交易，商业运作也逐渐依赖着系统来完成所有事情，随之而来系统使用率也同时大幅提升，看似一切都美好的状态下，其实伴随着隐忧，企业系统将面临资源不足、处理缓慢、更可能是系统崩溃的问题发生。
举例来说，企业筹办已久的一场直播活动，却因当日人流庞大造成订单、播放系统负荷不良，让用户体验不佳与之中断，因此在一片好景下造成巨额损失及商誉受损。
▲2021某网路银行上线就因人流超载服务中断将近5小时 (图片来源 : 苹果新闻网)
2. 什么是高并发?
高并发(High Concurrency)
首先要了解，并发行为指的是同一时间有多个请求同时访问，而当服务系统运作时，因为同一时间大量的增加使用率而造成的高负荷行为，在系统架构上我们称之为高并发，这种状况会造成伺服器负荷过高导致当机或瓶颈，无法提供正常的服务。
因为高并发所影响的系统面相有很多，其包含著作业系统、网路、硬体资源、网页伺服器、资料库、程式码...等等众多因素需要考量，当服务供应的使用量越来越庞大，同时上线人数可能已不再是一千人，而是上万人甚至数十万人，就不是单一个伺服器所能应付的是事情了。
随着网路普及化，智慧型手机取代实体商店，我们可以观察到网路商业模式不断以倍数的年成长数增加。
举一个大型的实际案例：天猫淘宝每年都必须面临这样的挑战。
▲天猫淘宝双11每秒并发订单成长图 (资料来源 : 阿里云)
如何规划高可用性的系统?
这个问题一直都是企业IT人员长期烦恼的问题，一方面要评估系统支出成本，一方面要预防发生系统瓶颈的状况。
在进入规划前我们需要先了解几项评估指标 :
- QPS(Query Per Second)是服务伺服器每秒能够查询次数的参考指标，但不包括写入操作
- TPS(Transactions Per Second)每秒服务能完成多少请求是压力测试软体的一种单位指标，其测试客户端对伺服器发出请求到结束每秒所能达成的次数
- RT(Response Time)是客户端对服务器发出一个请求到收到回应数据所需要的总体时间，是重要指标，其直接反应了一个系统的快慢，通常以毫秒为单位
- Throughput 是指系统CPU、Memory、IOPS的乘载压力能力，与硬体效能有关
- PV(Page View) 是指服务器端有端少次的浏览量，客户端重新整理页面即计算一次
- UV(Unique Visitor) 是指有多少独立客户端访问服务，即不同IP位址访问从以上评估指标可以看到，规划高可用性的系统通常是需要观察系统状态一段时间，或透过软体进行压力测试，并透过监控得到众多的数据后，经过调整才能成功。而关于高并发问题在许多先进的努力下将有什么解方呢?
下一篇将继续与大家探讨高并发架构。
技术长
蓝国豪 Levi Lan