Высоконагруженные системы, каковы принципы разработки?
========================================================

 Всем привет, каковы принципы разработки высоконагруженных систем?  

  

А то вот в некоторых книгах приводят использование cgi-скриптов на python, использование python из скриптов на php и т.д. Безопасно ли это вообще в плане стресс-ситуаций, когда пользователей очень много?  

  

Как разрабатывать сетевые сервисы на сокетах в случаях высокой нагрузки? Как?  

  

Какие языки лучше использовать для этого? Какие не использовать?   

  

Спасибо 

 давайте так, есть два вида задач:  
  

 - CPU bound - различные алгоритмы, математика, кодирование/декодирование/шифрование... словом все что нагружает процессор.  

 - I/O bound - собственно когда у нас идет множество операций с вводом/выводом, где-то 90% задач связанных с WEB и серверной разработкой.  
  

Для CPU bound стоит использовать языки вроде Си, Rust, Dlang, Go и т.д. Словом языки которые компилируются в эффективный машинный код.  
  

Для I/O bound - Go, NodeJS, Erlang, Java.... да в принципе не важно какой язык, главное что бы использовались неблокируемые вызовы и отсутствовали блокировки.   
  

Еще есть очереди задач, горизонтальное масштабирование и т.д. Архитектура и алгоритмы используемые в системе влияет часто намного сильнее нежели языки программирования.  
  

> Какие языки лучше использовать для этого? Какие не использовать? 

  

Никаких ограничений, только здравый смысл. То есть врядли мы будем писать сложную математику на node.js, но задач связанных с этим намного меньше. Так же никто не говорит о том что систему нужно писать строго на одном языке. Нынче модно использовать микросервисы, каждый из которых может быть реализован на своем языке и со своей базой данных, идеально подходящих для конкретной задачи.  
  

Еще не стоит забывать о алгоритмах. Они тоже должны быть оптимальны. Например взять простую задачу - кластеризация меток на карте. Представьте что у вас в базе миллион объектов, которые мы должны выводить на карте. Поскольку делать подобное на клиенте будет проблематично - мы должны делать это на сервере и возвращать на клиент ровно столько данных сколько ему нужно.  
  

И на таких объемах даже если бы мы взял Си, если наш алгоритм имеет сложность O(N^2) то как бы ничего тут особо не поделать. И так и так медленно будет. А вот если мы возьмем какие-либо алгоритмы имеющие сложность O(NLogN) то уже возможно что алгоритм этот можно хоть на php/python/ruby имплементить. Так например у меня этот алгоритм реализован на Java и не самым эффективным образом. Справляется.  
  

Еще влияет скорость разработки (всякие ruby/python/node в этом плане хороши), стоимость поддержки (Си поддерживать сильно дороже чем Go например, хотя всегда можно написать все настолько плохо что проще выкинуть чем поддерживать), стоимость разработчиков.... Скажем найти дешевых сильных разработчиков на Go или Rust будет весьма проблематично.  
  

Так же не стоит забывать что сервера нынче стоят не так дорого. Иногда бизнесу проще доплатить за еще десяток серверов нежели писать все на плюсах.  
  

Собственно главное правило высоконагруженных систем - **нагрузочное тестирование а потом уже оптимизации** 

 Про cgi, python, php, apache нужно сразу забыть. Лучше забыть и про http и вебсокеты. А смотреть на C/C++, node.js, Go, in-memory базы данных, TCP сокеты. 

 Добавлю, что для повышения производительности можно использовать микросервисы, написанные на C/C++ и контролируемых менеджером. А обращаться к менеджеру уже посредством сокета или через БД, давая задачи на выполнение.   

А всё формирование страниц - отдать PHP (к примеру). В итоге получится синхронная система с полу-автоматической разделяемой нагрузкой на CPU, которую можно довести до автоматической путём создания сбалансированных правил распределения нагрузки на CPU разными модулями в различных ситуациях. 

<https://leha2148.000webhostapp.com/develop.html>