系统的复杂程度是由很多原因引起的，高性能问题是其中之一，那高性能问题又是什么引起的呢？严格意义上说高性能不是问题，而是一个需求，随着互联网时代到来，特别是移动互联网，人们随时随地都在产生数据，对于单机服务来说已经无法承受大量的计算和网络请求了，所以提出了对于高性能服务的需求。在两种场景下，即单机和服务器集群，都有提高性能的解决方案，下面聊聊这两种方式对于我们软件而言带来的复杂性。

• 单机服务

单机提供服务时，如果想提高性能，可以通过增加内存，增加核数，改用SSD，增加网卡吞吐量，这是通过改进硬件的形式提高性能，但是目前硬件发展是有瓶颈的，总会有个上限值，无法无限量的增加内存和硬盘容量。

再者通过操作系统来进行提升，比如通过使用多线程方式来提升并行速度，使用多进程来提高吞吐量。但是多进程本身也存在很多问题，因为进程数据是独立的，进程之间数据无法共享，只有通过存储机制来进行数据共享，或者引入管道，消息队列，信号量等新的机制，增加了编程的复杂度；而线程机制虽然是进程内部的，可以共享进程的数据，但是同样也引入了复杂度，如为了保证多个线程共享数据的一致性，需要考虑同步机制，互斥锁机制等，编程复杂度提高。

• 集群方案

单机硬件性能是有上限的，所以引入了集群，即通过多台机器提供服务，但是任务的分配形式复杂性提高了。百度的春晚红包，后面由几十万台服务器提供服务，那么任务在这些机器之间如何分配，如何汇总，如何协调，这些是通过一系列的机制来保证的。没有这些保证，机器的数量增长和提供的服务性能提升之间并不是正向的。

我们举一个简单的场景，服务器由一台增加到2台，如何让这2台服务器均匀的提供服务，那么就需要增加负载均衡服务，负载均衡服务是通过硬件还是软件，都需要进行判断和选择，F5，LVS，Nginx，HAProxy，每一种机制都要判断是否适应当前你的业务环境和成本；如果你选择了Nginx来做负载均衡，那么分配算法是轮循还是负载权重？如何保证负载均衡服务器和业务服务器之间的连接，以及业务服务器的负载数据上报等，再者，如何保证负载均衡服务器本身不会出现问题？这些复杂度是集群带来的。

为了解决高性能的需求，我们引入进程线程，甚至协程，我们引入了集群方案，这种复杂性提升往往随着机器数量的增加，越发变得不能控制。所以在我们架构设计时需要通过各种手段，甚至妥协来解决遇到的所有问题。