你好，我是郭朝斌。
前面两讲，我们一直在谈物联网云平台针对海量数据的处理和存储技术。顺着物联网的数据技术体系继续往下探索，我们自然就会面临一个问题：物联网云平台的服务器需要管理海量设备的接入，并且接收来自设备的海量数据的输入，那么服务器要怎么应对这样的挑战呢？
我们来分析一下这个问题。物联网设备是通过某种通信协议接入云平台的，比如常用的MQTT协议，那么设备接入的服务器就是MQTT Broker服务器。
从架构设计来说，负责设备接入的这一部分一般叫作设备接入层，也被称为IoT Hub。设备接入层之后，才是和互联网系统类似的业务层。具体的系统架构图可能是下面这样的：
不过，估计你也发现问题了，这样的架构根本无法支撑物联网场景中海量设备的接入和海量数据的输入。单台MQTT Broker服务器很容易面临性能瓶颈。所以前面提到的“服务器怎么应对挑战”的问题就变成了：怎么打造高性能的设备接入层？
我们再继续深入分析，把关键点定位得更具体一点。打造高性能的设备接入层，最重要的技术难点是，如何实现接入层的高并发。因为只有具备高并发的能力，才能有效地、可靠地实现数据的传输。
所以，现在问题又变成了：物联网云平台中，怎么实现高并发的设备接入层？
接下来，我就带你一步一步地设计一个高并发的设备接入层。在这个过程中，我会为你详细地讲解我们需要用到的重要技术，让你为物联网平台的搭建做好技术储备。
上一讲曾经我提到，为了解决灭霸这个难题，要让超级英雄们组成联盟。同样地，面对性能瓶颈，我们可以集合多个服务器的力量来解决问题，也就是说，可以通过增加多台MQTT Broker服务器来满足海量设备的连接请求。
但是服务器数量变多之后，它们具体要怎么协作呢？比如一个MQTT请求过来了，它应该被分配给哪台服务器处理呢？更进一步地说，怎么保证每台服务器的负担和压力都基本平衡呢？
这就要用到负载均衡技术。负载均衡（Load Balancer）这个名字非常形象，我们可以分成“负载”和“均衡”两个词来理解。
这种平衡状态要怎么实现呢？我们需要设计一种任务分配策略。
最简单、直接的办法就是平均分配。
比如有3个服务器都在等待分配。当一个服务请求到来时，负载均衡服务器先将它给服务器1处理；接着第二个请求到来时，给服务器2处理，以此类推。
当第四个服务请求需要处理时，负载均衡转回来，再次指定给服务器1，循环轮转。所以这种策略也叫轮询策略（Round Robin Scheduling）。
如果用公式来表达这个服务器序号的计算方法，那就是：
$$i = (i+1)mod(n)$$
其中 i 是服务器的序号，从0开始计数；n表示服务器个数，这里n等于3。
当然，在现实环境中，各个服务器的配置并不是完全一样的，有的任务处理能力强，有的能力弱些。这就像在复仇者联盟中，每位英雄的强度也各有不同。
我们自然希望能力强的服务器多负担一些任务，所以对于轮询策略，我们可以引入权重系数。
比如服务器1的权重是2，服务器2的是4，服务器3的是1，那么负载均衡服务器就可以给服务器2多分配任务，而给服务器3分配最少的工作。
这个改良版的策略就是加权轮询策略（Weighted Round Robin Scheduling）。
不管是轮询策略，还是加权轮询策略，它们具有简单实用的优点。但是通常情况下，服务器处理每个任务的时间是不同。尤其是在物联网场景中，设备可能会跟服务器保持长连接。可能有的服务器被分配的设备比较少，但是保持连接的设备却很多。这种情况下，如果我们仍然使用轮询策略，那么各服务器的负载就很难达到平衡状态。
所以我们需要一种动态调度的策略，能够基于各服务器的网络连接数情况，优先将新的任务分配给保持连接的设备数最少的服务器。这种基于连接数的策略就是最小连接数策略（Least Connection Scheduling）。
我们也可以为最小连接数策略引入权重系数，给不同能力的服务器分配不同的权重，更好地平衡服务器的负载，这就是加权最小连接数策略（Weighted Least Connection Scheduling）。
这个策略是怎么计算的呢？假设服务器的权重分别是$W_1$、$W_2$和$W_3$，服务器的连接数分别是$C_1$、$C_2$和$C_3$，那么计算的表达式是这样的：
$$Min(C_1/W_1, C_2/W_2, C_3/W_3)$$
负载均衡服务器会选择计算结果是最小的那台服务器。
如果有2台或者3台服务器的计算结果同时最小呢？这时，我们还可以在这几台服务器中采用轮询策略。所以说，分配策略不是相互排斥的，在实践中我们需要综合使用不同的策略。
考虑到这个原因，我需要给你再讲一种常用的分配策略，那就是源地址哈希值策略（Source Hashing Scheduling）。
所谓源地址，一般就是指网络连接的源IP地址。负载均衡服务器通过计算源IP地址的哈希值来确定对应的服务器。因为相同IP地址的哈希值是不变的，这就保证了相同的设备可以连接到固定的服务器上。
在实践中，我们可以通过开源软件来搭建负载均衡服务器。比如 HAProxy 软件，它支持OSI网络七层模型中第4层和第7层的负载均衡，性能可以跟商用解决方案媲美。同时，我建议搭配Keepalived软件使用，实现高可用的热备方案，这样就可以避免单机故障导致系统瘫痪了。
当负载均衡服务器将物联网设备的网络请求分配到 MQTT Broker 服务器后，MQTT Broker服务器就可以与设备建立连接，并且收到设备上传的数据了。然后，数据就会传输给数据流处理服务器或者写入数据库中。
但是，数据流处理和把数据写入数据库都是花时间的操作，它们和数据传入的速度并不一致。为了可以让MQTT Broker服务器高效地完成数据的传输，同时保证数据流处理和写入数据库的操作可靠执行，我们需要在MQTT Broker服务器和数据流处理服务器之间加入异步处理机制。
那么，异步处理机制要怎么实现呢？行业内一般通过消息队列来实现。你可以把消息队列想象成双十一购物节后的快递公司，它收到商家大量的运单，然后快递公司按照一定的节奏完成这些运单的递送任务。
在我们的系统中，MQTT Broker 服务器将数据给到消息队列，就完成了数据传输的工作。在这之后，数据流处理和写入数据库的操作只要按照自己的节奏，消费消息队列内的数据就行了。
另外，消息队列还提供了额外的两个好处：
既然消息队列这么重要，你肯定也想知道，在实践中有没有开源的软件可以选择呢？答案是有的。最常见的选择有Kafka和RabbitMQ等。
Kafka真是一个神奇的软件，凭借着优秀的设计成为消息队列系统的主流选择。而且在这个成功的基础上，它还在不断改进，新增了分布式流处理和分布式存储等功能。虽然这些新功能不一定比专门的流处理和存储软件更强大，但对于中小型的业务来说完全够用了，关键是非常方便，部署也简单。
从架构图中我们可以看出来，数据流处理服务器处理完数据后，这些数据会存储到数据库中，提供给批处理或者业务服务器使用；而且它在进行数据处理时，也需要从数据存储中获取一些信息。
但是数据库的读写数据是一个速度比较慢的操作，尤其是基于磁盘介质存储的数据库。为了提高性能，我们需要比数据库，甚至分布式文件系统更快的数据存取方式，这就需要用到缓存系统了。
缓存是一个常见的概念。比如浏览器会使用缓存来避免重复从网络获取网页数据，从而更加快速地响应用户的请求。
在我们的系统中，引入缓存系统当然是为了避免直接从磁盘中读取数据，或者直接向磁盘中写入数据。
缓存系统一般会将数据暂时存储在内存中，这样数据流处理应用就不需要直接与低速的磁盘打交道了。而且，如果我们读取的是经常用到的热点数据时，这些数据全都不需要重复从磁盘读取。这样既减轻了数据库的压力，又提高了数据处理速度，一举两得。
缓存系统的常用开源选择有Redis和Memcached等。其中Redis更是在数据持久机制和主从节点复制的高可用特性上做了很多工作，不但功能强大，而且效率也很高。
加入缓存系统之后，设备接入层的整体系统架构就完成了，你可以参考下面这张图。
总结一下，物联网云平台的服务器为了应对海量设备接入和海量数据输入的挑战，需要打造高并发的设备接入层。所以在这一讲中，我带你设计并完善了设备接入层的整体架构，并讲解了需要用到的负载均衡、消息队列和缓存系统等技术。
最后，我想请你思考一个问题。
在这一讲中，我们通过负载均衡来分担服务器的压力。这里设备是使用MQTT协议与接入层服务器，也就是MQTT Broker服务器通信的，所以不同的设备发送的相同 Topic 的消息就会发送到不同的服务器上。
如果有订阅者订阅这个 Topic 消息，那么应该怎么保证订阅者可以接收到所有的设备发送的此Topic的消息呢？
欢迎你在留言区写一下自己的思考，同时也欢迎你将本讲分享给对高并发感兴趣的朋友一起讨论学习。