1.高并发，高可用系统的一些思考

高并发依赖于场景和逻辑

不一定每个场景都会产生高并发，不要为了高并发而盲目的设计，过度设计带来 的问题远比意料之外的高并发要多很多，依赖于具体场景和行为进行分析，一个 购物类网站，抢购场景，会触发很多的读取商品详情，计算库存等操作，而且不 需要每个请求都到达支付页面，也不会在网站主页带来很多的请求，所以需要针 对抢购场景进行优化，而不是巨大的支付流程进行优化，当然商品数量多和用户 多的情况，才需要也优化一下支付流程。

抛开场景，不谈流量的盲目高并发设计，一般是过度设计，未来维护臃肿而复 杂的代码会惩罚你当初的过度设计。

突如其来的高并发

基本是被人刷了，或者比预估的情况要多了几倍，才有这种情况，前者可能性很 大，最近这两年的金融网站，区块链，xx 币网站，基本会被羊毛党盯上，没做 好访问防作弊，或者被对手 ddos 攻击，都会造成高并发中网站瘫痪，清洗流 量一般就可以的，不要让辣鸡流量贯穿整个业务。高并发会带来网站请求慢，但 网站请求慢不一定是高并发了，对症下药。

如果是网红带货什么的，给网站带来高并发了，这种情况下可以在提前流量上做 些手脚，例如：1. 用消息队列排队流量，例如猴王网站的抢购 2. 采用一些高 端点的验证码，让一些秒杀抢购的机器号被过滤出去，尽量不影响真实用户的 抢购结果 3. 分层过滤，例如静态资源放在 CDN 上，Nginx 层面使用自身的 缓存，根据路由缓存基础数据，其他动态数据再读写数据库，而不是每个请求 都经过整体的业务，这样带来的压力太大了，而且也不值得。

并发中的整体项目稳定性

可以将高并发的业务部分分离到单独的服务器。这种情况下能够避免这部分业务 带来机器性能的消耗，从而影响整个项目的稳定性，这样的结果不太好的。也可 以预先将热数据放到缓存中，提高读写效率，也能让 MysqL 比较稳定，一般 情况下能有高并发的网站，数据量也不少，举例某个电商网站，可能有 100w 商 品数据，但大家抢购的是今天热推的 10 个商品，将这十个数据提取放到缓存 中，而不是每次去数据库中查询，当然 MysqL 设置合理的话，自身的 buffer pool 也能搞定这些热数据缓存。这样相当于将这 10 条数据隔离出来，而不是影响到整体数据。关于热点数据的发现，还有一些高端的是从 Nginx 访问日 志层面实时分析，据说淘宝这种是这样的，实时发现访问很多的路由，分析路由 获取到对应的商品数据，放到缓存中，减轻服务器压力。

稳定性不光存在于业务机器层面，也可能是网络宽带不够，或者程序在磁盘写日 志的时候遇到瓶颈，或者内存不够，导致可用缓存空间很小。这些在测试和计算 层面需要注意的问题，也会影响整体稳定性和性能的，应该提前解决。例如秒杀 系统需要关注 cpu，并发读需要关注缓存，静态资源多的也需要考虑宽带。

预先测试

简单可以是压测关键业务部分，简单的查询一般不会带来问题，这个页面的静态 资源太多，同时都在统一个域名下的话，相当于在现有并发的数量上加了更多， 这非常不利，对于浏览器的加载也是不利的，简单业务也会体验很差。压力测试 应当遵循慢慢提升流量的方式，并发量和响应时间并不是等比例上涨的，慢慢 提升并发量的测试，会展示代码的瓶颈部分在哪，然后在去解决和提升。测试也 可以

在基础的并发测试之外，还有在正是服务器上的全链路压力测试，为了防止和真 实数据冲突，可以将请求中加上额外的标记，或者针对特定的用户帐号测试，在 数据中体现这部分额外标记，测试完毕之后将数据删除。

同时，不要高并发的主要业务一直占用机器的 100% 的运算能力，这样整体逻 辑和请求支持已经到了极限，基本再高一点就会造成问题，应该尽量让业务只占 用机器 60-70% 的运算能力，留出一部分的余地，防止意外。

安全及备用方案

1. 从 Nginx 层面限制单个 IP 单位时间内请求频率和次数，屏蔽掉机器刷 的可能性，从而不影响正常访问。 2. 切记高并发 + 高可用不可以用单 点系统，例如不能因为热数据少而就用一台 Redis 服务器，或者更狠的 直接本机缓存，一旦系统崩溃，相当于触发连锁反应，连保存现场和恢复 都很难。 3. 提前设计兜底方案 ① 降级，例如商品详情页面不展示推荐 商品，或者减少推荐商品展示数量等， ② 限流，不让更多流量涌入，能 减少很多压力 ③ 过载临界点拒绝服务，这个是最坏的情况，直接阻断压 垮系统的最后一个流量。

2.面试官为什么会问你，如何设计一个高并发系统？

面试官心理分析

说实话，如果面试官问你这个题目，那么你必须要使出全身吃奶劲了。为啥？因 为你没看到现在很多公司招聘的 JD 里都是说啥，有高并发就经验者优先。

如果你确实有真才实学，在互联网公司里干过高并发系统，那你确实拿 offer 基 本如探囊取物，没啥问题。面试官也绝对不会这样来问你，否则他就是蠢。

假设你在某知名电商公司干过高并发系统，用户上亿，一天流量几十亿，高峰期 并发量上万，甚至是十万。那么人家一定会仔细盘问你的系统架构，你们系统啥 架构？怎么部署的？部署了多少台机器？缓存咋用的？MQ 咋用的？数据库咋 用的？就是深挖你到底是如何扛住高并发的。

因为真正干过高并发的人一定知道，脱离了业务的系统架构都是在纸上谈兵，真 正在复杂业务场景而且还高并发的时候，那系统架构一定不是那么简单的，用个 redis，用 mq 就能搞定？当然不是，真实的系统架构搭配上业务之后，会比这 种简单的所谓“高并发架构”要复杂很多倍。

如果有面试官问你个问题说，如何设计一个高并发系统？那么不好意思，一定是 因为你实际上没干过高并发系统。面试官看你简历就没啥出彩的，感觉就不咋地， 所以就会问问你，如何设计一个高并发系统？其实说白了本质就是看看你有没有 自己研究过，有没有一定的知识积累。

最好的当然是招聘个真正干过高并发的哥儿们咯，但是这种哥儿们人数稀缺，不 好招。所以可能次一点的就是招一个自己研究过的哥儿们，总比招一个啥也不会 的哥儿们好吧！

所以这个时候你必须得做一把个人秀了，秀出你所有关于高并发的知识！

面试题剖析

其实所谓的高并发，如果你要理解这个问题呢，其实就得从高并发的根源出发， 为啥会有高并发？为啥高并发就很牛逼？

我说的浅显一点，很简单，就是因为刚开始系统都是连接数据库的，但是要知道 数据库支撑到每秒并发两三千的时候，基本就快完了。所以才有说，很多公司， 刚开始干的时候，技术比较 low，结果业务发展太快，有的时候系统扛不住压力 就挂了。

当然会挂了，凭什么不挂？你数据库如果瞬间承载每秒 5000/8000，甚至上万 的并发，一定会宕机，因为比如 MysqL 就压根儿扛不住这么高的并发量。

所以为啥高并发牛逼？就是因为现在用互联网的人越来越多，很多 app、网站、 系统承载的都是高并发请求，可能高峰期每秒并发量几千，很正常的。如果是什 么双十一之类的，每秒并发几万几十万都有可能。

那么如此之高的并发量，加上原本就如此之复杂的业务，咋玩儿？真正厉害的， 一定是在复杂业务系统里玩儿过高并发架构的人，但是你没有，那么我给你说一 下你该怎么回答这个问题：

可以分为以下 6 点：

系统拆分 缓存
MQ
分库分表
读写分离
ElasticSearch

系统拆分

将一个系统拆分为多个子系统，用 dubbo 来搞。然后每个系统连一个数据库， 这样本来就一个库，现在多个数据库，不也可以扛高并发么。

缓存

缓存，必须得用缓存。大部分的高并发场景，都是读多写少，那你完全可以在数 据库和缓存里都写一份，然后读的时候大量走缓存不就得了。毕竟人家 redis 轻 轻松松单机几万的并发。所以你可以考虑考虑你的项目里，那些承载主要请求的 读场景，怎么用缓存来抗高并发。

MQ

MQ，必须得用 MQ。可能你还是会出现高并发写的场景，比如说一个业务操作 里要频繁搞数据库几十次，增删改增删改，疯了。那高并发绝对搞挂你的系统， 你要是用 redis 来承载写那肯定不行，人家是缓存，数据随时就被 LRU 了，数 据格式还无比简单，没有事务支持。所以该用 MysqL 还得用 MysqL 啊。那你 咋办？用 MQ 吧，大量的写请求灌入 MQ 里，排队慢慢玩儿，后边系统消费 后慢慢写，控制在 MysqL 承载范围之内。所以你得考虑考虑你的项目里，那些 承载复杂写业务逻辑的场景里，如何用 MQ 来异步写，提升并发性。MQ 单机 抗几万并发也是 ok 的，这个之前还特意说过。

分库分表

分库分表，可能到了最后数据库层面还是免不了抗高并发的要求，好吧，那么就 将一个数据库拆分为多个库，多个库来扛更高的并发；然后将一个表拆分为多个 表，每个表的数据量保持少一点，提高 sql 跑的性能。

读写分离

读写分离，这个就是说大部分时候数据库可能也是读多写少，没必要所有请求都 集中在一个库上吧，可以搞个主从架构，主库写入，从库读取，搞一个读写分离。 读流量太多的时候，还可以加更多的从库。

ElasticSearch

Elasticsearch，简称 es。es 是分布式的，可以随便扩容，分布式天然就可以支 撑高并发，因为动不动就可以扩容加机器来扛更高的并发。那么一些比较简单的 查询、统计类的操作，可以考虑用 es 来承载，还有一些全文搜索类的操作，也 可以考虑用 es 来承载。

上面的 几点点，基本就是高并发系统肯定要干的一些事儿，大家可以仔细结合之 前讲过的知识考虑一下，到时候你可以系统的把这块阐述一下，然后每个部分要 注意哪些问题，之前都讲过了，你都可以阐述阐述，表明你对这块是有点积累的。

说句实话，毕竟你真正厉害的一点，不是在于弄明白一些技术，或者大概知道一 个高并发系统应该长什么样？其实实际上在真正的复杂的业务系统里，做高并发 要远远比上面提到的点要复杂几十倍到上百倍。你需要考虑：哪些需要分库分表， 哪些不需要分库分表，单库单表跟分库分表如何 join，哪些数据要放到缓存里 去，放哪些数据才可以扛住高并发的请求，你需要完成对一个复杂业务系统的分 析之后，然后逐步逐步的加入高并发的系统架构的改造，这个过程是无比复杂的， 一旦做过一次，并且做好了，你在这个市场上就会非常的吃香。

其实大部分公司，真正看重的，不是说你掌握高并发相关的一些基本的架构知识， 架构中的一些技术，RocketMQ、Kafka、Redis、Elasticsearch，高并发这一块， 你了解了，也只能是次一等的人才。对一个有几十万行代码的复杂的分布式系统， 一步一步架构、设计以及实践过高并发架构的人，这个经验是难能可贵的。