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大家在面試中是不是經(jīng)常被問到一個問題：“如果你系統(tǒng)的流量增加 N 倍你要怎么重新設(shè)計你的系統(tǒng)?”

這個高并發(fā)的問題可以從各個層面去解，主要包括以下幾點。

1、代碼層面

鎖優(yōu)化(采用無鎖數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu))，主要是 concurrent 包下面的關(guān)于 AQS 鎖的一些內(nèi)容

數(shù)據(jù)庫緩存設(shè)計(降低數(shù)據(jù)庫并發(fā)爭搶壓力)，這里又會有緩存、DB 數(shù)據(jù)不一致的問題，在實際使用中，高并發(fā)系統(tǒng)和數(shù)據(jù)一致性系統(tǒng)采用的策略會截然相反。

數(shù)據(jù)更新時采用合并更新，可以在應(yīng)用層去做更新合并，同一個 Container 在同一時間只會有一個 DB 更新請求。

其他的比如基于 BloomFilter 的空間換時間、通過異步化降低處理時間、通過多線程并發(fā)執(zhí)行等等。

2、數(shù)據(jù)庫層面

根據(jù)不同的存儲訴求來進(jìn)行不同的存儲選型，從早期的 RDBMS，再到 NoSql(KV 存儲、文檔數(shù)據(jù)庫、全文索引引擎等等)，再到最新的 NewSql(TiDB、Google spanner/F1 DB)等等。表數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的設(shè)計，字段類型選擇與區(qū)別。

索引設(shè)計，需要關(guān)注聚簇索引原理與覆蓋索引消除排序等，至于最左匹配原則都是爛大街的常識了，高級一點索引消除排序的一些機(jī)制等等，B+樹與 B 樹的區(qū)別。

最后的常規(guī)手段：分庫分表、讀寫分離、數(shù)據(jù)分片、熱點數(shù)據(jù)拆分等等，高并發(fā)往往會做數(shù)據(jù)分桶，這里面往深了去說又有很多，比如分桶如何初始化、路由規(guī)則、最后階段怎么把數(shù)據(jù)合并等等，比較經(jīng)典的方式就是把桶分成一個主桶+N 個分桶。

3、架構(gòu)設(shè)計層面

• 分布式系統(tǒng)為服務(wù)化
• 無狀態(tài)化支持水平彈性擴(kuò)縮容
• 業(yè)務(wù)邏輯層面 failfast 快速失敗
• 調(diào)用鏈路熱點數(shù)據(jù)前置
• 多級緩存設(shè)計
• 提前容量規(guī)劃等等

總結(jié)

所謂高并發(fā)，常常意味著大流量，需要運用技術(shù)手段抵抗流量的沖擊，這些手段好比操作流量，能讓流量更平穩(wěn)地被系統(tǒng)所處理，帶給用戶更好的體驗。

高并發(fā)確實是一個復(fù)雜且系統(tǒng)性的問題，由于篇幅有限，諸如分布式Trace、全鏈路壓測、柔性事務(wù)都是要考慮的技術(shù)點。另外，如果業(yè)務(wù)場景不同，高并發(fā)的落地方案也會存在差異，但是總體的設(shè)計思路和可借鑒的方案基本類似。

高并發(fā)設(shè)計同樣要秉承架構(gòu)設(shè)計的3個原則：簡單、合適和嚴(yán)謹(jǐn)。不能脫離業(yè)務(wù)的實際情況，更不要過度設(shè)計，合適的方案就是最完美的。