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记得很久之前，去面试过 字节跳动 。被三面的面试官问了一道场景设计题目： 如何设计一个高并发零碎。过后我答复得比拟毛糙，最近回想起来，所以整顿了设计高并发零碎的 15 个锦囊，置信大家看完会有帮忙的。
如何了解高并发零碎
所谓设计 高并发 零碎，就是设计一个零碎，保障它 整体可用 的同时，可能 解决很高的并发用户申请 ，可能接受 很大的流量冲击。
咱们要设计高并发的零碎，那就须要解决好一些常见的零碎瓶颈问题，如 内存不足、磁盘空间有余，连接数不够，网络宽带不够 等等，以应答突发的流量洪峰。
1. 分而治之，横向扩大
如果你 只部署一个利用，只部署一台服务器，那抗住的流量申请是十分无限的。并且，单体的利用，有单点的危险，如果它挂了，那服务就不可用了。
因而，设计一个高并发零碎，咱们能够 分而治之，横向扩大 。也就是说，采纳分布式部署的形式，部署多台服务器，把流量分流开，让每个服务器都承当一部分的并发和流量，晋升 整体零碎的并发能力。
2. 微服务拆分（零碎拆分）
要进步零碎的吞吐，进步零碎的解决并发申请的能力。除了采纳 分布式部署的形式 外，还能够做 微服务拆分，这样就能够达到摊派申请流量的目标，进步了并发能力。
所谓的 微服务拆分 ，其实就是把一个单体的利用，按性能单一性，拆分为多个服务模块。 比方一个电商零碎，拆分为用户零碎、订单零碎、商品零碎等等。
3. 分库分表
当业务量暴增的话，MySQL 单机 磁盘容量会撑爆 。并且，咱们晓得数据库连接数是无限的。 在高并发的场景下 ，大量申请拜访数据库，MySQL 单机是扛不住的！高并发场景下，会呈现 too many connections 报错。
所以高并发的零碎，须要思考拆分为多个数据库，来抗住高并发的毒打 。而如果你的单表数据量十分大，存储和查问的性能就会遇到瓶颈了，如果你做了很多优化之后还是无奈晋升效率的时候，就须要思考做 分表 了。个别千万级别数据量，就须要 分表，每个表的数据量少一点，晋升 SQL 查问性能。
当面试官问要求你设计一个高并发零碎的时候，个别都要说到 分库分表 这个点。
4. 池化技术
在高并发的场景下，数据库连接数 可能成为瓶颈，因为连接数是无限的。
咱们的申请调用数据库时，都会先获取数据库的连贯，而后依附这个连贯来查问数据，搞完出工，最初敞开连贯，开释资源。如果咱们不必数据库连接池的话，每次执行SQL，都要创立连贯和销毁连贯，这就会导致每个查问申请都变得更慢了，相应的，零碎解决用户申请的能力就升高了。
因而，须要应用池化技术，即 数据库连接池、HTTP 连接池、Redis 连接池 等等。应用数据库连接池，能够防止每次查问都新建连贯，缩小不必要的资源开销，通过复用连接池，进步零碎解决高并发申请的能力。
同理，咱们应用线程池，也能 让工作并行处理，更高效地实现工作。
5. 主从拆散
通常来说，一台单机的 MySQL 服务器，能够反对 500 左右的 TPS 和10000左右的 QPS，即单机撑持的 申请拜访是无限 的。因而你做了分布式部署，部署了多台机器，部署了主数据库、从数据库。
然而，如果双十一搞流动，流量必定会猛增的。如果所有的查问申请，都走主库的话，主库必定扛不住，因为查问申请量是十分十分大的。因而个别都要求做 主从拆散 ，而后实时性要求不高的读申请，都去读从库， 写的申请或者实时性要求高的申请，才走主库。这样就很好爱护了主库，也进步了零碎的吞吐。
当然，如果答复了主从拆散，面试官可能扩大开问你 主从复制原理，问你主从提早问题 等等，这块大家须要 全方位温习好 哈。
6. 应用缓存
无论是操作系统，浏览器，还是一些简单的中间件，你都能够看到缓存的影子。咱们应用缓存，次要是晋升零碎接口的性能，这样高并发场景，你的零碎就能够反对更多的用户同时拜访。
罕用的缓存包含：Redis缓存，JVM本地缓存，memcached等等。就拿 Redis 来说，它单机就能轻轻松松应答几万的并发，你读场景的业务，能够用缓存来抗高并发。
缓存尽管用得爽，然而要 留神缓存应用的一些问题：
- 缓存与数据库的一致性问题
- 缓存雪崩
- 缓存穿透
- 缓存击穿
7. CDN，减速动态资源拜访
商品图片，icon等等动态资源，能够对页面做 动态化解决，缩小拜访服务端的申请 。如果用户散布在全国各地，有的在上海，有的在深圳，地区相差很远，网速也各不相同。为了让用户最快拜访到页面，能够应用CDN。CDN 能够让用户就近获取所需内容。
什么是 CDN？
Content Delivery Network/Content Distribution Network, 翻译过去就是内容散发网络，它示意将动态资源散发到位于多个地理位置机房的服务器，能够做到数据就近拜访，减速了动态资源的访问速度，因而让零碎更好解决失常别的动静申请。
8. 音讯队列，削锋
咱们搞一些双十一、双十二等经营流动时，须要 防止流量暴涨，打垮利用零碎的危险 。因而个别会引入音讯队列，来应答 高并发的场景。
假如你的利用零碎每秒最多能够解决 2k 个申请，每秒却有 5k 的申请过去，能够引入音讯队列，利用零碎每秒从音讯队列拉 2k 申请解决得了。
有些搭档放心这样可能会呈现 音讯积压 的问题：
- 首先，搞一些经营流动，不会每时每刻都那么多申请过去你的零碎（除非有人歹意攻打），高峰期过来后，积压的申请能够缓缓解决；
- 其次，如果音讯队列长度超过最大数量，能够间接摈弃用户申请或跳转到谬误页面；
9. ElasticSearch
Elasticsearch，大家都应用得比拟多了吧，个别搜寻性能都会用到它。它是一个分布式、高扩大、高实时的搜寻与数据分析引擎，简称为ES。
咱们在聊高并发，为啥聊到 ES 呢？因为 ES 能够扩容不便，人造撑持高并发。当数据量大的时候，不必动不动就加机器扩容，分库等等 ，能够思考用ES 来反对简略的查问搜寻、统计类的操作。
10. 降级熔断
熔断降级 是爱护零碎的一种伎俩。以后互联网零碎个别都是分布式部署的。而分布式系统中偶然会呈现某个根底服务不可用，最终导致整个零碎不可用的状况, 这种景象被称为 服务雪崩效应。
比方分布式调用链路A->B->C....，下图所示：
如果服务
C呈现问题，比方是因为慢SQL导致调用迟缓，那将导致B也会提早，从而A也会提早。堵住的A申请会耗费占用零碎的线程、IO、CPU 等资源。当申请A的服务越来越多，占用计算机的资源也越来越多，最终会导致系统瓶颈呈现，造成其余的申请同样不可用，最初导致业务零碎解体。
为了应答服务雪崩, 常见的做法是 熔断和降级 。最简略是加开关管制，当上游零碎出问题时，开关关上降级，不再调用上游零碎。还能够选用开源组件Hystrix 来反对。
你要保障设计的零碎能应答 高并发场景 ，那必定要思考 熔断降级 逻辑进来。
11. 限流
限流也是咱们应答高并发的一种计划。咱们当然心愿，在高并发大流量过去时，零碎能全副申请都失常解决。然而有时候没方法，零碎的 CPU、网络带宽、内存、线程等资源都是无限的。因而，咱们要思考限流。
如果你的零碎每秒扛住的申请是一千，如果一秒钟来了十万申请呢？换个角度就是说，高并发的时候，流量洪峰来了，超过零碎的承载能力，怎么办呢？
这时候，咱们能够采取限流计划。就是为了爱护零碎，多余的申请，间接抛弃。
什么是限流：在计算机网络中，限流就是管制网络接口发送或接管申请的速率，它可避免 DoS 攻打和限度 Web 爬虫。限流，也称流量管制。是指零碎在面临高并发，或者大流量申请的状况下，限度新的申请对系统的拜访，从而保证系统的稳定性。
能够应用 Guava 的RateLimiter单机版限流，也能够应用 Redis 分布式限流，还能够应用阿里开源组件 sentinel 限流。
面试的时候，你说到限流这块的话？面试官很大概率会问你限流的算法，因而，大家在筹备面试的时候，须要温习一下这几种经典的限流算法哈
12. 异步
回顾一下什么是同步，什么是异步呢？以 办法调用 为例，它代表 调用方要阻塞期待被调用办法中的逻辑执行实现。这种形式下，当被调用办法响应工夫较长时，会造成调用方短暂的阻塞，在高并发下会造成整体零碎性能降落甚至产生雪崩。异步调用恰恰相反，调用方不须要期待办法逻辑执行实现就能够返回执行其余的逻辑，在被调用办法执行结束后再通过回调、事件告诉等形式将后果反馈给调用方。
因而，设计一个高并发的零碎，须要在失当的场景应用异步。如何应用异步呢？后端能够借用音讯队列实现。比方在海量秒杀申请过去时，先放到音讯队列中，疾速响应用户，通知用户申请正在解决中，这样就能够开释资源来解决更多的申请。秒杀申请解决完后，告诉用户秒杀抢购胜利或者失败。
13. 接口的惯例优化
设计一个高并发的零碎，须要设计接口的性能足够好，这样零碎在雷同工夫，就能够解决更多的申请。当说到这里的话，能够跟面试官说说接口优化的一些计划了。
14. 压力测试确定零碎瓶颈
设计高并发零碎，离不开最重要的一环，就是压力测试。就是在零碎上线前，须要对系统进行压力测试，测分明你的零碎撑持的最大并发是多少，确定零碎的瓶颈点，让本人心里有底，最好预防措施。
压测完要剖析整个调用链路，性能可能呈现问题是网络层（如带宽）、Nginx 层、服务层、还是数据路缓存等中间件等等。
loadrunner是一款不错的压力测试工具，jmeter则是接口性能测试工具，都能够来做下压测。
15. 应答突发流量峰值：扩容 + 切流量
如果是突发的流量顶峰，除了降级、限流保证系统不跨，咱们能够采纳这两种计划，保证系统尽可能服务用户申请：
- 扩容：比方减少从库、晋升配置的形式 ，晋升零碎 / 组件的流量承载能力。比方减少
MySQL、Redis从库来解决查问申请。 - 切流量：服务多机房部署，如果高并发流量来了，把流量从一个机房切换到另一个机房。
