這篇文章主要介紹了怎么設(shè)計(jì)一個高并發(fā)系統(tǒng)，具有一定借鑒價值，感興趣的朋友可以參考下，希望大家閱讀完這篇文章之后大有收獲，下面讓小編帶著大家一起了解一下。

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面試題

怎么設(shè)計(jì)一個高并發(fā)系統(tǒng)？

面試官心理分析

說實(shí)話，如果面試官問你這個題目，那么你必須要使出全身吃奶勁了。為啥？因?yàn)槟銢]看到現(xiàn)在很多公司招聘的 JD 里都是說啥，有高并發(fā)就經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。

如果你確實(shí)有真才實(shí)學(xué)，在互聯(lián)網(wǎng)公司里干過高并發(fā)系統(tǒng)，那你確實(shí)拿 offer 基本如探囊取物，沒啥問題。面試官也絕對不會這樣來問你，否則他就是蠢。

假設(shè)你在某知名電商公司干過高并發(fā)系統(tǒng)，用戶上億，一天流量幾十億，高峰期并發(fā)量上萬，甚至是十萬。那么人家一定會仔細(xì)盤問你的系統(tǒng)架構(gòu)，你們系統(tǒng)啥架構(gòu)？怎么部署的？部署了多少臺機(jī)器？緩存咋用的？MQ 咋用的？數(shù)據(jù)庫咋用的？就是深挖你到底是如何扛住高并發(fā)的。

因?yàn)檎嬲蛇^高并發(fā)的人一定知道，脫離了業(yè)務(wù)的系統(tǒng)架構(gòu)都是在紙上談兵，真正在復(fù)雜業(yè)務(wù)場景而且還高并發(fā)的時候，那系統(tǒng)架構(gòu)一定不是那么簡單的，用個 redis，用 mq 就能搞定？當(dāng)然不是，真實(shí)的系統(tǒng)架構(gòu)搭配上業(yè)務(wù)之后，會比這種簡單的所謂“高并發(fā)架構(gòu)”要復(fù)雜很多倍。

如果有面試官問你個問題說，如何設(shè)計(jì)一個高并發(fā)系統(tǒng)？那么不好意思，一定是因?yàn)槟銓?shí)際上沒干過高并發(fā)系統(tǒng)。面試官看你簡歷就沒啥出彩的，感覺就不咋地，所以就會問問你，如何設(shè)計(jì)一個高并發(fā)系統(tǒng)？其實(shí)說白了本質(zhì)就是看看你有沒有自己研究過，有沒有一定的知識積累。

最好的當(dāng)然是招聘個真正干過高并發(fā)的哥兒們咯，但是這種哥兒們?nèi)藬?shù)稀缺，不好招。所以可能次一點(diǎn)的就是招一個自己研究過的哥兒們，總比招一個啥也不會的哥兒們好吧！

所以這個時候你必須得做一把個人秀了，秀出你所有關(guān)于高并發(fā)的知識！

面試題剖析

其實(shí)所謂的高并發(fā)，如果你要理解這個問題呢，其實(shí)就得從高并發(fā)的根源出發(fā)，為啥會有高并發(fā)？為啥高并發(fā)就很牛逼？

我說的淺顯一點(diǎn)，很簡單，就是因?yàn)閯傞_始系統(tǒng)都是連接數(shù)據(jù)庫的，但是要知道數(shù)據(jù)庫支撐到每秒并發(fā)兩三千的時候，基本就快完了。所以才有說，很多公司，剛開始干的時候，技術(shù)比較 low，結(jié)果業(yè)務(wù)發(fā)展太快，有的時候系統(tǒng)扛不住壓力就掛了。

當(dāng)然會掛了，憑什么不掛？你數(shù)據(jù)庫如果瞬間承載每秒 5000/8000，甚至上萬的并發(fā)，一定會宕機(jī)，因?yàn)楸热?MySQL 就壓根兒扛不住這么高的并發(fā)量。

所以為啥高并發(fā)牛逼？就是因?yàn)楝F(xiàn)在用互聯(lián)網(wǎng)的人越來越多，很多 app、網(wǎng)站、系統(tǒng)承載的都是高并發(fā)請求，可能高峰期每秒并發(fā)量幾千，很正常的。如果是什么雙十一之類的，每秒并發(fā)幾萬幾十萬都有可能。

那么如此之高的并發(fā)量，加上原本就如此之復(fù)雜的業(yè)務(wù)，咋玩兒？真正厲害的，一定是在復(fù)雜業(yè)務(wù)系統(tǒng)里玩兒過高并發(fā)架構(gòu)的人，但是你沒有，那么我給你說一下你該怎么回答這個問題：

可以分為以下 6 點(diǎn)：

• 系統(tǒng)拆分

• 緩存

• MQ

• 分庫分表

• 讀寫分離

• ElasticSearch

系統(tǒng)拆分

將一個系統(tǒng)拆分為多個子系統(tǒng)，用 dubbo 來搞。然后每個系統(tǒng)連一個數(shù)據(jù)庫，這樣本來就一個庫，現(xiàn)在多個數(shù)據(jù)庫，不也可以扛高并發(fā)么。

緩存

緩存，必須得用緩存。大部分的高并發(fā)場景，都是讀多寫少，那你完全可以在數(shù)據(jù)庫和緩存里都寫一份，然后讀的時候大量走緩存不就得了。畢竟人家 redis 輕輕松松單機(jī)幾萬的并發(fā)。所以你可以考慮考慮你的項(xiàng)目里，那些承載主要請求的讀場景，怎么用緩存來抗高并發(fā)。

MQ

MQ，必須得用 MQ。可能你還是會出現(xiàn)高并發(fā)寫的場景，比如說一個業(yè)務(wù)操作里要頻繁搞數(shù)據(jù)庫幾十次，增刪改增刪改，瘋了。那高并發(fā)絕對搞掛你的系統(tǒng)，你要是用 redis 來承載寫那肯定不行，人家是緩存，數(shù)據(jù)隨時就被 LRU 了，數(shù)據(jù)格式還無比簡單，沒有事務(wù)支持。所以該用 mysql 還得用 mysql 啊。那你咋辦？用 MQ 吧，大量的寫請求灌入 MQ 里，排隊(duì)慢慢玩兒，后邊系統(tǒng)消費(fèi)后慢慢寫，控制在 mysql 承載范圍之內(nèi)。所以你得考慮考慮你的項(xiàng)目里，那些承載復(fù)雜寫業(yè)務(wù)邏輯的場景里，如何用 MQ 來異步寫，提升并發(fā)性。MQ 單機(jī)抗幾萬并發(fā)也是 ok 的，這個之前還特意說過。

分庫分表

分庫分表，可能到了最后數(shù)據(jù)庫層面還是免不了抗高并發(fā)的要求，好吧，那么就將一個數(shù)據(jù)庫拆分為多個庫，多個庫來扛更高的并發(fā)；然后將一個表拆分為多個表，每個表的數(shù)據(jù)量保持少一點(diǎn)，提高 sql 跑的性能。

讀寫分離

讀寫分離，這個就是說大部分時候數(shù)據(jù)庫可能也是讀多寫少，沒必要所有請求都集中在一個庫上吧，可以搞個主從架構(gòu)，主庫寫入，從庫讀取，搞一個讀寫分離。讀流量太多的時候，還可以加更多的從庫。

ElasticSearch

Elasticsearch，簡稱 es。es 是分布式的，可以隨便擴(kuò)容，分布式天然就可以支撐高并發(fā)，因?yàn)閯硬粍泳涂梢詳U(kuò)容加機(jī)器來扛更高的并發(fā)。那么一些比較簡單的查詢、統(tǒng)計(jì)類的操作，可以考慮用 es 來承載，還有一些全文搜索類的操作，也可以考慮用 es 來承載。

上面的 6 點(diǎn)，基本就是高并發(fā)系統(tǒng)肯定要干的一些事兒，大家可以仔細(xì)結(jié)合之前講過的知識考慮一下，到時候你可以系統(tǒng)的把這塊闡述一下，然后每個部分要注意哪些問題，之前都講過了，你都可以闡述闡述，表明你對這塊是有點(diǎn)積累的。

說句實(shí)話，畢竟你真正厲害的一點(diǎn)，不是在于弄明白一些技術(shù)，或者大概知道一個高并發(fā)系統(tǒng)應(yīng)該長什么樣？其實(shí)實(shí)際上在真正的復(fù)雜的業(yè)務(wù)系統(tǒng)里，做高并發(fā)要遠(yuǎn)遠(yuǎn)比上面提到的點(diǎn)要復(fù)雜幾十倍到上百倍。你需要考慮：哪些需要分庫分表，哪些不需要分庫分表，單庫單表跟分庫分表如何 join，哪些數(shù)據(jù)要放到緩存里去，放哪些數(shù)據(jù)才可以扛住高并發(fā)的請求，你需要完成對一個復(fù)雜業(yè)務(wù)系統(tǒng)的分析之后，然后逐步逐步的加入高并發(fā)的系統(tǒng)架構(gòu)的改造，這個過程是無比復(fù)雜的，一旦做過一次，并且做好了，你在這個市場上就會非常的吃香。

其實(shí)大部分公司，真正看重的，不是說你掌握高并發(fā)相關(guān)的一些基本的架構(gòu)知識，架構(gòu)中的一些技術(shù)，RocketMQ、Kafka、Redis、Elasticsearch，高并發(fā)這一塊，你了解了，也只能是次一等的人才。對一個有幾十萬行代碼的復(fù)雜的分布式系統(tǒng)，一步一步架構(gòu)、設(shè)計(jì)以及實(shí)踐過高并發(fā)架構(gòu)的人，這個經(jīng)驗(yàn)是難能可貴的。

感謝你能夠認(rèn)真閱讀完這篇文章，希望小編分享的“怎么設(shè)計(jì)一個高并發(fā)系統(tǒng)”這篇文章對大家有幫助，同時也希望大家多多支持創(chuàng)新互聯(lián)，關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道，更多相關(guān)知識等著你來學(xué)習(xí)!

網(wǎng)頁題目：怎么設(shè)計(jì)一個高并發(fā)系統(tǒng)
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