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6個點搞清楚高并發系統面試

發布百知教育 來源:IT培訓 2019-09-12

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


說的淺顯一點,很簡單,就是因為剛開始系統都是連接數據庫的,但是要知道數據庫支撐到每秒并發兩三千的時候,基本就快完了。所以才有說,很多公司,剛開始干的時候,技術比較 low,結果業務發展太快,有的時候系統扛不住壓力就掛了。


當然會掛了,憑什么不掛?你數據庫如果瞬間承載每秒 5000/8000,甚至上萬的并發,一定會宕機,因為比如 mysql 就壓根兒扛不住這么高的并發量。


所以為啥高并發牛逼?就是因為現在用互聯網的人越來越多,很多 app、網站、系統承載的都是高并發請求,可能高峰期每秒并發量幾千,很正常的。如果是什么雙十一之類的,每秒并發幾萬幾十萬都有可能。


那么如此之高的并發量,加上原本就如此之復雜的業務,咋玩兒?真正厲害的,一定是在復雜業務系統里玩兒過高并發架構的人,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:

1.系統拆分

2.緩存

3.MQ

4.分庫分表

5.讀寫分離

6.ElasticSearch


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系統拆分


將一個系統拆分為多個子系統,用 dubbo 來搞。然后每個系統連一個數據庫,這樣本來就一個庫,現在多個數據庫,不也可以扛高并發么。

緩存


緩存,必須得用緩存。大部分的高并發場景,都是讀多寫少,那你完全可以在數據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 輕輕松松單機幾萬的并發。所以你可以考慮考慮你的項目里,那些承載主要請求的讀場景,怎么用緩存來抗高并發。

MQ


MQ,必須得用 MQ??赡苣氵€是會出現高并發寫的場景,比如說一個業務操作里要頻繁搞數據庫幾十次,增刪改增刪改,瘋了。那高并發絕對搞掛你的系統,你要是用 redis 來承載寫那肯定不行,人家是緩存,數據隨時就被 LRU 了,數據格式還無比簡單,沒有事務支持。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,排隊慢慢玩兒,后邊系統消費后慢慢寫,控制在 mysql 承載范圍之內。所以你得考慮考慮你的項目里,那些承載復雜寫業務邏輯的場景里,如何用 MQ 來異步寫,提升并發性。MQ 單機抗幾萬并發也是 ok 的,這個之前還特意說過。

分庫分表


分庫分表,可能到了最后數據庫層面還是免不了抗高并發的要求,好吧,那么就將一個數據庫拆分為多個庫,多個庫來扛更高的并發;然后將一個表拆分為多個表,每個表的數據量保持少一點,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據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,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,可以隨便擴容,分布式天然就可以支撐高并發,因為動不動就可以擴容加機器來扛更高的并發。那么一些比較簡單的查詢、統計類的操作,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,基本就是高并發系統肯定要干的一些事兒,大家可以仔細結合之前講過的知識考慮一下,到時候你可以系統的把這塊闡述一下,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積累的。


說句實話,畢竟你真正厲害的一點,不是在于弄明白一些技術,或者大概知道一個高并發系統應該長什么樣?其實實際上在真正的復雜的業務系統里,做高并發要遠遠比上面提到的點要復雜幾十倍到上百倍。


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,哪些數據要放到緩存里去,放哪些數據才可以扛住高并發的請求,你需要完成對一個復雜業務系統的分析之后,然后逐步逐步的加入高并發的系統架構的改造,這個過程是無比復雜的,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。


其實大部分公司,真正看重的,不是說你掌握高并發相關的一些基本的架構知識,架構中的一些技術,RocketMQ、Kafka、Redis、Elasticsearch,高并發這一塊,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雜的分布式系統,一步一步架構、設計以及實踐過高并發架構的人,這個經驗是難能可貴的。


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