前言
其實所謂的高并發(fā)，如果你要理解這個問題呢，其實就得從高并發(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？
說的淺顯一點，很簡單，就是因為剛開始系統(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，因為比如 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？就是因為現(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：
1.系統(tǒng)拆分
2.緩存
3.MQ
4.分庫分表
5.讀寫分離
6.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 輕輕松松單機幾萬的并發(fā)。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(fā)。
MQ
MQ，必須得用 MQ?？赡苣氵€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，排隊慢慢玩兒，后邊系統(tǒng)消費后慢慢寫，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，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，可以隨便擴容，分布式天然就可以支撐高并發(fā)，因為動不動就可以擴容加機器來扛更高的并發(fā)。那么一些比較簡單的查詢、統(tǒng)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。
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上面的 6 點，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(shù)，或者大概知道一個高并發(fā)系統(tǒng)應(yīng)該長什么樣？其實實際上在真正的復(fù)雜的業(yè)務(wù)系統(tǒng)里，做高并發(fā)要遠遠比上面提到的點要復(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)計以及實踐過高并發(fā)架構(gòu)的人，這個經(jīng)驗是難能可貴的。
最后
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