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本文轉(zhuǎn)載自微信公眾號(hào)「架構(gòu)精進(jìn)之路」，作者張張。轉(zhuǎn)載本文請聯(lián)系架構(gòu)精進(jìn)之路公眾號(hào)。
大家在面試中是不是經(jīng)常被問到一個(gè)問題：“如果你系統(tǒng)的流量增加 N 倍你要怎么重新設(shè)計(jì)你的系統(tǒng)?”
這個(gè)高并發(fā)的問題可以從各個(gè)層面去解，主要包括以下幾點(diǎn)。
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(jì)(降低數(shù)據(jù)庫并發(fā)爭搶壓力)，這里又會(huì)有緩存、DB 數(shù)據(jù)不一致的問題，在實(shí)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(huì)截然相反。
數(shù)據(jù)更新時(shí)采用合并更新，可以在應(yīng)用層去做更新合并，同一個(gè) Container 在同一時(shí)間只會(huì)有一個(gè) DB 更新請求。
其他的比如基于 BloomFilter 的空間換時(shí)間、通過異步化降低處理時(shí)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(chǔ)訴求來進(jìn)行不同的存儲(chǔ)選型，從早期的 RDBMS，再到 NoSql(KV 存儲(chǔ)、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(jì)，字段類型選擇與區(qū)別。
索引設(shè)計(jì)，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(shí)了，高級(jí)一點(diǎn)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(diǎn)數(shù)據(jù)拆分等等，高并發(fā)往往會(huì)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(gè)主桶+N 個(gè)分桶。
3、架構(gòu)設(shè)計(jì)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(diǎn)數(shù)據(jù)前置
- 多級(jí)緩存設(shè)計(jì)
- 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(yùn)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(yàn)。
高并發(fā)確實(shí)是一個(gè)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(diǎn)。另外，如果業(yè)務(wù)場景不同，高并發(fā)的落地方案也會(huì)存在差異，但是總體的設(shè)計(jì)思路和可借鑒的方案基本類似。
高并發(fā)設(shè)計(jì)同樣要秉承架構(gòu)設(shè)計(jì)的3個(gè)原則：簡單、合適和嚴(yán)謹(jǐn)。不能脫離業(yè)務(wù)的實(shí)際情況，更不要過度設(shè)計(jì)，合適的方案就是最完美的。
當(dāng)前名稱：如何做好高并發(fā)系統(tǒng)設(shè)計(jì)，我總結(jié)了三點(diǎn)
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