应对高并发的正确思路(理论)

现在很多公司的招聘信息,都会有这这么一条要求:有分布式、高并发、高负载、高可用系统设计、开发和调优经验者优先;


写这个岗位描述的HR,恨不得把自己知道的所有看上去高大上的词全都堆砌上。恨不得让别人一看就会认为这是一家巨牛X的公司。


一提到高并发、分布式、高可用这些词,很多人都会不自然的想到新闻里阿里双11每秒创建几十万笔的交易订单(2019双11订单创建峰值创纪录每秒54.4万笔)。


其实,高并发并不神秘,说白了就是想办法搞定两个指标:提升QPS、降低RT。并且同时保证数据的正确性、系统的可用性就OK了。


1、网站并发量上来了?啥都不要管,先扩容,堆机器。机器多了自然需要集群技术负载均衡了。(提升QPS

2、机器多了也扛不住了?服务拆分,把集中式部署改成分布式部署。(提升QPS

3、分布式了还是扛不住?先做降级,再做限流。(保证系统可用性

4、数据库扛不住了?上分布式缓存。(降低RT

5、缓存上了之后,数据还是扛不住?那就考虑读写分离分库分表数据库容灾

6、系统间同步交互有延迟?解耦,上异步方案,采用消息中间件。(降低RT

7、高并发导致了脏数据?上分布式锁。(保证数据正确性

8、高并发导致了数据不一致?上分布式事务。(保证数据正确性


架构从来不是设计出来的,是演进出来的。不要不设计,也不要过度设计。系统流量上来了,先直接扩容而不是上来就搞很复杂的架构。


就算是再牛X的架构,使用了再先进的技术,阿里巴巴也不能靠几十台机器就抗的住双十一!


遇到啥解决啥,在解决问题的时候,再想着尽量把架构做的漂亮一点。在系统架构迭代过程中,自然会遇到各种新问题,那就解决新问题就好了!


原文地址:别扯了,这才是应对高并发的正确处理思路



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