高并发是非常核心的大型架构技能，也是大厂重点考察的内容，下面我就全面来详解高并发解决方案@mikechen
负载均衡
负载均衡是：分布式系统、和高并发系统中，至关重要的技术。
负载均衡：是将用户请求分配到多台服务器上，避免单台服务器成为瓶颈，这使得系统能够处理更多的并发请求，提高整体处理能力。
所以，在高并发的场景，很多都会涉及到：负载均衡。
负载均衡（Load Balancing）：是一种分布式计算技术，用于将传入的网络流量，分发到后端服务器群集中的多台服务器上。
通过均衡分配负载，可以避免单点过载，提高系统的整体处理能力、和可靠性。
负载均衡的实现，常见的有：硬件负载均衡、和软件负载均衡。
硬件负载均衡器是专门设计的设备，例如：F5、Citrix NetScaler…等。
除此之外，还有云服务商也有提供，比如：AWS Elastic Load Balancing、阿里云SLB、Google Cloud Load Balancing…等。
微服务拆分
高并发的大型网站，一般都会涉及到分布式架构，分布式架构首当其冲的，肯定都会涉及到微服务架构、以及拆分。
微服务架构通过将单一应用拆分成多个小服务，每个服务负责特定功能，这样可以独立部署、独立扩展。
通过微服务架构，可用更好的扩展，可用更好的应对高性能的场景。
微服务里，目前国内使用最多就是：Spring Cloud 、和 Spring Cloud Alibaba 微服务框架。
Spring Cloud微服务框架，如下图所示：
都会涉及到：提供服务发现（Eureka）、负载均衡（Ribbon）、配置管理（Config）、熔断（Hystrix）、路由（Zuul）…等功能。
以及Spring Cloud Alibaba 微服务框架，如下图所示：
Spring Cloud Alibaba，扩展了Spring Cloud的功能，增加了很多组件。
比如：Nacos（服务注册与发现、配置管理）、Sentinel（流量控制和熔断）、RocketMQ（分布式消息队列）、Dubbo（分布式服务框架）、Seata（分布式事务）…等组件。
分布式缓存
分布式缓存，主要用于快速存取数据，极大提升数据读取速度，广泛应用于：各类高并发、高性能系统中。
为什么涉及到性能，都会涉及到缓存呢？其实原因很简单。
主要体现在两点：
第一点：内存读写速度快
分布式缓存系统通常基于内存进行数据存储、和读取，内存的读写速度远高于磁盘，因此可以显著提高数据的访问速度。
第二点：减少数据库压力
将频繁访问的数据缓存到分布式缓存中，减少对数据库的直接访问，从而降低数据库的负载和响应时间。
目前比较常用的分布式缓存，主要就是：Redis、和Memcached。
Redis
基于内存的键值存储系统，支持多种数据结构（如：字符串、哈希、列表、集合、有序集合等），适用于快速读取和写入场景。
支持主从复制、持久化、事务、Lua脚本、和高可用集群。
Memcached
轻量级的基于内存的键值存储系统，主要用于缓存频繁访问的数据。
简单高效，适用于读多写少的场景。
异步处理
在高并发场景下，异步处理通过以下方式应对高并发，实现高效的任务处理，提升系统性能。
通过异步处理，服务器可以同时处理更多的请求，提升系统的吞吐量，显著减少单个请求的响应时间，提升用户体验。
如下图所示：
通过异步处理，将耗时的操作（如：下订单后的发短信），从同步改造为异步。
不仅能显著提升系统的响应速度、和并发处理能力，还能提高用户体验。
采用消息队列进行异步处理，是一种常见且有效的实现方式。
目前使用比较多的消息队列，主要就是：RabbitMQ、Kafka、RocketMQ。
分库分表
分库分表：是应对大规模数据存储、和高并发访问的一种常见策略。
通过将数据分散存储在多个数据库、或表中，以提高系统的性能、可扩展性和可用性。
分库分表的核心思想主要包括两个方面：分库和分表。
如下图所示：
垂直分库
垂直分库，是按照业务模块、或数据表进行拆分，将不同的业务模块、或表分散到不同的数据库实例中。
优点：
- 各模块独立：不同业务模块独立部署，互不影响。
缺点：
- 扩展性有限：单表数据量大时，仍会遇到性能瓶颈。
- 事务处理复杂：跨库事务处理复杂，需要分布式事务管理。
水平分库
水平分库是将同一张表的数据，按照某种策略（如：用户ID、订单ID…等）分散到多个数据库实例中。
优点：
- 数据按量均衡分布，访问压力分散到多个数据库实例，提高系统性能。
缺点：
- 数据路由复杂：查询数据时需要根据分片规则确定数据所在的数据库实例。
- 跨库查询复杂：跨库查询需要在应用层进行合并处理，增加了复杂性。
常见的分库分表中间件，主要会包含：ShardingSphere 、Mycat……等等。
削峰填谷
在高并发场景下，削峰填谷是一种重要的策略，主要用于：平滑系统负载波动，防止系统在短时间内被大量请求压垮。
如下图所示：
削峰填谷的实现原理：基于平滑系统负载，防止系统在短时间内被大量请求压垮，从而提高系统的稳定性和响应速度。
其核心思想：
第一步：是在高峰期将请求暂时存储起来，通常使用消息队列等方式，以减轻系统的瞬时压力；
第二步：在系统负载较低时，逐步处理这些请求；
第三步：最后，以达到平滑负载波动的目的。
总之，削峰填谷通过将高峰期的请求均匀分散到低谷期处理，减少系统在高峰期的压力。
数据库优化
数据库性能优化，是确保数据库系统能够高效、稳定地处理请求并提供良好性能的过程。
常见的方案有：
- 使用规范化设计，避免数据冗余；
- 选择合适的数据类型和字段长度，尽量减小数据存储空间；
- 避免过多的索引，因为索引的存在会增加写操作的开销；
- 定期检查索引的使用情况，并优化不必要的索引；
- 尽量减少复杂的联合查询、和子查询，优化查询语句的性能。
- 避免长事务，以减少锁定时间和锁冲突……等等。
这些都是数据库性能优化策略，具体的优化方法和策略需要根据具体的数据库类型、应用场景、和需求来确定。
分布式数据库
分布式数据库将数据分散存储在多个节点上，提高系统性能、可扩展性和可用性。
常见的有：
- 分布式关系型数据库：如Google Cloud Spanner、TiDB。
- 分布式列式数据库：如Apache Cassandra、HBase。
- 分布式文档数据库：如MongoDB、Couchbase。
这些分布式数据库，合理的使用，都可用极大的提升性能。
陈睿mikechen
10年+大厂架构经验，资深技术专家，就职于阿里巴巴、淘宝、百度等一线互联网大厂。
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