高并发是大型架构的核心，下面我重点来详解常见8大高并发方案@mikechen
分布式缓存
可以说，缓存是高并发的第一大利器。
缓存是将数据，存储在离用户更近或访问速度更快的介质上。
从而，以减少对后端数据库或服务的直接访问，从而提高响应速度并减轻后端负载。
比如：Redis 将所有数据存储在内存中，这使得它能够以纳秒级的速度进行读写操作，远超磁盘存储的数据库。
在高并发场景下，这意味着每个请求都能得到极快的响应，极大地提升了系统的吞吐量。
使用场景：用户信息、商品详情页、排行榜、配置数据…等
将访问频次高的读请求全部打在 Redis，减少数据库 QPS 压力 90%+。
负载均衡
负载均衡将大量并发请求均匀地分发到多台服务器上，避免单点过载，提高系统的整体吞吐量和可用性。
实现方式，主要就：硬件和软件。
硬件负载均衡器 (如F5, A10)： 性能高，功能丰富。
软件负载均衡器 (如Nginx, LVS, HAProxy)： 成本低，配置灵活。
微服务
在单体应用中，当某个模块出现性能瓶颈时，你通常只能将整个应用进行扩容。
而在微服务架构下，每个服务都可以独立部署在不同的服务器或容器上。
当某个服务，例如：处理商品详情的服务，在高并发下成为瓶颈时。
你可以只针对这个服务进行横向扩展，增加其运行实例的数量，而不需要影响其他服务。
并且，在单体应用中，通常只能使用一套技术栈。
但微服务架构允许你为不同的服务选择最适合它们的技术。
例如，处理实时数据流的服务可以使用 Kafka 和 Go 语言，而数据查询频繁的服务可以使用 Java 和更优化的数据库方案。
微服务架构虽然带来了诸多优势，但也要注意其复杂性增加、运维挑战提升等问题，需要借助如服务治理、分布式追踪、统一日志等配套工具来解决。
异步削峰
流量削峰是应对高并发的核心策略之一，其目标是将突发的高峰流量转化为相对平稳、可控的流量，从而避免系统在瞬间压力下崩溃。
这就像一个水库，在洪水来临时蓄水，然后以稳定的流速放水，保护下游地区。
将请求写入消息队列，由消费者异步消费，削峰填谷。
当瞬间请求量远超系统处理能力时，异步队列能像一个“蓄水池”，把多余的请求暂时储存起来，让系统平稳地处理。
这样能有效削平请求高峰，填补低谷，让系统负载更均衡。
CDN服务
将热点资源、页面缓存到CDN边缘节点，或将动态页预渲染成静态页面。
比如：阿里云 CDN / Cloudflare / Nginx + 模板引擎
适用场景：新闻首页、商品详情页、图片视频类静态资源…等等。
优点：
极大减轻源站压力；
靠近用户访问速度快；
缺点：
不适合频繁更新的数据。
服务限流
除此之外，还会涉及到：限流、熔断…等策略。
比如：限流，是防止系统被击穿的“保险丝”，当流量超出系统容量时，直接拒绝或延缓部分请求。
设定一个系统能够承受的最大并发数或单位时间内的请求数。
当请求量超过这个阈值时，超出的部分请求会被拒绝、排队或降级处理。
根本上防止过量的请求涌入系统，避免系统资源耗尽导致宕机。
可以对不同级别的用户或不同类型的请求设置不同的限流策略，保证核心业务的可用性。
服务降级
当系统压力过大或部分功能出现故障时，主动关闭一些非核心或次要功能，保障核心功能的可用性。
例如，双11时关闭评论功能，只保留购买。
服务熔断
类似于电路中的保险丝，当某个服务调用失败率达到阈值时。
熔断器会打开，阻止后续请求继续发送到故障服务，避免雪崩效应。
经过一段时间后，熔断器会进入半开状态，尝试发送少量请求，如果成功则闭合。
这些方案并非孤立存在，而是相互补充，共同构成了一个健壮的高并发系统架构。
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。
关注作者「mikechen」公众号，获取更多技术干货！
后台回复【架构】，即可获取《阿里架构师进阶专题全部合集》，后台回复【面试】即可获取《史上最全阿里Java面试题总结》