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怎樣設(shè)計(jì)一個(gè)高并發(fā)系統(tǒng)?

如何設(shè)計(jì)一個(gè)高并發(fā)系統(tǒng)?

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該怎么回答這個(gè)面試題:

可以分為以下 6 點(diǎn):

系統(tǒng)拆分

緩存

MQ

分庫分表

讀寫分離

ElasticSearch

系統(tǒng)拆分
將一個(gè)系統(tǒng)拆分為多個(gè)子系統(tǒng),用 dubbo 來搞。然后每個(gè)系統(tǒng)連一個(gè)數(shù)據(jù)庫,這樣本來就一個(gè)庫,現(xiàn)在多個(gè)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(shí)候大量走緩存不就得了。畢竟人家 redis 輕輕松松單機(jī)幾萬的并發(fā)。所以你可以考慮考慮你的項(xiàng)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。可能你還是會出現(xiàn)高并發(fā)寫的場景,比如說一個(gè)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(shí)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(duì)慢慢玩兒,后邊系統(tǒng)消費(fèi)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(xiàng)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(jī)抗幾萬并發(fā)也是 ok 的,這個(gè)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(gè)數(shù)據(jù)庫拆分為多個(gè)庫,多個(gè)庫來扛更高的并發(fā);然后將一個(gè)表拆分為多個(gè)表,每個(gè)表的數(shù)據(jù)量保持少一點(diǎn),提高 sql 跑的性能。

讀寫分離
讀寫分離,這個(gè)就是說大部分時(shí)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(gè)庫上吧,可以搞個(gè)主從架構(gòu),主庫寫入,從庫讀取,搞一個(gè)讀寫分離。讀流量太多的時(shí)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(kuò)容,分布式天然就可以支撐高并發(fā),因?yàn)閯硬粍泳涂梢詳U(kuò)容加機(jī)器來扛更高的并發(fā)。那么一些比較簡單的查詢、統(tǒng)計(jì)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。

上面的 6 點(diǎn),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(xì)結(jié)合之前講過的知識考慮一下,到時(shí)候你可以系統(tǒng)的把這塊闡述一下,然后每個(gè)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(diǎn)積累的。

說句實(shí)話,畢竟你真正厲害的一點(diǎn),不是在于弄明白一些技術(shù),或者大概知道一個(gè)高并發(fā)系統(tǒng)應(yīng)該長什么樣?其實(shí)實(shí)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(yuǎn)遠(yuǎn)比上面提到的點(diǎn)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(gè)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(gè)過程是無比復(fù)雜的,一旦做過一次,并且做好了,你在這個(gè)市場上就會非常的吃香。

其實(shí)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(gè)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(jì)以及實(shí)踐過高并發(fā)架構(gòu)的人,這個(gè)經(jīng)驗(yàn)是難能可貴的。

新聞名稱:怎樣設(shè)計(jì)一個(gè)高并發(fā)系統(tǒng)?
當(dāng)前地址:http://vcdvsql.cn/article40/peheho.html

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