如何设计一个高并发系统？

小咪咪 2023-07-01 06:26 3阅读 0赞

**1、其实所谓的高并发，如果你要理解这个问题呢，其实就得从高并发的根源出发，为啥会有高并发？为啥高并发就很牛逼？**

我说的浅显一点，很简单，就是因为刚开始系统都是连接数据库的，但是要知道数据库支撑到每秒并发两三千的时候，基本就快完了。所以才有说，很多公司，刚开始干的时候，技术比较low，结果业务发展太快，有的时候系统扛不住压力就挂了。

当然会挂了，凭什么不挂？你数据库如果瞬间承载每秒5000,8000，甚至上万的并发，一定会宕机，因为比如mysql就压根儿扛不住这么高的并发量。

所以为啥高并发牛逼？就是因为现在用互联网的人越来越多，很多app、网站、系统承载的都是高并发请求，可能高峰期每秒并发量几千，很正常的。如果是什么双十一了之类的，每秒并发几万几十万都有可能。

那么如此之高的并发量，加上原本就如此之复杂的业务，咋玩儿？真正厉害的，一定是在复杂业务系统里玩儿过高并发架构的人，但是你没有，那么我给你说一下你该怎么回答这个问题：  
（1）系统拆分，将一个系统拆分为多个子系统，用dubbo来搞。然后每个系统连一个数据库，这样本来就一个库，现在多个数据库，不也可以抗高并发么。

（2）缓存，必须得用缓存。大部分的高并发场景，都是读多写少，那你完全可以在数据库和缓存里都写一份，然后读的时候大量走缓存不就得了。毕竟人家redis轻轻松松单机几万的并发啊。没问题的。所以你可以考虑考虑你的项目里，那些承载主要请求的读场景，怎么用缓存来抗高并发。

（3）MQ，必须得用MQ。可能你还是会出现高并发写的场景，比如说一个业务操作里要频繁搞数据库几十次，增删改增删改，疯了。那高并发绝对搞挂你的系统，你要是用redis来承载写那肯定不行，人家是缓存，数据随时就被LRU了，数据格式还无比简单，没有事务支持。所以该用mysql还得用mysql啊。那你咋办？用MQ吧，大量的写请求灌入MQ里，排队慢慢玩儿，后边系统消费后慢慢写，控制在mysql承载范围之内。所以你得考虑考虑你的项目里，那些承载复杂写业务逻辑的场景里，如何用MQ来异步写，提升并发性。MQ单机抗几万并发也是ok的，这个之前还特意说过。

（4）分库分表，可能到了最后数据库层面还是免不了抗高并发的要求，好吧，那么就将一个数据库拆分为多个库，多个库来抗更高的并发；然后将一个表拆分为多个表，每个表的数据量保持少一点，提高sql跑的性能。

（5）读写分离，这个就是说大部分时候数据库可能也是读多写少，没必要所有请求都集中在一个库上吧，可以搞个主从架构，主库写入，从库读取，搞一个读写分离。读流量太多的时候，还可以加更多的从库。

（6）Elasticsearch，可以考虑用es。es是分布式的，可以随便扩容，分布式天然就可以支撑高并发，因为动不动就可以扩容加机器来抗更高的并发。那么一些比较简单的查询、统计类的操作，可以考虑用es来承载，还有一些全文搜索类的操作，也可以考虑用es来承载。  
上面的6点，基本就是高并发系统肯定要干的一些事儿，大家可以仔细结合之前讲过的知识考虑一下，到时候你可以系统的把这块阐述一下，然后每个部分要注意哪些问题，之前都讲过了，你都可以阐述阐述，表明你对这块是有点积累的。

说句实话，毕竟真正你厉害的一点，不是在于弄明白一些技术，或者大概知道一个高并发系统应该长什么样？其实实际上在真正的复杂的业务系统里，做高并发要远远比我这个图复杂几十倍到上百倍。你需要考虑，哪些需要分库分表，哪些不需要分库分表，单库单表跟分库分表如何join，哪些数据要放到缓存里去啊，放哪些数据再可以抗掉高并发的请求，你需要完成对一个复杂业务系统的分析之后，然后逐步逐步的加入高并发的系统架构的改造，这个过程是务必复杂的，一旦做过一次，一旦做好了，你在这个市场上就会非常的吃香。

其实大部分公司，真正看重的，不是说你掌握高并发相关的一些基本的架构知识，架构中的一些技术，RocketMQ、Kafka、Redis、Elasticsearch，高并发这一块，次一等的人才。对一个有几十万行代码的复杂的分布式系统，一步一步架构、设计以及实践过高并发架构的人，这个经验是难能可贵的。

接下来放一张高并发讲解图：（图的下面会有讲解）  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQwMjQxOTU3_size_16_color_FFFFFF_t_70]  
当系统的读请求很大的时候，我们给系统加缓存来承受高并发的读请求，当系统的写请求也很大的时候，我们会在系统与数据库之间加消息队列，目的是承受高峰期的写请求，然后缓缓地把消息队列里积压的消息写到数据库中，又因为单个数据库的写入速度是有限的，必要的时候可以分库，同时写到多个数据库里面。 然后缓存里的数据也可能由于LRU算法而清除旧数据，需要和数据库保持同步更新，所以需要从数据库里面读数据，这个时候我们就需要给数据库设计主从模式的架构，实现“读写分离”，写的时候往主库里面去写，读的时候到从库里面去读数据。

[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQwMjQxOTU3_size_16_color_FFFFFF_t_70]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200119160952554.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQwMjQxOTU3,size_16,color_FFFFFF,t_70