别扯了,这才是应对高并发的正确处理思路。
現在很多公司的招聘信息,都會有這這么一條要求:有分布式、高并發、高負載、高可用系統設計、開發和調優經驗者優先;
寫這個崗位描述的HR,恨不得把自己知道的所有看上去高大上的詞全都堆砌上。恨不得讓別人一看就會認為這是一家巨牛X的公司。
一提到高并發、分布式、高可用這些詞,很多人都會不自然的想到新聞里阿里雙11每秒創建幾十萬筆的交易訂單(2019雙11訂單創建峰值創紀錄每秒54.4萬筆)
其實,高并發并不神秘,說白了就是想辦法搞定兩個指標:提升QPS、降低RT。并且同時保證數據的正確性、系統的可用性就OK了。
1、網站并發量上來了?啥都不要管,先擴容,堆機器。機器多了自然需要集群技術、負載均衡了。(提升QPS)
2、機器多了也扛不住了?服務拆分,把集中式部署改成分布式部署。(提升QPS)
3、分布式了還是扛不住?先做降級,再做限流。(保證系統可用性)
4、數據庫扛不住了?上分布式緩存。(降低RT)
5、緩存上了之后,數據還是扛不住?那就考慮讀寫分離、分庫分表、數據庫容災。
6、系統間同步交互有延遲?解耦,上異步方案,采用消息中間件。(降低RT)
7、高并發導致了臟數據?上分布式鎖。(保證數據正確性)
8、高并發導致了數據不一致?上分布式事務。(保證數據正確性)
架構從來不是設計出來的,是演進出來的。不要不設計,也不要過度設計。系統流量上來了,先直接擴容而不是上來就搞很復雜的架構。
就算是再牛X的架構,使用了再先進的技術,阿里巴巴也不能靠幾十臺機器就抗的住雙十一!
遇到啥解決啥,在解決問題的時候,再想著盡量把架構做的漂亮一點。在系統架構迭代過程中,自然會遇到各種新問題,那就解決新問題就好了!
順便推薦一個網易云課堂的免費公開課,有一些關于高并發的技術內容。通過課程可以了解一些問題的解決辦法,可以幫助自己在做決策的時候有更多的依據!
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