由高并发引发的一些思考

现在天天喊着高并发，我们知道高并发代表着大流量，高并发系统设计的魅力就在于我们能够凭借自己的聪明才智设计巧妙的方案，从而抵抗巨大流量的冲击，带给用户更好的使用体验。

在地铁上，你也许会经常刷微博、点赞热搜，如果有抽奖活动，再转发一波，而这些与微博息息相关的数据，其实就是微博场景下的计数数据，细说起来，它主要有几类：

1. 微博的评论数、点赞数、转发数、浏览数、表态数等等；

2. 用户的粉丝数、关注数、发布微博数、私信数等等。

微博维度的计数代表了这条微博受欢迎的程度，用户维度的数据（尤其是粉丝数），代表了这个用户的影响力，因此大家会普遍看重这些计数信息。并且在很多场景下，我们都需要查询计数数据（比如首页信息流页面、个人主页面），计数数据访问量巨大，所以需要设计计数系统维护它。

但在设计计数系统时，不少人会出现性能不高、存储成本很大的问题，比如，把计数与微博数据存储在一起，这样每次更新计数的时候都需要锁住这一行记录，降低了写入的并发。在我看来，之所以出现这些问题，还是因为你对计数系统的设计和优化不甚了解，所以要想解决痛点，你有必要形成完备的设计方案。

下面介绍的这份文档就是以微博为背景，用两个完整的案例带你从实践的角度应对高并发大流量的冲击，可以给你一个更加具体的感性认识，为你在实现类似系统的时候提供一些思路。

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主要内容

基础篇

  1. 高并发系统：它的通用设计方法是什么？
  2. 架构分层：我们为什么一定要这么做？
  3. 系统设计目标（一）：如何提升系统性能？
  4. 系统设计目标（二）：系统怎样做到高可用？
  5. 系统设计目标（二）：系统怎样做到高可用？
  6. 面试现场第一期：当问到组件实现原理时，面试官是在刁难你吗？

 

 

 

数据库篇

  1. 池化技术：如何减少频繁创建数据库连接的性能损耗？
  2. 数据库优化方案（一）：查询请求增加时，如何做主从分离？
  3. 数据库优化方案（二）：写入数据量增加时，如何实现分库分表？
  4. 发号器：如何保证分库分表后ID的全局唯一性？
  5. NoSQL：在高并发场景下，数据库和NoSQL如何做到互补？

 

 

 

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缓存篇

  • 缓存：数据库成为瓶颈后，动态数据的查询要如何加速？
  • 缓存的使用姿势（一）：如何选择缓存的读写策略？
  • 缓存的使用姿势（二）：缓存如何做到高可用？
  • 缓存的使用姿势（三）：缓存穿透了怎么办？
  • CDN：静态资源如何加速？

 

 

 

消息队列篇

  1. 消息队列：秒杀时如何处理每秒上万次的下单请求？
  2. 消息投递：如何保证消息仅仅被消费一次？
  3. 消息队列：如何降低消息队列系统中消息的延迟？
  4. 面试现场第二期：当问到项目经历时，面试官究竟想要了解什么？

 

 

 

分布式服务篇

  1. 系统架构：每秒1万次请求的系统要做服务化拆分吗？
  2. 微服务架构：微服务化后，系统架构要如何改造？
  3. RPC框架：10万QPS下如何实现毫秒级的服务调用？
  4. 注册中心：分布式系统如何寻址？
  5. 分布式Trace：横跨几十个分布式组件的慢请求要如何排查？
  6. 负载均衡：怎样提升系统的横向扩展能力？
  7. API网关：系统的门面要如何做呢？
  8. 多机房部署：跨地域的分布式系统如何做？
  9. Service Mesh：如何屏蔽服务化系统的服务治理细节？

 

 

 

维护篇

  1. 给系统加上眼睛：服务端监控要怎么做？
  2. 应用性能管理：用户的使用体验应该如何监控？
  3. 压力测试：怎样设计全链路压力测试平台？
  4. 配置管理：成千上万的配置项要如何管理？
  5. 降级熔断：如何屏蔽非核心系统故障的影响？
  6. 流量控制：高并发系统中我们如何操纵流量？
  7. 面试现场第三期：你要如何准备一场技术面试呢？

 

 

 

实战篇

  1. 计数系统设计（一）：面对海量数据的计数器要如何做？
  2. 计数系统设计（二）：50万QPS下如何设计未读数系统？
  3. 信息流设计（一）：通用信息流系统的推模式要如何做？
  4. 信息流设计（二）：通用信息流系统的拉模式要如何做？

 

 

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