在互联网公司，常常面临一个“三高”成绩： 高并发、高功用、高可用。

我们常常收到一些同窗提问： 我没有高并发项目阅历，任务中没有这样的场景。 但是面试的时分常常被问到高并发、功用调优方面的成绩，有什么办法可以学习或许处置吗？

这种时分，你需求有一个全局的技术视野，熟习一些常用的系统优化办法论，以及学会一些关于系统设计的解答思绪。

明天我们约请了 3 名淘系技术工程师，给大家分享一些他们在高并发项目的学习实际阅历&面试回答阅历，希望可以对你有协助。

01

淘系技术部-产品技术-昭明

“ 高并发系统是可遇不可求的，但其实是可以经过压测来模拟的。”

理想中，哪怕是大公司，高并发系统也是可遇不可求的。不过，高并发其实是可以经过压测来模拟的。

高并发的背后，中心是高可用和低延迟。所以我们其实是想有才能设计一个系统，在高并发拜访的时分，系统依然可用，而且照应速度不会变慢。

想提降低并发系统的设计和开发才能，有2个方面：

系统的学习相关实际；

找一个目的系统，不断想办法去提升他的功用。

前者是后者的实际基础。

假设想从事一个高并发系统开发的岗位，要学习的相关技术其实是很多的，这些技术中心就是处置高并发状况下如何保持系统的高可用和低延迟。

以Java工程师为例，互联网顺序员面试中常常会调查的内容包括：

架构设计

高可用与波动性、事务分歧性、多正本分歧性、CAP实际。

相关技术

多线程（JUC/AQS/线程池）、RPC调用及框架（如Thrift）、NIO及NIO框架（如Netty）、高并发框架（如Disruptor） 、微效劳框架（SpringBoot）、微效劳管理（Spring Cloud）、数据库相关技术（如：索引优化、分库分表、读写别离）、散布式缓存（如redis）、音讯中间件系统（如RabbitMQ）、容器技术（如docker）。

工具

系统功用查看（top、uptime、vmstat、iostat）、压测工具（如ab、locust、Jmeter、go）、线程剖析（如jps、jstack）等。

当然，一末尾，我们不能够逐一把这些技艺全部掌握，我们可以从一个实践项目入手，不断的把这些技术用上去，发现哪些知识不足，再去补充相关的知识。

“如何设计一个好的秒杀系统“，一定是互联网大厂面试中最常问的一个成绩。所以从设计一个秒杀系统末尾实际，是个不错的选择。

秒杀系统的特点：

瞬时并发量大

秒杀时会 有少量用户在同一时间停止抢购，瞬时并发拜访量突增 10 倍，甚至 100 倍以上都有。

库存量少

普通秒杀活动商品量很少，这就招致了只要极大批用户能成功购置到。

业务复杂

流程比较复杂，普通都是下订单、扣库存、支付订单。

设计秒杀系统的关键点

限流

由于活动库存量普通都是很少，对应的只要少部 分用户才能秒杀成功。所以我们需求限制大部分用户流量，只准大批用户流量进 入后端效劳器。

削峰

秒杀末尾的那一瞬间，会有少量用户冲击出去，所以在末尾时分会有一个瞬间流量峰值。如何把瞬间的流量峰值变得 更陡峭，是能否成功设计好秒杀系统的关键要素。完成流量削峰填谷，普通的采用缓存和 MQ 中间件来处置。

异步

秒杀其实可以当做高并发系统来处置，在这个时分 ，可以思索从业务上做兼容，将同步的业务，设计成异步处置的义务，提高网站的整 体可用性。

缓存

秒杀系统的瓶颈主要体如今下订单、扣减库存流程中。在这些流程中主要用到 OLTP 的数据库，相似 MySQL、Orac le。由于数据库底层采用 B+ 树的贮存结构，对应我们随机写入与读取的效率，相对较低。假设我们把部分业务逻辑迁移到内存的缓存或许 Redis 中，会极大的提高并 发效率。

从0到1搭建一个秒杀系统，也并不 容易，触及到很多前端、后端、中间件的技术。这个跟其实是一切公司的任务常态，大部分时间也是在搭架子，真正做技术优化的时间并不多，常常是在业务量突增或 者大促活动来暂时，集中搞一波功用优化。

所以，假设没有实践的高并发项目可做，本人弄个秒杀系统自娱自乐也是不错的。

搭建系统 -> 压测 -> 发现成绩 -> 学习知识 -> 优化系统，经过这样的循环，置信你一定既能体验到学习的乐趣，同时实力也大幅提升。

02

淘系技术部-行业与智能运营架构组-仲春

“在面试时被问到高并发阅历时不要慌，按照以下过 程表达即可表现你的高并发设计才能：优化单央求耗时、提高单机并发才能、提 高全体并发才能。”

团体以为，其实我们并不用去追求严厉意义上的高并发阅历，由于很多时分都没有这样的时机给到你，关于高并发的处置阅历主要体如昔日常的积聚以及对本人的严厉要求上。

为什么总在说高并发？

在并发不高的场景下，不区分阅历能否丰厚的任何人都能完成基本的业务开发，而且不会产生任何功用成绩，下游依赖、底层存储依赖都不会对你的系统产生影响，但是在并发很高的时分，一切都变了，能够由于高并发环境时下游抖了几ms、db由于高写入或许备库读压力过大而招致主备延迟了一下，你的系统或许业务都会产生缺点。

如何积聚“阅历”？

关于这个成绩，我总结3点可落地：

系统的设计优化

首先 系统 只要有形状的，才能不断横向扩展，才能支撑流量的变化，在业务层的高并发大多都需求不断扩容来支持，但是扩容也不是最基本的方式，假设系统不做优化，一末尾扩容大约率是有效的，到一 定阶段后就会发现状况末尾好转，由于底层的依赖竞争末尾剧烈，失败末尾增多。优化的止境往往是对下游依赖和底层数据层的优化，处置方案大多是常见的缓存分层、读写别离、分库分表、异步化等等，但是引入这些技术方案时，会带来一些反作用，接上去你需求处置和屏蔽这些反作用。

业务逻辑的优化

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