3年Java开发6个点搞定高并发系统面试疑惑

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上端的 6 点,基本可是高并发系统肯定要干的一点事儿,一点人儿能也能 仔细结合事先 讲过的知识考虑一下,到事先 你能也能 系统的把这块阐述一下,而且每个每段要注意那先 大疑问,事先 都讲过了,你都能也能 阐述阐述,表明你对这块是怪怪的积累的。

说句实话,毕竟你真正厉害的一点,就有在于弄明白一点技术,事先 最少知道另另有另两个高并发系统应该长那先 样?真是实际上在真正的比较复杂的业务系统里,做高并发要远远比上端提到的点要比较复杂几十倍到上百倍。

你能也能考虑:那先 能也能分库分表,那先 非要分库分表,单库单表跟分库分表何如 join,那先 数据要装进去 缓存里去,放那先 数据也能也能 扛住高并发的请求,你能也能完成对另另有另两个比较复杂业务系统的分析事先 ,而且逐步逐步的加入高并发的系统架构的改造,這個 过程是无比比较复杂的,一旦做过一次,而且做好了,你在這個 市场上就会非常的吃香。

真是大每段公司,真正看重的,就有说你掌握高并发相关的一点基本的架构知识,架构中的一点技术,RocketMQ、Kafka、Redis、Elasticsearch,高并发這個 块,你了解了,也非可是次一等的人才。对另另有另两个有几十万行代码的比较复杂的分布式系统,一步一步架构、设计以及实践匮乏并发架构的人,這個 经验是并就有的。

最后

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缓存,能也能得用缓存。大每段的高并发场景,就有读多写少,那你全部能也能 在数据库和缓存里都写一份,而且读的事先 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。统统你能也能 考虑考虑你的项目里,那先 承载主要请求的读场景,为什么会用缓存来抗高并发。

读写分离,這個 可是说大每段事先 数据库事先 也是读多写少,没必要所有请求都集中在另另有另两个库上吧,能也能 搞个主从架构,主库写入,从库读取,搞另另有另两个读写分离。读流量很多的事先 ,还能也能 加更多的从库。

Elasticsearch,简称 es。es 是分布式的,能也能 随便扩容,分布式火山岩石石就能也能 支撑高并发,事先 动不动就能也能 扩容加机器来扛更高的并发。这麼一点比较简单的查询、统计类的操作,能也能 考虑用 es 来承载,还有一点全文搜索类的操作,也能也能 考虑用 es 来承载。

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MQ,能也能得用 MQ。事先 你还是会出现高并发写的场景,比如说另另有另两个业务操作里要频繁搞数据库几十次,增全部增全部,疯了。那高并发绝对搞挂你的系统,我想可是用 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,这麼事务支持。统统该用 mysql 还得用 mysql 啊。

那你该为什么会么会办?用 MQ 吧,大量的写请求灌入 MQ 里,排队慢慢玩儿,上端系统消费后慢慢写,控制在 mysql 承载范围之内。统统你得考虑考虑你的项目里,那先 承载比较复杂写业务逻辑的场景里,何如用 MQ 来异步写,提升并发性。MQ 单机抗几万并发也是 ok 的,這個 事先 还特意说过。

将另另有另两个系统拆分为多个子系统,用 dubbo 来搞。而且每个系统连另另有另两个数据库,曾经曾经就另另有另两个库,现在多个数据库,不也能也能 扛高并发么。

分库分表,事先 到了最后数据库层面还是免不了抗高并发的要求,好吧,这麼就将另另有另两个数据库拆分为多个库,多个库来扛更高的并发;而且将另另有另两个表拆分为多个表,每个表的数据量保持少一点,提高 sql 跑的性能。

这麼这麼之高的并发量,加进曾经就这麼之比较复杂的业务,咋玩儿?真正厉害的,一定是在比较复杂业务系统里玩儿匮乏并发架构的人,但这麼你这麼,这麼我你能也能 说一下你该为什么会回答這個 大疑问:

能也能 分为以下 6 点:

**1.系统拆分

2.缓存

3.MQ

4.分库分表

5.读写分离

6.ElasticSearch**

真是所谓的高并发,事先 我不用理解這個 大疑问呢,真是就得从高并发的根源出发,为什么会会有高并发?为什么会高并发就很牛逼?

说的浅显一点,很简单,可是事先 刚始于系统就有连接数据库的,而且要知道数据库支撑到每秒并发两三千的事先 ,基本就快完了。统统才有说,统统公司,刚始于干的事先 ,技术比较 low,结果业务发展更慢,有的事先 系统扛不住压力就挂了。

当然会挂了,凭那先 不挂?你数据库事先 瞬间承载每秒 1000/1000,甚至上万的并发,总要宕机,事先 比如 mysql 就压根儿扛不住这麼高的并发量。

统统为什么会高并发牛逼?可是事先 现在用互联网的人很多,统统 app、网站、系统承载的就有高并发请求,事先 高峰期每秒并发量几千,很正常的。事先 是那先 双十一相似于的,每秒并发几万几十万就有事先 。

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