面试官:如何设计一个高并发系统?我:就这?

本文涉及的产品
注册配置 MSE Nacos/ZooKeeper,118元/月
性能测试 PTS,5000VUM额度
容器镜像服务 ACR,镜像仓库100个 不限时长
简介: 说实话,如果面试官问你这个题目,那么你必须要使出全身吃奶劲了。为啥?因为你没看到现在很多公司招聘的D里都是说啥,有高并发就经验者优先。如果你确实有真才实学,在互联网公司里干过高并发系统,那你确实拿 offer基本如探囊取物,没啥问题。面试官也绝对不会这样来问你,否则他就是蠢。

面试官心理分析

说实话,如果面试官问你这个题目,那么你必须要使出全身吃奶劲了。为啥?因为你没看到现在很多公司招聘的D里都是说啥,有高并发就经验者优先。

如果你确实有真才实学,在互联网公司里干过高并发系统,那你确实拿 offer基本如探囊取物,没啥问题。面试官也绝对不会这样来问你,否则他就是蠢。

假设你在某知名电商公司干过高并发系统,用户上亿,一天流量几十亿,高峰期并发量上万,甚至是十万。那么人家一定会仔细盘问你的系统架构,你们系统啥架构?怎么部署的?部署了多少台机器?缓存咋用的?MQ咋用的?数据库咋用的?就是深挖你到底是如何扛住高并发的。

因为真正干过高并发的人一定知道,脱离了业务的系统架构都是在纸上谈兵,真正在复杂业务场景而且还高并发的时候,那系统架构一定不是那么简单的,用个redis,用mq就能搞定﹖当然不是,真实的系统架构搭配上业务之后,会比这种简单的所谓“高并发架构”要复杂很多倍。

如果有面试官问你个问题说,如何设计一个高并发系统?那么不好意思,一定是因为你实际上没干过高并发系统。面试官看你简历就没啥出彩的,感觉就不咋地,所以就会问问你,如何设计一个高并发系统?其实说白了本质就是看看你有没有自己研究过,有没有一定的知识积累。

最好的当然是招聘个真正干过高并发的哥儿们咯,但是这种哥儿们人数稀缺,不好招。所以可能次一点的就是招一个自己研究过的哥儿们,总比招一个啥也不会的哥儿们好吧!

所以这个时候你必须得做一把个人秀了,秀出你所有关于高并发的知识!

面试题剖析

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:

可以分为以下6 点:

  • 系统拆分
  • 缓存
  • MQ
  • 分库分表
  • 读写分离
  • ElasticSearch

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,不也可以扛高并发么。

缓存

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。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。

MQ

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。

分库分表

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,多个库来扛更高的并发;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。

读写分离

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。

ElasticSearch

Elasticsearch,简称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扛更高的并发。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,毕竟你真正厉害的一点,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,做高并发要远远比上面提到的点要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,放哪些数据才可以扛住高并发的请求,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,这个过程是无比复杂的,一旦做过一次,并且做好了,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,RocketM、Kafka、Redis、Elasticsearch,高并发这一块,你了解了,也只能是次一等的人才。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。

写在最后

以上就是对面试时面试官问到如何设计一个高并发系统的解析了,如果觉得小编总结的还可以,麻烦关注转发一下小编支持一下,让更多人看到~

本文就是愿天堂没有BUG给大家分享的内容,大家有收获的话可以分享下,想学习更多的话可以到微信公众号里找我,我等你哦。

相关实践学习
使用阿里云Elasticsearch体验信息检索加速
通过创建登录阿里云Elasticsearch集群,使用DataWorks将MySQL数据同步至Elasticsearch,体验多条件检索效果,简单展示数据同步和信息检索加速的过程和操作。
ElasticSearch 入门精讲
ElasticSearch是一个开源的、基于Lucene的、分布式、高扩展、高实时的搜索与数据分析引擎。根据DB-Engines的排名显示,Elasticsearch是最受欢迎的企业搜索引擎,其次是Apache Solr(也是基于Lucene)。 ElasticSearch的实现原理主要分为以下几个步骤: 用户将数据提交到Elastic Search 数据库中 通过分词控制器去将对应的语句分词,将其权重和分词结果一并存入数据 当用户搜索数据时候,再根据权重将结果排名、打分 将返回结果呈现给用户 Elasticsearch可以用于搜索各种文档。它提供可扩展的搜索,具有接近实时的搜索,并支持多租户。
相关文章
|
4月前
|
消息中间件 算法 数据库
架构设计篇问题之商城系统高并发写的问题如何解决
架构设计篇问题之商城系统高并发写的问题如何解决
|
1月前
|
缓存 算法 架构师
京东面试:如何设计600Wqps高并发ID?如何解决时钟回拨问题?
资深架构师尼恩在其读者交流群中分享了关于分布式ID系统的设计与实现,特别是针对高并发场景下的解决方案。他强调了分布式ID系统在高并发核心组件中的重要性,并详细介绍了百度的UidGenerator,这是一个基于Snowflake算法改进的Java实现,旨在解决分布式系统中的唯一ID生成问题。UidGenerator通过自定义workerId位数和初始化策略,支持虚拟化环境下的实例自动重启和漂移,其单机QPS可达600万。此外尼恩的技术分享不仅有助于提升面试表现,还能帮助开发者在实际项目中应对高并发挑战。
京东面试:如何设计600Wqps高并发ID?如何解决时钟回拨问题?
|
1月前
|
C语言
经典面试题:嵌入式系统中经常要用到无限循环,怎么样用C编写死循环呢
在嵌入式系统开发中,无限循环常用于持续运行特定任务或监听事件。使用C语言实现死循环很简单,可以通过`while(1)`或`for(;;)`的结构来编写。例如:`while (1) { /* 循环体代码 */ }`,这种写法明确简洁,适用于需要持续执行的任务或等待中断的场景。
|
1月前
|
存储 消息中间件 缓存
系统设计面试参考-设计Spotify系统
【10月更文挑战第4天】支持用户将自己喜欢的音乐、专辑、播放列表等分享到社交媒体平台,如 Facebook、Twitter、Instagram 等。分享内容可以包括音乐链接、封面图片、简介等信息,吸引更多的用户来使用 Spotify 系统。同时,系统可以跟踪分享的效果,如点击量、转化率等,以便评估社交分享对系统推广的贡献。
|
1月前
|
Java Go 云计算
Go语言在云计算和高并发系统中的卓越表现
【10月更文挑战第10天】Go语言在云计算和高并发系统中的卓越表现
|
3月前
|
监控 算法 Java
企业应用面临高并发等挑战,优化Java后台系统性能至关重要
随着互联网技术的发展,企业应用面临高并发等挑战,优化Java后台系统性能至关重要。本文提供三大技巧:1)优化JVM,如选用合适版本(如OpenJDK 11)、调整参数(如使用G1垃圾收集器)及监控性能;2)优化代码与算法,减少对象创建、合理使用集合及采用高效算法(如快速排序);3)数据库优化,包括索引、查询及分页策略改进,全面提升系统效能。
49 0
|
4月前
|
设计模式 存储 安全
Java面试题:设计一个线程安全的单例类并解释其内存占用情况?使用Java多线程工具类实现一个高效的线程池,并解释其背后的原理。结合观察者模式与Java并发框架,设计一个可扩展的事件处理系统
Java面试题:设计一个线程安全的单例类并解释其内存占用情况?使用Java多线程工具类实现一个高效的线程池,并解释其背后的原理。结合观察者模式与Java并发框架,设计一个可扩展的事件处理系统
62 1
|
4月前
|
消息中间件 算法 NoSQL
面试题Kafka问题之Kafka保证系统的可用性如何解决
面试题Kafka问题之Kafka保证系统的可用性如何解决
41 0
|
4月前
|
监控 网络协议 Java
Java面试题:解释Java NIO与BIO的区别,以及NIO的优势和应用场景。如何在高并发应用中实现NIO?
Java面试题:解释Java NIO与BIO的区别,以及NIO的优势和应用场景。如何在高并发应用中实现NIO?
75 0
|
4月前
|
设计模式 存储 缓存
Java面试题:结合设计模式与并发工具包实现高效缓存;多线程与内存管理优化实践;并发框架与设计模式在复杂系统中的应用
Java面试题:结合设计模式与并发工具包实现高效缓存;多线程与内存管理优化实践;并发框架与设计模式在复杂系统中的应用
58 0
下一篇
无影云桌面