0 Github

1 面试题

如何设计一个高并发系统？

2 考点分析

问你这个题目,就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jd里都是说啥，有高并发经验者优先!

所以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。

但是如果你要是真是干过高并发系统，面试官绝对绝对不会问这个问题，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？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抗下高并发的。

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，总比招一个傻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！

3 高并发的意义

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？

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。如果是什么双十一了之类的，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，那么给你说一下该怎么回答这个问题

• 高并发系统的架构组成
  

4 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，不也可以抗高并发么。

5 缓存

大部分高并发场景，都是读多写少，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.

毕竟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

6 消息队列

可能你还是会出现高并发写的场景，比如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。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

7 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

那么就将一个数据库拆分为多个库，多个库来抗更高的并发

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。

8 读写分离

大部分时候数据库可能也是读多写少，就没必要所有请求都集中在一个库，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

9 Elasticsearch

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抗更高的并发。那么一些比较简单的查询、统计类的操作，可以考虑用ES承载，还有一些全文搜索类的操作，也可以考虑用ES

10 总结

上面及点，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，毕竟真正你厉害的一点，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，做高并发要远远比我这个图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啊，放哪些数据再可以抗掉高并发的请求，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，这个过程是务必复杂的，一旦做过一次，一旦做好了，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，RocketMQ、Kafka、Redis、Elasticsearch，高并发这一块，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!

参考

• 《Java工程师面试突击第1季-中华石杉老师》