在過往的面試中，如果候選人做過高并發(fā)的項目，我通常會讓對方談談對于高并發(fā)的理解，但是能系統(tǒng)性地回答好此問題的人并不多，大概分成這樣幾類：
１、對數(shù)據(jù)化的指標沒有概念：不清楚選擇什么樣的指標來衡量高并發(fā)系統(tǒng)？分不清并發(fā)量和ＱＰＳ，甚至不知道自己系統(tǒng)的總用戶量、活躍用戶量，平峰和高峰時的ＱＰＳ和ＴＰＳ等關鍵數(shù)據(jù)。
２、設計了一些方案，但是細節(jié)掌握不透徹：講不出該方案要關注的技術點和可能帶來的副作用。比如讀性能有瓶頸會引入緩存，但是忽視了緩存命中率、熱點ｋｅｙ、數(shù)據(jù)一致性等問題。
３、理解片面，把高并發(fā)設計等同于性能優(yōu)化：大談并發(fā)編程、多級緩存、異步化、水平擴容，卻忽視高可用設計、服務治理和運維保障。
４、掌握大方案，卻忽視最基本的東西：能講清楚垂直分層、水平分區(qū)、緩存等大思路，卻沒意識去分析數(shù)據(jù)結構是否合理，算法是否高效，沒想過從最根本的ＩＯ和計算兩個維度去做細節(jié)優(yōu)化。
這篇文章，我想結合自己的高并發(fā)項目經(jīng)驗，系統(tǒng)性地總結下高并發(fā)需要掌握的知識和實踐思路，希望對你有所幫助。內(nèi)容分成以下３個部分：
如何理解高并發(fā)？
高并發(fā)系統(tǒng)設計的目標是什么？
高并發(fā)的實踐方案有哪些？
０１ 如何理解高并發(fā)？
高并發(fā)意味著大流量，需要運用技術手段抵抗流量的沖擊，這些手段好比操作流量，能讓流量更平穩(wěn)地被系統(tǒng)所處理，帶給用戶更好的體驗。
我們常見的高并發(fā)場景有：淘寶的雙１１、春運時的搶票、微博大Ｖ的熱點新聞等。除了這些典型事情，每秒幾十萬請求的秒殺系統(tǒng)、每天千萬級的訂單系統(tǒng)、每天億級日活的信息流系統(tǒng)等，都可以歸為高并發(fā)。
很顯然，上面談到的高并發(fā)場景，并發(fā)量各不相同，那到底多大并發(fā)才算高并發(fā)呢？
１、不能只看數(shù)字，要看具體的業(yè)務場景。不能說１０Ｗ ＱＰＳ的秒殺是高并發(fā)，而１Ｗ ＱＰＳ的信息流就不是高并發(fā)。信息流場景涉及復雜的推薦模型和各種人工策略，它的業(yè)務邏輯可能比秒殺場景復雜１０倍不止。因此，不在同一個維度，沒有任何比較意義。
２、業(yè)務都是從０到１做起來的，并發(fā)量和ＱＰＳ只是參考指標，最重要的是：在業(yè)務量逐漸變成原來的１０倍、１００倍的過程中，你是否用到了高并發(fā)的處理方法去演進你的系統(tǒng)，從架構設計、編碼實現(xiàn)、甚至產(chǎn)品方案等維度去預防和解決高并發(fā)引起的問題？而不是一味的升級硬件、加機器做水平擴展。
此外，各個高并發(fā)場景的業(yè)務特點完全不同：有讀多寫少的信息流場景、有讀多寫多的交易場景，下期發(fā)布：那是否有通用的技術方案解決不同場景的高并發(fā)問題呢？
文章來源：高性能服務器開發(fā) 文中圖片來源：百度圖片
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