在過往的面試中，如果候選人做過高并發的項目，我通常會讓對方談談對于高并發的理解，但是能系統性地回答好此問題的人并不多，大概分成這樣幾類：
１、對數據化的指標沒有概念：不清楚選擇什么樣的指標來衡量高并發系統？分不清并發量和ＱＰＳ，甚至不知道自己系統的總用戶量、活躍用戶量，平峰和高峰時的ＱＰＳ和ＴＰＳ等關鍵數據。
２、設計了一些方案，但是細節掌握不透徹：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、數據一致性等問題。
３、理解片面，把高并發設計等同于性能優化：大談并發編程、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、緩存等大思路，卻沒意識去分析數據結構是否合理，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優化。
這篇文章，我想結合自己的高并發項目經驗，系統性地總結下高并發需要掌握的知識和實踐思路，希望對你有所幫助。內容分成以下３個部分：
如何理解高并發？
高并發系統設計的目標是什么？
高并發的實踐方案有哪些？
０１ 如何理解高并發？
高并發意味著大流量，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，能讓流量更平穩地被系統所處理，帶給用戶更好的體驗。
我們常見的高并發場景有：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、每天千萬級的訂單系統、每天億級日活的信息流系統等，都可以歸為高并發。
很顯然，上面談到的高并發場景，并發量各不相同，那到底多大并發才算高并發呢？
１、不能只看數字，要看具體的業務場景。不能說１０Ｗ ＱＰＳ的秒殺是高并發，而１Ｗ ＱＰＳ的信息流就不是高并發。信息流場景涉及復雜的推薦模型和各種人工策略，它的業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、業務都是從０到１做起來的，并發量和ＱＰＳ只是參考指標，最重要的是：在業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的處理方法去演進你的系統，從架構設計、編碼實現、甚至產品方案等維度去預防和解決高并發引起的問題？而不是一味的升級硬件、加機器做水平擴展。
此外，各個高并發場景的業務特點完全不同：有讀多寫少的信息流場景、有讀多寫多的交易場景，下期發布：那是否有通用的技術方案解決不同場景的高并發問題呢？
文章來源：高性能服務器開發 文中圖片來源：百度圖片
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