不懂什么是高并发?看完这篇文章你可以去吊打面试官了
1、如何理解高并发？高并发意味着系统需要承受大流量的冲击，这些流量可能来自用户的高频访问、秒杀活动、热点新闻等。高并发的核心在于如何运用技术手段，使流量更平稳地被系统处理，从而带给用户更好的体验。典型场景：淘宝双1春运抢票、微博大V热点新闻等。
2、理解高并发 高并发意味着系统在面对大量并发请求时仍能保持稳定性能与良好响应，它不仅仅是流量的增加，而是系统如何有效地抵抗冲击并平稳处理流量的关键。高并发场景包括淘宝双1春运抢票、微博热点新闻等，以及每秒处理几十万请求的秒杀系统、每天处理千万级订单的信息流系统等。
3、提前手动触发加载不同的数据到缓存中，并为数据设置不同的过期时间，让缓存失效的时间点尽量均匀，不至于在同一时刻全部失效。图示说明 缓存穿透 缓存击穿 缓存雪崩 以上是对缓存穿透、击穿、雪崩问题的详细解释及解决方案，希望能帮助你更好地理解和应对这些高并发场景下的缓存问题。
海量高并发系统架构该怎样设计
系统架构按层级（水平）划分的话，在每一层都需要考虑好压力的分配，以最前端的网络接入层为例，一般做法是在高配机器上部署支持高并发的web服务器（如nginx）集群，后端映射个多个业务组件达到并发处理能力；在数据访问方面充分做好缓存，包括数据缓存、页面、甚至文件缓存，需要存储大量数据的情况下则考虑分布式。
高并发高并发要求系统能够承受大量用户同时访问，通常用QPS（Queries Per Second，每秒查询率）来衡量。负载均衡：核心策略：通过集群化部署和负载均衡技术，将流量分散到多台服务器上。常用工具：LVS、Nginx，支持多种负载算法如轮询、随机、源地址哈希、加权轮询等。
提升软件性能：使用缓存、并发或异步方式增加吞吐量。横向扩展（Scale-Out）：通过集群部署提高并发处理能力。做好分层架构：简化复杂问题，更容易做到横向扩展。各层进行水平扩展：无状态服务可以快速扩容，有状态服务（如数据库）需设计分区键进行分片。
提高系统并发能力的方式，方法论上主要有两种：垂直扩展（Scale Up）与水平扩展（Scale Out）。前者垂直扩展可以通过提升单机硬件性能，或者提升单机架构性能，来提高并发性，但单机性能总是有极限的，互联网分布式架构设计高并发终极解决方案还是后者：水平扩展。
参考各行业头部企业的框架，以下是设计这样系统时需要考虑的关键点： 系统架构：需要采用可扩展、高性能和高可靠的架构设计。常见的架构设计模式包括微服务架构和分布式架构。微服务架构便于开发和维护，而分布式架构提高系统的可用性和容错性 。 消息协议：应选择高效的、稳定的、可扩展的和安全的协议。
高并发,你真的理解透彻了吗?
高并发绝不意味着只追求高性能，这是很多人片面的理解。从宏观角度看，高并发系统设计的目标有三个：高性能、高可用，以及高可扩展。 高性能：性能体现了系统的并行处理能力，在有限的硬件投入下，提高性能意味着节省成本。同时，性能也反映了用户体验，响应时间分别是100毫秒和1秒，给用户的感受是完全不同的。
类型三：高并发缺乏体系化理解 高并发系统设计是一个全面的工程，需要考虑多个维度。然而，现实中的技术人往往在多个方面掌握不全面，将高并发技术体系简化为多线程并发编程、缓存技术、消息中间件技术等，而忽视了系统高可用保障方案和运维保障等内容。
或许去创业公司工作，你只是创业公司里面的一个部门里面一个小小的职员，但这并不妨碍你通过平时的工作来观察其他人是如何工作的。平时在有机会的时候，你可以去和公司各个部门的人进行交流，通过面对面交流你也会知道他们的工作内容和工作当中出现的问题，最终他们又是如何解决问题的。
“软件系统三高问题”高并发、高性能、高可用系统设计经验
总结解决软件系统“三高”问题的核心在于“分字诀”，即业务分层、系统分级、服务分布、数据库分库/表、动静分离、同步拆分成异步、单线程分解成多线程等。同时，结合负载均衡、池化技术、流量漏斗、高性能缓存、日志优化、主备切换、熔断、限流、降级等具体策略，可以构建出高并发、高性能、高可用的软件系统。
强调全链路观测、监控与日志管理。实时监控系统性能、稳定性和可用性，包括硬件、网络、存储、软件等方面。做好日志采集，以便于问题排查与分析。同时，安排值班与报警机制，确保及时反馈线上问题。故障演练及应急机制的构建是关键，模拟各种故障场景，提升系统对未知挑战的应对能力。
高可用性：表示系统可以正常服务的时间。高可用性系统能够减少故障时间，提高业务连续性。高可扩展性：表示系统的扩展能力，能够在流量高峰时快速扩容，平稳承接峰值流量。高并发的实践方案 通用的设计方法纵向扩展（Scale-Up）：提升单机的处理能力。提升硬件性能：增加内存、CPU核数、存储容量等。
类型三：高并发缺乏体系化理解 高并发系统设计是一个全面的工程，需要考虑多个维度。然而，现实中的技术人往往在多个方面掌握不全面，将高并发技术体系简化为多线程并发编程、缓存技术、消息中间件技术等，而忽视了系统高可用保障方案和运维保障等内容。
高并发绝不意味着只追求高性能，这是很多人片面的理解。从宏观角度看，高并发系统设计的目标有三个：高性能、高可用，以及高可扩展。 高性能：性能体现了系统的并行处理能力，在有限的硬件投入下，提高性能意味着节省成本。同时，性能也反映了用户体验，响应时间分别是100毫秒和1秒，给用户的感受是完全不同的。
在当今快速发展的互联网行业中，内卷化现象日益显著，程序员若仅局限于业务逻辑开发和简单的CRUD操作，将难以在竞争中脱颖而出。为了避免内卷化，互联网程序员必须掌握软件架构设计模式，以更高效、更可靠的方式解决业务诉求，保障系统的高可用、高性能和高并发。
高并发系统设计(4)——结构化缓存
易于维护：结构化缓存设计使得代码更加清晰、易于维护，同时也便于进行性能优化和扩展。总结在高并发系统设计中，结构化缓存是一种有效的性能优化手段。通过将复杂的关联查询拆分为多个简单的查询，并利用缓存来提高查询效率，可以显著减少数据库查询次数，提高系统性能。
解决方案：使用缓存技术。将频繁访问的数据存储在缓存中（如内存或更快的存储介质），可以显著加快读取速度。当系统接收到读取请求时，首先检查缓存中是否存在所需数据，如果存在则直接返回，否则再从存储介质中读取并更新缓存。
数据存取速度：Redis：由于Redis是基于内存的数据库，其数据存取速度非常快，尤其适合处理高并发的读请求。Redis通过哈希表、链表、跳跃表等多种数据结构优化了数据访问效率。
实时性：OLTP系统强调即时处理事务，确保数据的准确性和一致性。这对于需要即时反馈的应用场景至关重要，如银行交易和电子商务。 高并发：这些系统通常需要支持多个用户同时进行操作，因此必须能够高效地处理高并发请求。这要求系统具有强大的处理能力和资源调度能力。
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文章不错《高并发设计（高并发设计可以出图纸吗怎么做）》内容很有帮助