miaosha/docs/high-concurrency-design.md
2018-12-08 08:48:48 +08:00

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## 面试题
如何设计一个高并发系统?
## 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 JD 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!
## 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
![high-concurrency-system-design](/img/high-concurrency-system-design.png)
### 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再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RocketMQ、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。