高并发系统设计

高并发系统设计 #

总览 #

在高并发的情景下进行系统设计,

可以分为以下 6 点:

  • 系统拆分
    • 熔断
    • 降级
  • 缓存
  • MQ
  • 分库分表
  • 读写分离
  • ElasticSearch

系统拆分 #

将一个系统拆分为多个子系统,用 RPC 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 #

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 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 #

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。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,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。

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 #

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。

参考链接 #