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如何设计一个高并发系统？
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。但是如果你要是真是干过高并发系统，面试官绝对绝对不会问这个问题，否则他就不太明智了。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。
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？
我这么说吧，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或8000，甚至上万的并发，一定会宕机，因为像mysql数据库压根儿就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。就像每年的双十一，一年比一年的峰值高，每秒并发几十万都是洒洒水。
那么我们可以从以下几个方面来进行考虑：
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，这样就可以抗高并发。
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啊。没问题的。所以你可以考的虑考虑你的项目里，那些承载主要请求读场景，怎么用缓存来抗高并发。
MQ(消息队列)，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，人家是缓存你要是用redis来承载写那肯定不行，数据随时就被LRU(淘汰掉最不经常使用的)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。
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，多个库来抗更高的并发；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，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(一个基于Lucene的搜索服务器)，可以考虑用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抗更高的并发。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。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，放哪些数据可以抗掉高并发的请求，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，这个过程是务必复杂的，一旦做过一次，一旦做好了，你在这个市场上就会非常的吃香。
单点故障
大体可以从以下几个方面来消除单点故障：
一个网站，从基础的硬件层，到操作系统层，到数据库层，到应用程序层，再到网络层，都有可能产生单点故障。如果要有效地消除单点故障，最重要的一点是设计的时候要尽量避免引入单点，随着架构的变化，定期审查系统潜在的单点也是有必要的。
增加硬盘，做镜像，让出错的概率降低。
网卡与网线的单点问题。系统里面最容易物理损坏的就是网线。网卡绑定(NIC bonding)一个很简单很通用的办法。配置多个网卡，一个网卡坏了并不会影响服务器的正常运行。
SSH 服务器和Telnet 服务器共存。毕竟 SSH 和 Telnet 都不是百分之百靠谱的事。
IDC 机房的单点。由于中国特色的“南北互通”，所以选择IDC机房的时候，一定要有冗余。
靠谱的DNS解析
以上几点，是一些比较常见的解决方法。我们一个常见的应用架构，在服务器上安装了MySQL作为作为应用数据库，为了提高性能，在服务器和数据库之间加上了Redis缓存服务器，那么Redis缓存服务器和MySQL数据库都是一个单点故障的隐患，此时，我们就可以考虑主从备份的设计。