最强“高并发”系统设计 46 连问，助你斩获高薪offer

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原创最新推荐文章于 2026-08-03 16:05:33 发布 154 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

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所谓高并发，常常意味着大流量，需要运用技术手段抵抗流量的冲击，这些手段好比操作流量，能让流量更平稳地被系统所处理，带给用户更好的体验。
高并发确实是一个复杂且系统性的问题，由于篇幅有限，诸如分布式Trace、全链路压测、柔性事务都是要考虑的技术点。另外，如果业务场景不同，高并发的落地方案也会存在差异，但是总体的设计思路和可借鉴的方案基本类似。
高并发设计同样要秉承架构设计的3个原则：简单、合适和严谨。不能脱离业务的实际情况，更不要过度设计，合适的方案就是最完美的。

谈起 “高并发” 系统设计 相关知识，我想你必须要认知到的一个问题是：它是你获取一线大厂Offer 必不可少的利器！！对于各大公司（比如阿里、腾讯、今日头条等）来说，仅仅懂得CRUD的程序员便不如有 “高并发”系统设计 经验的程序员有吸引力！

所以当你面试时，面试官会要求你有高并发设计经验，且有的面试官会询问你的系统在遭遇百万并发时可能有哪些瓶颈点，以及有什么优化思路等问题...为的就是检验你是否真的了解这方面的内容...为助你迅速掌握 “高并发”系统设计 的相关知识内容等，这46连问（含解析）你必须铭记于心，包含：基础篇 - 数据库篇 - 缓存篇 - 消息队列篇 - 分布式服务篇 - 维护篇 - 实战篇

注意：篇幅原因，以下皆以图片展示这份最强 “高并发” 系统设计 46 连问（附解析）有近400页，如需原件来学习的朋友皆可100%发送于你（free！），可以直接看文末领取

“高并发” 系统设计 - 基础篇

01 为什么你要学习高并发系统设计
02 高并发系统:它的通用设计方法是什么
03 架构分层:我们为什么一定要这么做
04 系统设计目标(一):如何提升系统性能
05 系统设计目标(二):系统怎样做到高可用
06 系统设计目标(三）:如何让系统易于扩展
07 面试现场第一期:当问到组件实现原理时，面试官是在刁难你吗

“高并发” 系统设计 - 基础篇举一反三巩固必问思考题：

高并发系统演进是一个渐进的过程，并非一蹴而就的，那么你在系统演进过程中积累了哪些经验又踩到了哪些坑呢？
我们提到了分层架构的多种模型，比如三层架构模型，阿里巴巴提出的分层架构模型，那么在你日常开发的过程中，会如何来做架构分层呢？你觉得如此分层的优势是什么呢？
我们提到了一些性能优化的原则和基本的思考点，那么你在日常工作中有哪些性能优化的手段和经验呢？
提到了很多保证高可用的手段，那么你在工作中会有哪些保证系统高可用的设计技巧呢？
传统关系型数据库的可扩展性是很差的，那么在你看来，常见的 NoSQL 数据库是如何解决扩展性的问题呢？

“高并发” 系统设计 - 数据库篇

08 池化技术:如何减少频繁创建数据库连接的性能损耗
09 数据库优化方案(一):查询请求增加时，如何做主从分离
10 数据库优化方案(二）:写入数据量增加时，如何实现分库分表
11 发号器:如何保证分库分表后ID的全局唯─性
12 NoSQL:在高并发场景下，数据库和 NoSQL 如何做到互补

“高并发” 系统设计 - 数据库篇举一反三巩固必问思考题：

在实际的项目中，你可能会用到其他的池化技术，那么结合池化的内容，分享一下在研发过程中，还使用过哪些其它池化技术吗？又因池化技术踩过哪些坑，当时你是怎么解决的？
我们提到，存储节点间互相复制数据是一种常见的，提升系统可用性和性能的方式，那么你还了解哪些组件有使用这种方式呢？它们的复制方式又是如何的呢？
分库分表实际上是分布式存储中一种数据分片的解决方案，那么你还了解哪些分布式存储组件也使用了类似的技术呢？它的实现方式你了解吗？
了解了分布式发号器的实现原理和生成 ID 的特性，那么在你的系统中你的 ID 是如何生成的呢？
NoSQL 数据库是可以与传统的关系型数据库配合，一起解决数据存储问题的，那么在日常工作中，你用到了哪些 NoSQL 数据库呢？在选型的时候是基于什么样的考虑呢？

“高并发” 系统设计 - 缓存篇

13 缓存:数据库成为瓶颈后，动态数据的查询要如何加速
14 缓存的使用姿势(一):如何选择缓存的读写策略
15 缓存的使用姿势(二）:缓存如何做到高可用
16 缓存的使用姿势(三）:缓存穿透了怎么办
17 C D N:静态资源如何加速
18 数据的迁移应该如何做

“高并发” 系统设计 - 缓存篇举一反三巩固必问思考题：

你在日常工作中看到了哪些使用了缓存思想的设计呢？
思考一下在日常工作中使用缓存时都使用了哪些缓存的读写策略呢？
结合自身过往的经历，来聊一聊缓存高可用的重要性，比如当缓存高可用性下降会造成什么严重问题呢？你们又是如何来保证缓存的高可用的呢？
在你的日常工作中还会有哪些解决缓存穿透的方案呢？
CDN 的可用性对系统至关重要，那么你可以思考一下除了 CDN 厂商对于 SLA 的保证之外，还有什么方案可以保证 CDN 的可用性？
结合实际工作的经验，分享一下在做数据迁移的时候都采用了哪些方案吗？这些方案你觉得它的优势和劣势分别是什么呢？

“高并发” 系统设计 - 消息队列篇

19 消息队列:秒杀时如何处理每秒上万次的下单请求
20 消息投递:如何保证消息仅仅被消费一次
21 消息队列:如何降低消息队列系统中消息的延迟
22 面试现场第二期:当问到项目经历时，面试官究竟想要了解什么

“高并发” 系统设计 - 消息队列篇举一反三巩固必问思考题：

你在开发过程中会在什么样的场景下使用消息队列呢？
消息队列在生产和消费端需要保证消息处理的幂等性，那么你还了解哪些保证消息处理幂等性的方法呢？
在实际的项目中，你可能对于消息队列的使用已经很熟练了，那么在研发过程中，你在降低消息延迟方面做过哪些事情呢？

“高并发” 系统设计 - 分布式服务篇

23 从“心”出发，我还有无数个可能
24 高并发系统设计期中测试题目解析
25 系统架构:每秒1万次请求的系统要做服务化拆分吗
26 微服务架构:微服务化后系统架构要如何改造
27 R P C 框架:10万 Q P S 下如何实现毫秒级的服务调用
28 注册中心:分布式系统如何寻址
29 分布式Trace :横跨几十个分布式组件的慢请求要如何排查
30 负载均衡:怎样提升系统的横向扩展能力
31 A P I 网关:系统的门面要如何做呢
32 多机房部署:跨地域的分布式系统如何做
33 Service Mesh:如何屏蔽服务化系统的服务治理细节

“高并发” 系统设计 - 分布式服务篇举一反三巩固必问思考题：

在实际的项目中，你可能已经将系统拆分成独立的服务部署了，那么在一开始，你在开发和运维的过程中是遇到了哪些问题促使你走上了微服务化的道路呢？
结合你在实际微服务改造中的经验，说说你在微服务拆分后都遇到了哪些问题？你是如何解决的呢？
你在实际的工作中可能已经使用过一些 RPC 框架，那么结合你的实际经验，说说在 RPC 框架使用过程中，遇到了哪些问题吗？又是如何排查和解决的呢？
你在项目中是否接入过分布式追踪系统呢？在使用过程中它帮助你排查了哪些问题呢？
在实际的工作中，你一定也用过很多的负载均衡的服务和组件，那么在使用过程中你遇到过哪些问题呢，有哪些注意的点呢？
你的项目中是否有使用 API 网关呢？你在使用 API 网关的时候，遇到过什么样的问题吗？
在实际项目中，你在遇到怎样量级的情况下，才会考虑使用多机房部署的方案呢？在实施的过程中踩到了哪些坑呢？
你在实际的工作中，是否使用过 Service Mesh 解决过跨语言的服务治理的问题呢？在使用的过程中是否踩到过坑呢？

“高并发” 系统设计 - 维护篇

34 给系统加上眼睛:服务端监控要怎么做
35 应用性能管理:用户的使用体验应该如何监控
36 压力测试:怎样设计全链路压力测试平台
37 配置管理:成千上万的配置项要如何管理
38 降级熔断:如何屏蔽非核心系统故障的影响
39 流量控制:高并发系统中我们如何操纵流量
40 面试现场第三期:你要如何准备—场技术面试呢