如果某个业务量突然提升100倍QPS你会怎么做?

“假设你负责的系统,某个业务线的QPS突然暴增100倍,你会怎么应对?”需要从架构设计、资源调度、容灾兜底等多个维度拆解。

第一步:先问“为什么”,再想“怎么做”

面对突发流量,盲目优化=挖坑埋自己。先理清关键问题:

QPS来源是否合理?

是正常业务爆发(如双十一促销),还是异常流量(如恶意攻击、代码BUG)?
若是异常,需优先拦截(风控、限流),而非盲目扩容。

流量暴增的范围和时间?

是全局流量激增,还是单个接口/功能?
是短期高峰(如秒杀),还是长期持续?

当前系统的瓶颈在哪里?

CPU/内存/磁盘/网络?
数据库?缓存?第三方服务?

第二步:分层拆解,针对性优化

快速止血:限流降级,保住核心业务

限流:对非核心接口设置QPS阈值(如令牌桶算法),超限请求直接熔断。
降级:关闭次要功能(如评论、推荐),确保核心链路(如支付、下单)可用。
预案:提前配置好降级开关,通过配置中心实时生效。

横向扩展:无状态服务快速扩容

容器化+弹性伸缩:Kubernetes自动扩缩容,应对流量波动。
负载均衡:调整权重,将流量分流到压力较小的节点。
注意点:确保服务无状态,避免扩容后Session丢失等问题。

缓存为王:减少穿透击穿数据库

本地缓存:高频读数据(如商品信息)。
分布式缓存:Redis集群抗住大部分查询请求,设置多级缓存架构。
缓存预热:提前加载热点数据,避免冷启动雪崩。

数据库优化:分库分表+读写分离

读写分离:主库负责写,从库集群承担读请求。
分库分表:按业务拆分(用户库、订单库),或按Hash分片。
连接池优化:调整最大连接数、超时时间,避免线程阻塞。

异步化:削峰填谷,解耦系统

消息队列:Kafka/RocketMQ承接突发流量,后端异步消费。
批量处理:合并多次请求(如库存扣减),减少数据库压力。

第三步:长期防御,构建弹性架构

全链路压测

定期模拟极端流量,暴露系统瓶颈(如数据库连接池耗尽、慢SQL)。阿里的“全链路压测”已成为大厂标配。也可以定期压测跑自动化用例。

监控告警体系

关键指标实时监控:CPU、内存、QPS、RT、错误率。
设置多级阈值(预警、严重、致命),通过企业微信/钉钉通知。

容灾演练

定期演练机房断电、网络分区、缓存崩溃等极端场景。
确保故障发生时,能自动切换灾备节点。

基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制”展开,采用Matlab代码实现相关算法,属于顶级EI期刊的复现研究成果。文中重点研究了分布式模型预测控制(DMPC)在多无人机系统中的一致性控制问题,通过构建固定翼无人机的动力学模型,结合分布式协同控制策略,实现多无人机在复杂环境下的轨迹一致性和稳定协同飞行。研究涵盖了控制算法设计、系统建模、优化求解及仿真验证全过程,并提供了完整的Matlab代码支持,便于读者复现实验结果。; 适合人群:具备自动控制、无人机系统或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及自动化、航空航天领域的研发工程师;熟悉Matlab编程和基本控制理论者更佳; 使用场景及目标:①用于多无人机协同控制系统的算法研究与仿真验证;②支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发;③掌握分布式模型预测控制在实际系统中的应用方法,提升对多智能体协同控制的理解与实践能力; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注DMPC算法的构建流程、约束处理方式及一致性协议的设计逻辑,同时可拓展学习文中提及的路径规划、编队控制等相关技术,以深化对无人机集群控制的整体认知。
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