亿级流量多级缓存架构：粗粒度高并发架构以及秒杀系统架构设计

什么是高并发

高并发（High Concurrency）通常是指通过设计保证系统能够同时并行处理很多请求。通俗来讲，高并发是指在同一个时间点，有很多用户同时的访问同一 API 接口或者 Url 地址。它经常会发生在有大活跃用户量，用户高聚集的业务场景中。

高并发的等级

1. 一线：阿里、腾讯、京东 …
2. 二线：美团、58同城 …
3. 三线：瓜子 …

在谈高并发下的系统架构之前，首先要明确并发量的等级，对于不同量级的并发架构是不同的。对于一线互联网公司来说，并发量是及其大的，尤其对于详情页的访问量，对于详情页是可以单独拿出来作为一个模块处理的。而对于二线互联网公司来说，除此之外还有如12306、考试系统等瞬时高并发。

在这里我们主要聊对于阿里、腾讯这样的一线大厂的高并发架构。

高并发下的数据一致性

除了并发量的等级之外另一个需要明确的就是对数据一致性的要求

数据一致性问题是处理高并发的核心问题之一，数据是否需要一致，是高一致性还是最终一致性，数据如何分布，如何同步，响应时间等问题都需要事先考虑好。

• 高一致性：会带来更高的性能消耗
• 最终一致性：采取延迟更新、性能消耗低一些

什么是削峰

从业务上来说，秒杀活动是希望更多的人来参与，也就是抢购之前希望有越来越多的人来看购买商品。

但是，在抢购时间达到后，用户开始真正下单时，秒杀的服务器后端缺不希望同时有几百万人同时发起抢购请求。

我们都知道服务器的处理资源是有限的，所以出现峰值的时候，很容易导致服务器宕机，用户无法访问的情况出现。

这就好比出行的时候存在早高峰和晚高峰的问题，为了解决这个问题，出行就有了错峰限行的解决方案。

同理，在线上的秒杀等业务场景，也需要类似的解决方案，需要平安度过同时抢购带来的流量峰值的问题，这就是流量削峰

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