常见的高并发解决方案

1. 架构层面的优化

（1）负载均衡（Load Balancing）

• Nginx + 反向代理：分发流量到多个后端服务器。
• DNS 轮询：基于 DNS 解析多个服务器 IP，进行流量分发。
• LVS（Linux Virtual Server）：基于 IP 负载均衡，提高吞吐量。

（2）微服务架构

• Spring Cloud / Dubbo：拆分单体架构，独立部署服务。
• 服务注册与发现（Eureka / Nacos）：动态管理微服务实例。
• API 网关（Gateway / Kong）：统一流量入口，进行限流、认证。

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2. 数据库优化

（1）读写分离

• 主从数据库（Master-Slave）：主库负责写，从库负责读，提高并发能力。
• MySQL Replication + 读写分离代理（MyCat、ShardingSphere）。

（2）分库分表

• 垂直拆分：按业务模块拆分不同的数据库。
• 水平拆分：按某个字段（如用户 ID、订单 ID）进行哈希分片。

（3）索引优化

• 适当增加索引：如 B+ 树索引、覆盖索引，减少全表扫描。
• 避免索引失效：如 LIKE '%xx%'、!=、or、函数操作等。

（4）SQL 优化

• 减少 JOIN 操作，使用 NoSQL 或缓存存储部分数据。
• 批量插入、更新，如 batch insert、replace into、insert ignore。

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3. 缓存优化

（1）本地缓存（单机高效访问）

• Guava Cache、Caffeine：适用于短期热点数据。

（2）分布式缓存

• Redis：常见应用场景：

  • 数据缓存（热点数据、排行榜、用户会话）。
  • 分布式锁（基于 SET NX 或 Redisson）。
  • 计数器（如限流、点赞数、浏览量）。
  • 消息队列（Stream）：作为轻量级 MQ 方案。

• Memcached：适用于大规模 key-value 读写，适用于高吞吐的场景。

（3）缓存穿透、雪崩、击穿问题

• 缓存穿透（查询一个不存在的 key，导致数据库压力大）

  • 解决方案：布隆过滤器（Bloom Filter）、缓存空值。

• 缓存雪崩（大量缓存同时失效，导致数据库压力暴增）

  • 解决方案：缓存数据加随机过期时间，避免同一时间失效。

• 缓存击穿（单个热点 key 失效后，短时间内大量请求打到数据库）

  • 解决方案：
    • 设置互斥锁（如 setnx 限制并发）。
    • 使用永不过期 key，由后台异步更新。

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4. 异步处理与消息队列

（1）线程池优化

• 合理使用线程池（ThreadPoolExecutor）
  • 减少创建线程的开销，控制最大并发数。
  • 拒绝策略（CallerRunsPolicy、DiscardPolicy）。
  • 使用 CompletableFuture，提高异步任务吞吐量。

（2）消息队列（MQ）

• Kafka / RocketMQ / RabbitMQ：
  • 削峰填谷：削弱瞬时高并发请求对数据库的压力。
  • 异步解耦：如订单系统与支付系统解耦。
  • 日志采集、用户行为分析。

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5. 限流与熔断

（1）限流

• Redis 令牌桶 / 漏桶算法：控制 QPS（每秒查询量）。
• Guava RateLimiter：基于令牌桶实现速率限制。
• Nginx 限流：使用 limit_req_zone 进行流量控制。

（2）熔断与降级

• Sentinel / Resilience4j：
  • 熔断机制（Circuit Breaker）：当服务不可用时，快速失败，避免拖垮整个系统。
  • 降级策略：当服务不可用时，返回默认数据（如“稍后再试”）。

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6. 分布式锁

• Redis 分布式锁

  • SET key value NX PX 30000
  • Redisson（更安全可靠）

• ZooKeeper 分布式锁

  • 通过临时顺序节点实现分布式锁。

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7. CDN 与前端优化

• CDN（内容分发网络）：

  • 提供静态资源（图片、JS、CSS）加速。
  • 适用于全球用户访问优化（如 AWS CloudFront、阿里云 CDN）。

• 前端缓存：

  • 使用 ETag、Cache-Control，减少请求。
  • 采用前端页面静态化，如 SSR（Server-Side Rendering）。

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8. 高可用架构

（1）服务集群与故障转移

• 使用 Kubernetes（K8s）、Docker 容器编排，实现动态扩展和自动恢复。
• 数据库高可用
  • MySQL 主从架构 + MHA / MySQL Proxy / TiDB。

（2）日志分析与监控

• ELK（Elasticsearch + Logstash + Kibana），实时监控系统日志。
• Prometheus + Grafana，监控服务器与微服务健康状态。

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总结

方案	作用
负载均衡	通过 Nginx/LVS/K8s 进行流量分发
数据库优化	读写分离、分库分表、索引优化
缓存	Redis/Memcached 解决高并发访问问题
消息队列	Kafka/RabbitMQ 进行异步处理，削峰填谷
限流与熔断	Sentinel/RateLimiter 控制流量
分布式锁	Redis/ZooKeeper 保证分布式环境数据一致性
CDN & 前端优化	静态资源缓存，提高访问速度
高可用架构	K8s + Docker 实现服务弹性扩展