我的第一家公司就是電商公司，後面工作基本都是高併發服務開發，下面說下自己對於高併發的拙見。

先來認識下併發的關鍵術語:

併發量:就是說指定時間段內的訪問量，一般用TPS(每秒事務數)，QPS(每秒查詢數)，響應時間等指標進行表示！

何為高併發？短時間內有大量的請求訪問伺服器，即TPS或者QPS很高！

高併發對伺服器有著極高的要求，而這些要求主要集中在應用伺服器和資料庫伺服器上，所以一般高併發的解決通常是提高應用伺服器和資料庫的處理能力！

針對應用伺服器:

限流:比如說以前玩dota的時候，遇到遊戲平臺限流，登入了也玩不了！一般限流透過某種演算法(計數器，漏桶等)選擇性的讓一部分請求到達後臺，進行處理！

消峰:通常在電商的秒殺系統，活動等場景下，通常會在短時間內出現大量的流量，從正態分佈圖來看就是一個尖峰，如何讓訪問變得平緩呢？通常將請求放請求佇列，讓應用服務主動拉取，進行請求執行！

提高應用伺服器能力:

①，連線能力:拋棄傳統的多執行緒(多程序)處理連線的方式，使用基於netty的IO多路複用的架構搭建伺服器，提高連線能力，可使用nginx搭建應用服務叢集實現負載均衡的同時，保證更多連線。

②，非同步處理:避免同步處理引起的阻塞，使用非同步呼叫能提升CPU使用率，避免資源浪費。

④，叢集或者微服務:使用nginx加幾臺應用伺服器組成叢集，或者業務解耦搭建微服務架構，避免單點宕機的危害！

⑤，快取:使用redis，memcache等分散式快取，儲存臨時資料，定義表資料，配置等任何可以快取的東西，藉助記憶體型快取的快速特性得到更快的處理能力。

⑥，服務間通訊:

介面呼叫:比如springcloud加eureka實現的服務，在eureka服務端實現服務列表的維護，介面的註冊和暴露，然後各個服務根據獲取的服務列表進行服務呼叫，可以使用feign實現客戶端的負載均衡，保證服務均衡呼叫。

訊息中介軟體:使用kafka，ons，redis等訊息中介軟體實現服務之間的訊息傳遞，實現非同步處理的同時，保證資料不丟失！

⑦，程式碼最佳化:避免迴圈建立物件，執行緒等，減少使用加鎖操作，避免死鎖等可能出現的bug，減少對資料庫的頻繁訪問。

針對資料庫:

1，提升單個數據庫服務的能力，最佳化資料庫伺服器效能，連線池最佳化，經常檢視資料庫狀態(show status;)

2，叢集:搭建主從複製，讀寫分離，雙主互備，分庫分表根據業務量選擇不同的叢集方式，提供更加優異的效能。

3，利用資料庫中介軟體:使用canal實現資料同步到專門的查詢庫，或者快取，使用mycat等元件實現分庫分表！

分散式服務系統通常的瓶頸都在資料庫上，所以資料庫的搭建尤為重要。

同時，在高併發的系統中，還需要注意保持介面的冪等性，資料一致性(通常使用分散式事務，參見我別的回答)！高併發系統瓶頸問題往往在測試過程中很難覆蓋，而在生產過程中爆發，所以是作為系統設計的一個難點通常是面試的必問點，上面涉及到的技術，由於篇幅原因，只是涉及到理論實現，實際更多的技術分享，敬請關注。。。

1，HTML靜態化 ，將活動頁面上的所有可以靜態的元素全部靜態化，並儘量減少動態元素。透過CDN來抗峰值。

5.圖片伺服器分離

6.如果請求的靜態頁面不卡了，但是請求的動態資料還是卡，說明mysql處理的請求太多了，在應用層增加快取7.如果請求激增，還是有大量的查詢到mysql，想辦法處理mysql，所有我們可以把mysql拆開，把mysql做主從複製，負載均衡叢集