高级Java工程师面试题：如何设计一个高并发系统？
说实话 ， 如果面试官问你这个题目 ， 那么你必须要使出全身吃奶劲了 。 为啥？因为你没看到现在很多公司招聘的JD里都是说啥 ， 有高并发就经验者优先 。
如果你确实有真才实学 ， 在互联网公司里干过高并发系统 ， 那你确实拿offer基本如探囊取物 ， 没啥问题 。 面试官也绝对不会这样来问你 ， 否则他就是蠢 。
假设你在某知名电商公司干过高并发系统 ， 用户上亿 ， 一天流量几十亿 ， 高峰期并发量上万 ， 甚至是十万 。 那么人家一定会仔细盘问你的系统架构 ， 你们系统啥架构？怎么部署的？部署了多少台机器？缓存咋用的？MQ咋用的？数据库咋用的？就是深挖你到底是如何扛住高并发的 。
因为真正干过高并发的人一定知道 ， 脱离了业务的系统架构都是在纸上谈兵 ， 真正在复杂业务场景而且还高并发的时候 ， 那系统架构一定不是那么简单的 ， 用个redis ， 用mq就能搞定？当然不是 ， 真实的系统架构搭配上业务之后 ， 会比这种简单的所谓“高并发架构”要复杂很多倍 。
如果有面试官问你个问题说 ， 如何设计一个高并发系统？那么不好意思 ， 一定是因为你实际上没干过高并发系统 。 面试官看你简历就没啥出彩的 ， 感觉就不咋地 ， 所以就会问问你 ， 如何设计一个高并发系统？其实说白了本质就是看看你有没有自己研究过 ， 有没有一定的知识积累 。
最好的当然是招聘个真正干过高并发的哥儿们咯 ， 但是这种哥儿们人数稀缺 ， 不好招 。 所以可能次一点的就是招一个自己研究过的哥儿们 ， 总比招一个傻也不会的哥儿们好吧！
所以这个时候你必须得做一把个人秀了 ， 秀出你所有关于高并发的知识！下面和千锋广州小编一起来看看吧！
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面试题剖析
其实所谓的高并发 ， 如果你要理解这个问题呢 ， 其实就得从高并发的根源出发 ， 为啥会有高并发？为啥高并发就很牛逼？
说的浅显一点 ， 很简单 ， 就是因为刚开始系统都是连接数据库的 ， 但是要知道数据库支撑到每秒并发两三千的时候 ， 基本就快完了 。 所以才有说 ， 很多公司 ， 刚开始干的时候 ， 技术比较low ， 结果业务发展太快 ， 有的时候系统扛不住压力就挂了 。
当然会挂了 ， 凭什么不挂？你数据库如果瞬间承载每秒5000/8000 ， 甚至上万的并发 ， 一定会宕机 ， 因为比如mysql就压根儿扛不住这么高的并发量 。
所以为啥高并发牛逼？就是因为现在用互联网的人越来越多 ， 很多app、网站、系统承载的都是高并发请求 ， 可能高峰期每秒并发量几千 ， 很正常的 。 如果是什么双十一之类的 ， 每秒并发几万几十万都有可能 。
那么如此之高的并发量 ， 加上原本就如此之复杂的业务 ， 咋玩儿？真正厉害的 ， 一定是在复杂业务系统里玩儿过高并发架构的人 ， 但是你没有 ， 那么千锋广州小编给你说一下你该怎么回答这个问题：
可以分为以下6点：
系统拆分
缓存
MQ
分库分表
读写分离
ElasticSearch
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系统拆分
将一个系统拆分为多个子系统 ， 用dubbo来搞 。 然后每个系统连一个数据库 ， 这样本来就一个库 ， 现在多个数据库 ， 不也可以扛高并发么 。
缓存
缓存 ， 必须得用缓存 。 大部分的高并发场景 ， 都是读多写少 ， 那你完全可以在数据库和缓存里都写一份 ， 然后读的时候大量走缓存不就得了 。 毕竟人家redis轻轻松松单机几万的并发 。 所以你可以考虑考虑你的项目里 ， 那些承载主要请求的读场景 ， 怎么用缓存来抗高并发 。
MQ
MQ ， 必须得用MQ 。 可能你还是会出现高并发写的场景 ， 比如说一个业务操作里要频繁搞数据库几十次 ， 增删改增删改 ， 疯了 。 那高并发绝对搞挂你的系统 ， 你要是用redis来承载写那肯定不行 ， 人家是缓存 ， 数据随时就被LRU了 ， 数据格式还无比简单 ， 没有事务支持 。 所以该用mysql还得用mysql啊 。 那你咋办？用MQ吧 ， 大量的写请求灌入MQ里 ， 排队慢慢玩儿 ， 后边系统消费后慢慢写 ， 控制在mysql承载范围之内 。 所以你得考虑考虑你的项目里 ， 那些承载复杂写业务逻辑的场景里 ， 如何用MQ来异步写 ， 提升并发性 。 MQ单机抗几万并发也是ok的 ， 这个之前还特意说过 。
分库分表
分库分表 ， 可能到了最后数据库层面还是免不了抗高并发的要求 ， 好吧 ， 那么就将一个数据库拆分为多个库 ， 多个库来扛更高的并发；然后将一个表拆分为多个表 ， 每个表的数据量保持少一点 ， 提高sql跑的性能 。
读写分离
读写分离 ， 这个就是说大部分时候数据库可能也是读多写少 ， 没必要所有请求都集中在一个库上吧 ， 可以搞个主从架构 ， 主库写入 ， 从库读取 ， 搞一个读写分离 。 读流量太多的时候 ， 还可以加更多的从库 。
ElasticSearch
Elasticsearch ， 简称es 。 es是分布式的 ， 可以随便扩容 ， 分布式天然就可以支撑高并发 ， 因为动不动就可以扩容加机器来扛更高的并发 。 那么一些比较简单的查询、统计类的操作 ， 可以考虑用es来承载 ， 还有一些全文搜索类的操作 ， 也可以考虑用es来承载 。
总结
上面的6点 ， 基本就是高并发系统肯定要干的一些事儿 ， 大家可以仔细结合之前讲过的知识考虑一下 ， 到时候你可以系统的把这块阐述一下 ， 然后每个部分要注意哪些问题 ， 之前都讲过了 ， 你都可以阐述阐述 ， 表明你对这块是有点积累的 。
说句实话 ， 毕竟你真正厉害的一点 ， 不是在于弄明白一些技术 ， 或者大概知道一个高并发系统应该长什么样？其实实际上在真正的复杂的业务系统里 ， 做高并发要远远比上面提到的点要复杂几十倍到上百倍 。 你需要考虑：哪些需要分库分表 ， 哪些不需要分库分表 ， 单库单表跟分库分表如何join ， 哪些数据要放到缓存里去 ， 放哪些数据再可以扛住高并发的请求 ， 你需要完成对一个复杂业务系统的分析之后 ， 然后逐步逐步的加入高并发的系统架构的改造 ， 这个过程是无比复杂的 ， 一旦做过一次 ， 并且做好了 ， 你在这个市场上就会非常的吃香 。
【高级Java工程师面试题：如何设计一个高并发系统？】其实大部分公司 ， 真正看重的 ， 不是说你掌握高并发相关的一些基本的架构知识 ， 架构中的一些技术 ， RocketMQ、Kafka、Redis、Elasticsearch ， 高并发这一块 ， 你了解了 ， 也只能是次一等的人才 。 对一个有几十万行代码的复杂的分布式系统 ， 一步一步架构、设计以及实践过高并发架构的人 ， 这个经验是难能可贵的 。
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