說實話，如果面試官問你這個題目，那么你必須要使出全身吃奶勁了。為啥？因為你沒看到現(xiàn)在很多公司招聘的JD里都是說啥，有高并發(fā)就經驗者優(yōu)先。

　　如果你確實有真才實學，在互聯(lián)網公司里干過高并發(fā)系統(tǒng)，那你確實拿offer基本如探囊取物，沒啥問題。面試官也絕對不會這樣來問你，否則他就是蠢。

　　假設你在某知名電商公司干過高并發(fā)系統(tǒng)，用戶上億，一天流量幾十億，高峰期并發(fā)量上萬，甚至是十萬。那么人家一定會仔細盤問你的系統(tǒng)架構，你們系統(tǒng)啥架構？怎么部署的？部署了多少臺機器？緩存咋用的？MQ咋用的？數(shù)據(jù)庫咋用的？就是深挖你到底是如何扛住高并發(fā)的。

　　因為真正干過高并發(fā)的人一定知道，脫離了業(yè)務的系統(tǒng)架構都是在紙上談兵，真正在復雜業(yè)務場景而且還高并發(fā)的時候，那系統(tǒng)架構一定不是那么簡單的，用個redis，用mq就能搞定？當然不是，真實的系統(tǒng)架構搭配上業(yè)務之后，會比這種簡單的所謂“高并發(fā)架構”要復雜很多倍。

　　如果有面試官問你個問題說，如何設計一個高并發(fā)系統(tǒng)？那么不好意思，一定是因為你實際上沒干過高并發(fā)系統(tǒng)。面試官看你簡歷就沒啥出彩的，感覺就不咋地，所以就會問問你，如何設計一個高并發(fā)系統(tǒng)？其實說白了本質就是看看你有沒有自己研究過，有沒有一定的知識積累。

　　最好的當然是招聘個真正干過高并發(fā)的哥兒們咯，但是這種哥兒們人數(shù)稀缺，不好招。所以可能次一點的就是招一個自己研究過的哥兒們，總比招一個啥也不會的哥兒們好吧！

　　所以這個時候你必須得做一把個人秀了，秀出你所有關于高并發(fā)的知識！

　　面試題剖析

　　其實所謂的高并發(fā)，如果你要理解這個問題呢，其實就得從高并發(fā)的根源出發(fā)，為啥會有高并發(fā)？為啥高并發(fā)就很牛逼？

　　我說的淺顯一點，很簡單，就是因為剛開始系統(tǒng)都是連接數(shù)據(jù)庫的，但是要知道數(shù)據(jù)庫支撐到每秒并發(fā)兩三千的時候，基本就快完了。所以才有說，很多公司，剛開始干的時候，技術比較low，結果業(yè)務發(fā)展太快，有的時候系統(tǒng)扛不住壓力就掛了。

　　當然會掛了，憑什么不掛？你數(shù)據(jù)庫如果瞬間承載每秒5000/8000，甚至上萬的并發(fā)，一定會宕機，因為比如mysql就壓根兒扛不住這么高的并發(fā)量。

　　所以為啥高并發(fā)牛逼？就是因為現(xiàn)在用互聯(lián)網的人越來越多，很多app、網站、系統(tǒng)承載的都是高并發(fā)請求，可能高峰期每秒并發(fā)量幾千，很正常的。如果是什么雙十一之類的，每秒并發(fā)幾萬幾十萬都有可能。

　　那么如此之高的并發(fā)量，加上原本就如此之復雜的業(yè)務，真正厲害的，一定是在復雜業(yè)務系統(tǒng)里玩兒過高并發(fā)架構的人，但是你沒有，那么我給你說一下你該怎么回答這個問題：

　　可以分為以下6點：

　　系統(tǒng)拆分

　　緩存

　　MQ

　　分庫分表

　　讀寫分離

　　ElasticSearch

　　1.系統(tǒng)拆分

　　將一個系統(tǒng)拆分為多個子系統(tǒng)，用dubbo來搞。然后每個系統(tǒng)連一個數(shù)據(jù)庫，這樣本來就一個庫，現(xiàn)在多個數(shù)據(jù)庫，不也可以扛高并發(fā)么。

　　2.緩存

　　緩存，必須得用緩存。大部分的高并發(fā)場景，都是讀多寫少，那你完全可以在數(shù)據(jù)庫和緩存里都寫一份，然后讀的時候大量走緩存不就得了。畢竟人家redis輕輕松松單機幾萬的并發(fā)。所以你可以考慮考慮你的項目里，那些承載主要請求的讀場景，怎么用緩存來抗高并發(fā)。

　　3.MQ

　　MQ，必須得用MQ。可能你還是會出現(xiàn)高并發(fā)寫的場景，比如說一個業(yè)務操作里要頻繁搞數(shù)據(jù)庫幾十次，增刪改增刪改，瘋了。那高并發(fā)絕對搞掛你的系統(tǒng)，你要是用redis來承載寫那肯定不行，人家是緩存，數(shù)據(jù)隨時就被LRU了，數(shù)據(jù)格式還無比簡單，沒有事務支持。所以該用mysql還得用mysql啊。那你咋辦？用MQ吧，大量的寫請求灌入MQ里，排隊慢慢玩兒，后邊系統(tǒng)消費后慢慢寫，控制在mysql承載范圍之內。所以你得考慮考慮你的項目里，那些承載復雜寫業(yè)務邏輯的場景里，如何用MQ來異步寫，提升并發(fā)性。MQ單機抗幾萬并發(fā)也是ok的，這個之前還特意說過。

　　4.分庫分表

　　分庫分表，可能到了最后數(shù)據(jù)庫層面還是免不了抗高并發(fā)的要求，好吧，那么就將一個數(shù)據(jù)庫拆分為多個庫，多個庫來扛更高的并發(fā)；然后將一個表拆分為多個表，每個表的數(shù)據(jù)量保持少一點，提高sql跑的性能。

　　5.讀寫分離

　　讀寫分離，這個就是說大部分時候數(shù)據(jù)庫可能也是讀多寫少，沒必要所有請求都集中在一個庫上吧，可以搞個主從架構，主庫寫入，從庫讀取，搞一個讀寫分離。讀流量太多的時候，還可以加更多的從庫。

　　6.ElasticSearch

　　Elasticsearch，簡稱es。es是分布式的，可以隨便擴容，分布式天然就可以支撐高并發(fā)，因為動不動就可以擴容加機器來扛更高的并發(fā)。那么一些比較簡單的查詢、統(tǒng)計類的操作，可以考慮用es來承載，還有一些全文搜索類的操作，也可以考慮用es來承載。

　　上面的6點，基本就是高并發(fā)系統(tǒng)肯定要干的一些事兒，大家可以仔細結合之前講過的知識考慮一下，到時候你可以系統(tǒng)的把這塊闡述一下，然后每個部分要注意哪些問題，之前都講過了，你都可以闡述闡述，表明你對這塊是有點積累的。

　　說句實話，畢竟你真正厲害的一點，不是在于弄明白一些技術，或者大概知道一個高并發(fā)系統(tǒng)應該長什么樣？其實實際上在真正的復雜的業(yè)務系統(tǒng)里，做高并發(fā)要遠遠比上面提到的點要復雜幾十倍到上百倍。你需要考慮：哪些需要分庫分表，哪些不需要分庫分表，單庫單表跟分庫分表如何join，哪些數(shù)據(jù)要放到緩存里去，放哪些數(shù)據(jù)才可以扛住高并發(fā)的請求，你需要完成對一個復雜業(yè)務系統(tǒng)的分析之后，然后逐步逐步的加入高并發(fā)的系統(tǒng)架構的改造，這個過程是無比復雜的，一旦做過一次，并且做好了，你在這個市場上就會非常的吃香。

　　其實大部分公司，真正看重的，不是說你掌握高并發(fā)相關的一些基本的架構知識，架構中的一些技術，RocketMQ、Kafka、Redis、Elasticsearch，高并發(fā)這一塊，你了解了，也只能是次一等的人才。對一個有幾十萬行代碼的復雜的分布式系統(tǒng)，一步一步架構、設計以及實踐過高并發(fā)架構的人，這個經驗是難能可貴的。

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