面试题解答：​高并发系统的设计与实现

高并发系统的设计与实现

在开发高并发系统时有三把利器用来保护系统：缓存、降级和限流。

• 缓存：缓存比较好理解，在大型高并发系统中，如果没有缓存数据库将分分钟被爆，系统也会瞬间瘫痪。使用缓存不单单能够提升系统访问速度、提高并发访问量，也是保护数据库、保护系统的有效方式。大型网站一般主要是“读”，缓存的使用很容易被想到。在大型“写”系统中，缓存也常常扮演者非常重要的角色。比如累积一些数据批量写入，内存里面的缓存队列（生产消费），以及HBase写数据的机制等等也都是通过缓存提升系统的吞吐量或者实现系统的保护措施。甚至消息中间件，你也可以认为是一种分布式的数据缓存。
• 降级：服务降级是当服务器压力剧增的情况下，根据当前业务情况及流量对一些服务和页面有策略的降级，以此释放服务器资源以保证核心任务的正常运行。降级往往会指定不同的级别，面临不同的异常等级执行不同的处理。根据服务方式：可以拒接服务，可以延迟服务，也有时候可以随机服务。根据服务范围：可以砍掉某个功能，也可以砍掉某些模块。总之服务降级需要根据不同的业务需求采用不同的降级策略。主要的目的就是服务虽然有损但是总比没有好。
• 限流：限流可以认为服务降级的一种，限流就是限制系统的输入和输出流量已达到保护系统的目的。一般来说系统的吞吐量是可以被测算的，为了保证系统的稳定运行，一旦达到的需要限制的阈值，就需要限制流量并采取一些措施以完成限制流量的目的。比如：延迟处理，拒绝处理，或者部分拒绝处理等等。

国庆节，倒计时，限量秒杀

1核2G，1年62元，3年200元，国庆秒杀

1核2G，1年62元，3年200元，国庆秒杀

1核2G，1年62元，3年200元，国庆秒杀

负载均衡算法：

1. 轮询
2. 加权轮询
3. 随机算法
4. 一致性Hash

常见的限流算法：

常见的限流算法有计数器、漏桶和令牌桶算法。漏桶算法在分布式环境中消息中间件或者Redis都是可选的方案。发放令牌的频率增加可以提升整体数据处理的速度，而通过每次获取令牌的个数增加或者放慢令牌的发放速度和降低整体数据处理速度。而漏桶不行，因为它的流出速率是固定的，程序处理速度也是固定的。

秒杀并发情况下库存为负数问题

1. for update显示加锁
2. 把update语句写在前边，先把数量-1，之后select出库存如果>-1就commit,否则rollback。

update products set quantity = quantity-1 WHERE id=3;
select quantity from products WHERE id=3 for update;

3. update语句在更新的同时加上一个条件

quantity = select quantity from products WHERE id=3;
update products set quantity = ($quantity-1) WHERE id=3 and queantity = $quantity;

推荐阅读

程序员内推群！北京！上海！广州！深圳！杭州！郑州！武汉！南京！西安