大數(shù)據(jù)高并發(fā)的話題屢見(jiàn)不鮮，各種應(yīng)對(duì)的方式方法也四處可見(jiàn)。然而筆試面試中一問(wèn)就懵，簡(jiǎn)直是高薪攔路虎。為什么呢？究其原因，還是思路不清晰，缺乏實(shí)操，所以一問(wèn)就倒。作為專(zhuān)注.Net領(lǐng)域十幾年的老司機(jī)，我今天就來(lái)給大家好好談?wù)勥@個(gè)話題，將兩個(gè)問(wèn)題全部解決掉！

任何項(xiàng)目在一開(kāi)始架構(gòu)時(shí)，都不是沖著大數(shù)據(jù)高并發(fā)去的。然而隨著時(shí)間的推移，用戶(hù)量的增加，數(shù)據(jù)規(guī)模上去，請(qǐng)求的并發(fā)量高了，就會(huì)出現(xiàn)資源不足、請(qǐng)求阻塞、異常報(bào)錯(cuò)、甚至服務(wù)器崩潰的問(wèn)題。怎么解決呢？無(wú)非兩個(gè)思路，一曰揚(yáng)湯止沸，一曰釜底抽薪。

揚(yáng)湯止沸

所謂揚(yáng)湯止沸，意思是把鍋里開(kāi)著的水舀起來(lái)再倒回去，使它涼下來(lái)不沸騰。比喻辦法不徹底，不能從根本上解決問(wèn)題。在遇到大數(shù)據(jù)高并發(fā)問(wèn)題時(shí)，治標(biāo)不治本也是很重要的。下面給大家羅列一些方法。

1

硬件升級(jí)，最直接有效省事兒，然而這招有上限，硬件資源不可能無(wú)限制增加，有錢(qián)也買(mǎi)不到。不過(guò)在很多時(shí)候確實(shí)很好用。

2

異步化架構(gòu)，常規(guī)做法是用異步隊(duì)列做為任務(wù)轉(zhuǎn)發(fā)介質(zhì)，將即時(shí)請(qǐng)求轉(zhuǎn)化成任務(wù)信息，寫(xiě)入隊(duì)列，后端用處理器從隊(duì)列中獲取任務(wù)并處理，時(shí)間換空間，能有效應(yīng)對(duì)流量高峰。

3

代碼優(yōu)化，啟用多線程、資源復(fù)用、優(yōu)秀數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法、數(shù)據(jù)庫(kù)索引、Sql優(yōu)化、css/js/圖片請(qǐng)求合并和啟用壓縮、減少cookie傳輸?shù)榷际浅Ｒ?jiàn)手段，能解決客觀問(wèn)題。

4

專(zhuān)項(xiàng)突破，使用特定技術(shù)來(lái)解決特定問(wèn)題，比如用EleasicSearch來(lái)解決搜索問(wèn)題，用Redis的原子特性解決超賣(mài)問(wèn)題，用MongoDB解決大量數(shù)據(jù)寫(xiě)入和復(fù)雜查找性能問(wèn)題等。

釜底抽薪

釜底抽薪——把柴火從鍋底抽掉，才能使水止沸。比喻從根本上解決問(wèn)題。大數(shù)據(jù)高并發(fā)的問(wèn)題是伴隨著數(shù)據(jù)和并發(fā)量而發(fā)展的，要根本上解決，目前是做不到的。但是確實(shí)有很多方法，是從根基上去解決問(wèn)題的。

1、集群化

集群化，一個(gè)人搬不動(dòng)大石頭，最現(xiàn)實(shí)的辦法不是換個(gè)大力士，而是找更多的人來(lái)一起搬。所謂集群，就是用多臺(tái)服務(wù)器共同承載以前一臺(tái)服務(wù)器做的事兒，而且能支持后續(xù)增加更多的服務(wù)器。從理想化的角度來(lái)說(shuō)，這種水平擴(kuò)展模式的處理能力是無(wú)限的，當(dāng)然在實(shí)施的過(guò)程中也會(huì)遇到種種問(wèn)題，文章后面再解決。

2、緩存

緩存，數(shù)據(jù)結(jié)果存儲(chǔ)起來(lái)重用，用空間換性能。在一個(gè)大型Web系統(tǒng)里面，緩存是無(wú)處不在的。從客戶(hù)端緩存，到CDN緩存，到反向代理緩存，到本地緩存，到分布式緩存，甚至數(shù)據(jù)庫(kù)自身、操作系統(tǒng)的CPU都是有緩存的。緩存在不同的環(huán)節(jié)，可以直接攔截掉不同層次的請(qǐng)求，不僅能加快響應(yīng)速度，也能直接降低壓力。

3、讀寫(xiě)分離

讀寫(xiě)分離，分庫(kù)分表，能將單一數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器的壓力分?jǐn)偟礁嗟姆?wù)器上，以提升數(shù)據(jù)庫(kù)的承載能力。數(shù)據(jù)庫(kù)一直是系統(tǒng)的瓶頸，一方面利用數(shù)據(jù)庫(kù)自身的主從復(fù)制功能，另一方面從程序設(shè)計(jì)去分庫(kù)分表，雖然會(huì)增加開(kāi)發(fā)和管理的復(fù)雜度，但是為了解決壓力，還是需要積極應(yīng)用的。

4、分布式

分布式，這是大型系統(tǒng)演化的終極方案，將一個(gè)計(jì)算任務(wù)，分解到多個(gè)計(jì)算機(jī)協(xié)作完成。這種方式處理能力可以持續(xù)提升，但也要付出分布式管理的代價(jià)。時(shí)至今日，分布式架構(gòu)已經(jīng)比較成熟，演化出來(lái)的微服務(wù)架構(gòu)已成為當(dāng)下的主流架構(gòu)模式，后文還有詳實(shí)案例去解讀。

實(shí)踐為王

無(wú)論是揚(yáng)湯止沸，還是釜底抽薪，方案人盡皆知，更重要的是能落地實(shí)操。“面試造航母，工作擰螺絲”已成為當(dāng)下跳槽季的現(xiàn)狀。面試中頻頻被問(wèn)到大數(shù)據(jù)高并發(fā)，但是日常開(kāi)發(fā)確實(shí)又遇不到，甚是苦惱。網(wǎng)上找一些零碎的帖子看了，卻又很難動(dòng)手實(shí)操，面試問(wèn)起來(lái)根本頂不住。下面，容我來(lái)為大家推薦一個(gè)大數(shù)據(jù)高并發(fā)專(zhuān)題課程，不僅全面覆蓋核心處理套路，更重要的全部實(shí)操落地，學(xué)完能自己動(dòng)手練習(xí)的。

課程學(xué)習(xí)計(jì)劃：

Day1

集群負(fù)載均衡，Asp.Net Core3.1搭建集群，通過(guò)Nignx完成負(fù)載均衡，多均衡策略實(shí)操演練，基于Redis完成分布式Session共享，解決持久化問(wèn)題。

Day2

數(shù)據(jù)庫(kù)讀寫(xiě)分離實(shí)操配置，EntityFrameworkCore讀寫(xiě)分離訪問(wèn)封裝，解讀分庫(kù)分表表分區(qū)，搞定頭疼的數(shù)據(jù)庫(kù)瓶頸。

Day3

緩存Cache深度應(yīng)用，Asp.Net Core內(nèi)置MemoryCache，基于Redis分布式緩存，Nginx反向代理緩存，全部落地實(shí)操。

Day4

解讀異步化架構(gòu)設(shè)計(jì)和優(yōu)劣，基于RabbitMQ+處理器集群現(xiàn)場(chǎng)演練并發(fā)任務(wù)分發(fā)和異步化削峰效應(yīng)

Day5

分布式系統(tǒng)架構(gòu)演化，基于微服務(wù)全套環(huán)境演練分布式系統(tǒng)，理解分布式系統(tǒng)下的Base理論，從開(kāi)發(fā)走向架構(gòu)。

以上專(zhuān)題課程原價(jià)688元，現(xiàn)在限時(shí)免費(fèi)學(xué)習(xí)，90個(gè)名額。趕緊掃碼下圖二維碼，進(jìn)專(zhuān)用學(xué)習(xí)交流群，今晚20:00開(kāi)始免費(fèi)學(xué)習(xí)了！

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此外，為更好的學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)高并發(fā)專(zhuān)題，配套的預(yù)習(xí)資料不能少，包括.NetCore3.1跨平臺(tái)開(kāi)發(fā)專(zhuān)題，.Net Core+緩存專(zhuān)題，手寫(xiě)O/RM專(zhuān)題，分布式鎖分布式事務(wù)專(zhuān)題，以及配套環(huán)境工具，請(qǐng)掃碼下圖免費(fèi)領(lǐng)取了

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的重现江湖！大数据高并发——架构师秘籍的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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