如何设计高并发系统，我总结了三点本文转载请联系架构改进之路公众号。你是否经常在面试中被问到一个问题：“如果你的系统流量增加了N倍，你如何重新设计你的系统？”这个高并发问题可以从各个层面来解决，主要有以下几点。1.代码级锁优化（使用无锁数据结构），主要是并发包下AQS锁的一些内容数据库缓存设计（减轻数据库并发争用压力），这里会出现缓存和DB数据的问题不一致性，在实际使用中，高并发系统和数据一致性系统采用的策略会完全相反。合并更新用于数据更新，可以在应用层合并更新。同一个Container在同一时间只会有一个DB更新请求。其他的，比如基于BloomFilter的空间换时间，通过异步减少处理时间，通过多线程并发执行等等。2、数据库层面，根据不同的存储需求选择不同的存储类型，从早期的RDBMS，到NoSql（KV存储、文档数据库、全文索引引擎等），再到最新的NewSql（TiDB、Google扳手/F1DB)等等。表数据结构设计、字段类型选择与区分。对于索引设计，我们需要注意聚类索引和覆盖索引消除排序等原则，至于最左匹配原则，是街上的常识，高级索引消除和排序的一些机制等，B+树和B树的区别。最后常规手段：分库分表，读写分离，数据分片，数据热切分等，高并发经常做数据分桶，这里面还有很多，比如分桶怎么初始化，路由规则，最后阶段如何合并数据等等，比较经典的方式是把bucket分成一个主bucket+N个子bucket。3、在架构设计层面，分布式系统是面向服务、无状态的，支持横向弹性伸缩。在业务逻辑层面，failfast调用链接热点数据，预先多级缓存设计，提前进行容量规划。综上所述，所谓高并发，往往意味着对于大流量，需要通过技术手段来抵御流量的冲击。这些方式就像运营流量一样，可以让流量更顺畅的被系统处理，给用户带来更好的体验。高并发确实是一个复杂的系统性问题。限于篇幅，分布式溯源、全链路压测、灵活交易等技术点均需考虑。另外，如果业务场景不同，高并发的实现方案也会有所不同，但总体设计思路基本类似，可以参考的方案。高并发设计也必须坚持架构设计的三个原则：简单、适当、严谨。离不开业务的实际情况，更不能过度设计，合适的方案才是最完美的。
