## 一、什么是高并发

高并发是指系统在某一时刻承受大量请求的能力。通常用QPS（每秒查询数）、TPS（每秒事务数）、并发用户数等指标来衡量。

## 二、高并发带来的挑战

1. **性能瓶颈**：CPU、内存、IO成为瓶颈
2. **资源竞争**：数据库连接池、线程池耗尽
3. **雪崩效应**：一个服务故障导致整个系统崩溃
4. **数据一致性**：并发更新导致数据错乱

## 三、高并发设计原则

### 1. 水平扩展 vs 垂直扩展

| 类型 | 方式 | 特点 |
|------|------|------|
| 垂直扩展 | 增加单机硬件配置 | 有上限，成本高 |
| 水平扩展 | 增加机器数量 | 无上限，复杂度高 |

### 2. 无状态设计

```java
// ❌ 有状态：用户会话存在单机内存
public class UserService {
    private Map sessions = new HashMap<>();
}

// ✅ 无状态：将会话存入Redis
public class UserService {
    @Autowired
    private RedisTemplate redis;
    
    public Session getSession(String token) {
        return redis.opsForValue().get("session:" + token);
    }
}
```

### 3. 缓存策略

```java
@Service
public class ProductService {
    
    @Autowired
    private CacheManager cacheManager;
    
    @Cacheable(value = "products", key = "#id")
    public Product getProduct(Long id) {
        // 只有缓存不存在时才查数据库
        return productRepository.findById(id).orElse(null);
    }
}
```

## 四、高并发架构演进

```
单一服务器
    ↓
数据库读写分离
    ↓
缓存 + 数据库
    ↓
分布式缓存（Redis Cluster）
    ↓
微服务 + 消息队列
    ↓
容器化 + K8s弹性伸缩
```

## 五、核心优化手段

### 1. 数据库优化

```sql
-- 分库分表
CREATE TABLE orders_2024 LIKE orders;
CREATE TABLE orders_2025 LIKE orders;

-- 读写分离
SELECT * FROM orders WHERE user_id = 1; -- 读库
INSERT INTO orders VALUES (...) -- 写库

-- 索引优化
CREATE INDEX idx_user_time ON orders(user_id, create_time);
```

### 2. 缓存使用

```
缓存架构演进：
单机缓存 → Redis主从 → Redis Cluster → 多级缓存
```

### 3. 异步处理

```java
// 使用消息队列异步处理
@Service
public class OrderService {
    
    @Autowired
    private RocketMQTemplate mqTemplate;
    
    public void createOrder(Order order) {
        // 1. 快速创建订单
        orderRepository.save(order);
        
        // 2. 发送消息，异步处理库存、短信等
        mqTemplate.convertAndSend("order-topic", order);
    }
}
```

### 4. 限流降级

```java
// Sentinel限流
@RestController
public class ProductController {
    
    @SentinelResource(value = "getProduct")
    @GetMapping("/product/{id}")
    public Product getProduct(@PathVariable Long id) {
        return productService.getProduct(id);
    }
}

// 全局限流配置
@Configuration
public class SentinelConfig {
    @Bean
    public Customizer degradeConfig() {
        return c -> c
            .grade(RuleConstants.DEGRADE_GRADE_RT)
            .count(100)  // RT阈值
            .timeWindow(10);  // 窗口时间
    }
}
```

## 六、实战案例

### 秒杀系统设计

```java
@Service
public class SeckillService {
    
    @Autowired
    private RedisTemplate redis;
    
    @Transactional
    public void seckill(Long userId, Long productId) {
        // 1. 用户限制：每人只能秒杀一次
        String userKey = "seckill:user:" + productId;
        if (Boolean.TRUE.equals(redis.hasKey(userKey))) {
            throw new BusinessException("您已参与秒杀");
        }
        
        // 2. 库存预减
        String stockKey = "seckill:stock:" + productId;
        Long stock = redis.opsForValue().decrement(stockKey);
        if (stock < 0) {
            redis.opsForValue().increment(stockKey);
            throw new BusinessException("库存不足");
        }
        
        // 3. 创建订单（异步）
        mqTemplate.convertAndSend("seckill-order", 
            new SeckillMessage(userId, productId));
        
        // 4. 标记用户已参与
        redis.opsForValue().set(userKey, "1", 24, TimeUnit.HOURS);
    }
}
```

## 七、总结

高并发系统设计的核心是：**流量分级、层层过滤、异步处理、快速响应**。

**思考题**：在你的项目中，遇到过哪些高并发场景？是如何应对的？

---

*个人观点，仅供参考*

高并发是指系统在某一时刻承受大量请求的能力。通常用QPS（每秒查询数）、TPS（每秒事务数）、并发用户数等指标来衡量。

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