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本文轉載自微信公眾號「架構精進之路」，作者張張。轉載本文請聯系架構精進之路公眾號。

大家在面試中是不是經常被問到一個問題：“如果你系統的流量增加 N 倍你要怎么重新設計你的系統?”

這個高并發的問題可以從各個層面去解，主要包括以下幾點。

1、代碼層面

鎖優化(采用無鎖數據結構)，主要是 concurrent 包下面的關于 AQS 鎖的一些內容

數據庫緩存設計(降低數據庫并發爭搶壓力)，這里又會有緩存、DB 數據不一致的問題，在實際使用中，高并發系統和數據一致性系統采用的策略會截然相反。

數據更新時采用合并更新，可以在應用層去做更新合并，同一個 Container 在同一時間只會有一個 DB 更新請求。

其他的比如基于 BloomFilter 的空間換時間、通過異步化降低處理時間、通過多線程并發執行等等。

2、數據庫層面

根據不同的存儲訴求來進行不同的存儲選型，從早期的 RDBMS，再到 NoSql(KV 存儲、文檔數據庫、全文索引引擎等等)，再到最新的 NewSql(TiDB、Google spanner/F1 DB)等等。表數據結構的設計，字段類型選擇與區別。

索引設計，需要關注聚簇索引原理與覆蓋索引消除排序等，至于最左匹配原則都是爛大街的常識了，高級一點索引消除排序的一些機制等等，B+樹與 B 樹的區別。

最后的常規手段：分庫分表、讀寫分離、數據分片、熱點數據拆分等等，高并發往往會做數據分桶，這里面往深了去說又有很多，比如分桶如何初始化、路由規則、最后階段怎么把數據合并等等，比較經典的方式就是把桶分成一個主桶+N 個分桶。

3、架構設計層面

• 分布式系統為服務化
• 無狀態化支持水平彈性擴縮容
• 業務邏輯層面 failfast 快速失敗
• 調用鏈路熱點數據前置
• 多級緩存設計
• 提前容量規劃等等

總結

所謂高并發，常常意味著大流量，需要運用技術手段抵抗流量的沖擊，這些手段好比操作流量，能讓流量更平穩地被系統所處理，帶給用戶更好的體驗。

高并發確實是一個復雜且系統性的問題，由于篇幅有限，諸如分布式Trace、全鏈路壓測、柔性事務都是要考慮的技術點。另外，如果業務場景不同，高并發的落地方案也會存在差異，但是總體的設計思路和可借鑒的方案基本類似。

高并發設計同樣要秉承架構設計的3個原則：簡單、合適和嚴謹。不能脫離業務的實際情況，更不要過度設計，合適的方案就是最完美的。