今天面试抖音后端开发，问我：如何设计一个高并发系统？我整个人都傻了...

今天面试抖音后端开发，问我：如何设计一个高并发系统？我整个人都傻了...

​面试官问：如何设计一个高并发系统？

说实话，如果面试官问你这个题目，那么你必须要使出全身吃奶劲了。为啥？因为你没看到现在很多公司招聘的 JD 里都是说啥有高并发经验者优先。

如果你确实有真才实学，在互联网公司里干过高并发系统，那你确实拿 offer 基本如探囊取物，没啥问题。面试官也绝对不会这样来问你，否则他就是蠢。

假设你在某知名电商公司干过高并发系统，用户上亿，一天流量几十亿，高峰期并发量上万，甚至是十万。那么人家一定会仔细盘问你的系统架构，你们系统啥架构？怎么部署的？部署了多少台机器？缓存咋用的？MQ 咋用的？数据库咋用的？就是深挖你到底是如何扛住高并发的。

因为真正干过高并发的人一定知道，脱离了业务的系统架构都是在纸上谈兵，真正在复杂业务场景而且还高并发的时候，那系统架构一定不是那么简单的，用个 redis，用 mq 就能搞定？当然不是，真实的系统架构搭配上业务之后，会比这种简单的所谓“高并发架构”要复杂很多倍。

如果有面试官问你个问题说，如何设计一个高并发系统？那么不好意思，一定是因为你实际上没干过高并发系统。面试官看你简历就没啥出彩的，感觉就不咋地，所以就会问问你，如何设计一个高并发系统？其实说白了本质就是看看你有没有自己研究过，有没有一定的知识积累。

最好的当然是招聘个真正干过高并发的哥儿们咯，但是这种哥儿们人数稀缺，不好招。所以可能次一点的就是招一个自己研究过的哥儿们，总比招一个啥也不会的哥儿们好吧！

所以这个时候你必须得做一把个人秀了，秀出你所有关于高并发的知识！

高并发系统设计脑图

真没干过高并发系统？没有高并发实战经验？没关系，这次我冒着被开除的风险给大家分享一份阿里内部绝密资料《百亿级并发系统设计》，撸完这份资料绝对能够让你在面试官面前挺起腰杆！

实战教程共分为基础篇+数据库篇+缓存篇+消息队列篇+分布式服务篇+维护篇+实战篇，干货满满

由于篇幅原因，文章只介绍大概内容。请转发+关注，然后文末获得这份阿里内部绝密资料《百亿级并发系统架构》实战教程完整版。（承若百分之百免费哟） 

Step ①：基础

首先，我们需要了解一下知识点：

• 高并发系统：它的通用设计方法是什么

• 架构分层：我们为什么一定要这么做？

• 系统设计目标（一）：如何提升系统性能？

• 系统设计目标（二）：系统怎样做到高可用？

• 系统设计目标（三）：如何让系统易于扩展？

Step ②：数据库

在第一步中，我已经从宏观的角度带你了解了高并发系统设计的基础知识，你已经知晓了，我们系统设计的目的是为了获得更好的性能、更高的可用性，以及更强的系统扩展能力。

那么在这一步，我们正式进入演进篇，我会再从局部出发，带你逐一了解完成这些目标会使用到的一些方法，这些方法会针对性地解决高并发系统设计中出现的问题。

• 池化技术：如何减少频繁创建数据库连接的性能损耗？

• 数据库优化方案（一）：查询请求增加时，如何做主从分离？

• 数据库优化方案（二）：写入数据量增加时，如何实现分库分表？

• 发号器：如何保证分库分表后ID的全局唯一性？

• NoSQL：在高并发场景下，数据库和NoSQL如何做到互补？

Step ③：缓存

通过前面数据库篇的学习，你已经了解了在高并发大流量下，数据库层的演进过程以及库表设计上的考虑点。

那么我将从缓存定义、缓存分类和缓存优势劣势三个方面全方位带你掌握缓存的设计思想和理念，带你针对性地掌握使用缓存的正确姿势，以便让你在实际工作中能够更好地使用缓存提升整体系统的性能。

• 缓存：数据库成为瓶颈后，动态数据的查询要如何加速？

• 缓存的使用姿势（一）：如何选择缓存的读写策略？

• 缓存的使用姿势（二）：缓存如何做到高可用？

• 缓存的使用姿势（三）：缓存穿透了怎么办？

• CDN：静态资源如何加速？

Stpe ④：消息队列

1 秒钟之内，有 1 万个数据库连接同时达到，系统的数据库濒临崩溃，寻找能够应对如此高并发的写请求方案迫在眉睫。这时你想到了消息队列。

这里我会从以下几个问题去带大家学习如何使用消息队列解决秒杀场景下的问题：

• 消息队列：秒杀时如何处理每秒上万次的下单请求？

• 消息投递：如何保证消息仅仅被消费一次？

• 消息队列：如何降低消息队列系统中消息的延迟？

Step ⑤：分布式服务

通过前面几个篇章的内容，你已经从数据库、缓存和消息队列的角度对自己的垂直电商系统在性能、可用性和扩展性上做了优化。

但是有一个问题一直萦绕在你的心里：究竟是什么促使我们将一体化架构，拆分成微服务化架构？是不是说系统的整体 QPS 到了 1 万，或者到了 2 万，就一定要做微服务化拆分呢？

我将从以下几个点去讲解，为什么我们要用分布式服务？它好在哪里、如何实现？

• 系统架构：每秒1万次请求的系统要做服务化拆分吗？

• 微服务架构：微服务化后，系统架构要如何改造？

• RPC框架：10万QPS下如何实现毫秒级的服务调用？

• 注册中心：分布式系统如何寻址？

• 分布式Trace：横跨几十个分布式组件的慢请求要如何排查？

• 负载均衡：怎样提升系统的横向扩展能力？

• API网关：系统的门面要如何做呢？

• 多机房部署：跨地域的分布式系统如何做？

• Service Mesh：如何屏蔽服务化系统的服务治理细节？

Step ⑥：维护

要想快速地发现和定位业务系统中出现的问题，必须搭建一套完善的服务端监控体系。正所谓“道路千万条，监控第一条，监控不到位，领导两行泪”。不过，在搭建的过程中，你的团队又陷入了困境：

• 首先，监控的指标要如何选择呢？

• 采集这些指标可以有哪些方法和途径呢？

• 指标采集到之后又要如何处理和展示呢？

这些问题，一环扣一环，关乎着系统的稳定性和可用性，通过完成一下这些，我就带你解决这些问题，搭建一套服务端监控体系。

• 给系统加上眼睛：服务端监控要怎么做？

• 应用性能管理：用户的使用体验应该如何监控？

• 压力测试：怎样设计全链路压力测试平台？

• 配置管理：成千上万的配置项要如何管理？

• 降级熔断：如何屏蔽非核心系统故障的影响？

• 流量控制：高并发系统中我们如何 *** 纵流量？

Step ⑦：实战

在前面，我分别从数据库、缓存、消息队列和分布式服务化的角度，带你了解了面对高并发的时候要如何保证系统的高性能、高可用和高可扩展。其中虽然有大量的例子辅助你理解理论知识，但是没有一个完整的实例帮你把知识串起来。

所以，为了将我们提及的知识落地，在实战篇中，我会以微博为背景，用两个完整的案例带你从实践的角度应对高并发大流量的冲击，期望给你一个更加具体的感性认识，为你在实现类似系统的时候提供一些思路。

• 计数系统设计（一）：面对海量数据的计数器要如何做？

• 计数系统设计（二）：50万QPS下如何设计未读数系统？

• 信息流设计（一）：通用信息流系统的推模式要如何做？

• 信息流设计（二）：通用信息流系统的拉模式要如何做？

总结

通过以上七个步骤，我想你应该能够从中获益良多，掌握高并发系统设计的精髓！

从基础出发，由浅入深，从七个方面（基础+数据库+缓存+消息队列+分布式服务+维护+实战）去带领大家去学习高并发系统设计！

先带你建立对高并发系统设计的直观理解，再以最简单架构逐步演进到支撑百万、千万并发的分布式架构为案例，带你解决这个过程中遇到的痛点问题，提升业务处理能力，真正完成一次系统演进，最后结合实战优化整体设计思路。

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