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前言

架构设计在应用中是针对所有重要问题作出的重要决策，最开始的源头就是计算机里面的读和写。在面对大型的网站或者业务系统的时候，一些理所当然的行为或者操作在高并发下就变得脆弱不堪。

并发有几种

1. 高并发读取

2. 高并发写入

在很多同学的了解中，高并发更多局限在高并发读取里面，概念中并没有遇到高并发写入的问题，当遇到高并发问题的时候，集群，负载，读写分离，分库分表，但其实不然，面对不同类型的高并发所采用的处理方案并不一致，根据不同的场景在设计不同的架构。

任何一个网站，面对这大量的 C 端用户的时候，不可能是单纯的读取数据或者写入数据，肯定是读写混合着交织在一起，对于 C 端的用户来说，肯定更加侧重读取数据的用户体验，写入毕竟是少量的需求，对于后台处理系统来说，高效写入才是我们重中之重。

分库分表设计理念参考：《微服务手册：分库分表从分析到实践，不再停留只会说分库分表》

高并发读取策略

1、“缓存”策略

在面对高并发读取的时候，很多时候想到的第一件事就是加缓存，但是笔者里面的缓存并不是简单加入缓存，而是一种策略。

1.1、加入实体缓存

这个就是我们经常使用的一种方案，采用本地缓存或者缓存中间件来实现《微服务手册：高速查询？除了Redis我们还有另外的选择》，这些是非常成熟的方案，但是对于缓存，我们需要考虑一下几点问题：缓存雪崩，缓存穿透，缓存大量的热点 key 过期。虽然有存在这些问题存在，但是我们在处理这些问题本质上来说都是缓存回源问题，可以采用不回源策略来解决这些问题，只查缓存，但是这些就需要主动更新缓存，如果采用回源呢？量能一起来就很容易遇到上面的问题，这些网上都有比较多的方案可以借鉴参考。

1.2、数据库主从分离

上面的实体缓存虽然可以帮助我们解决很多问题，但是面对一些很复杂的业务场景的时候，单纯的 key，value 并不能满足我们的需求，后台的运营系统需要更加复杂的业务逻辑及业务数据，如果此时我们只有一个数据库，所有的业务查询都是走同一个数据库，会影响 C 端用户的高并发访问，此时我们有一个快捷的解决方案：直接加上一个或者多个 Slave，从而减轻主数据库的压力。

1.3、动静分离

现在基本上都是 BS 的天下，那内容基本上就分为静态内容与动态内容。

静态内容基本上啥都不变，图片、HTML、JS、CSS 文件等，对用户来说几乎不变，此时我们可以把这些内容采用 CDN 策略来实现从而实现高速访问。

动态内容接口方式返回给用户。

2、并发策略

上面的无论怎么做，基本上都是串行操作，现在来说说如何做并行计算。

2.1、异步 PRC 或者 HTTP 请求

现在很多 RPC 框架或者 HTTP 客户端，都支持异步的方式，对于多个请求可以采用异步方式同时请求并进行数据聚合就行。

2.2、冗余服务器

这个有点难以理解并且实际中很难用到，用户发送一个请求，后端有多台服务器等待着，先一台服务器处理如果没有在规定的时间内返回数据则废弃掉，直接请求第二台，以此类推。是不是听起来很像轮训，不过那么多的冗余服务器也是大工程。

3、重写轻读策略

这里是一个非常重要的拓展，按照一定的业务规则把关联数据计算完成，在读取的时候直接去这个地方读取就行，这是聚合存储的概念，可以采用缓存，数据库，ES 等。有兴趣的同学可以了解一下微博的 Feeds 流

4、总结

上面的三种方案，无论怎么做本质上来说都是读写分离的实现。

高并发写入策略

1、数据分片策略

数据分片非常好理解，把要处理的数据分成 N 份并行进行处理，像我们数据库的分库分表，可以充分利用计算机的 CPU 或者内存等资源。JAVA 里面的 ConcurrentHashMap，kafka 的 partition，es 的分布式索引都是此类策略的实现。

2、任务分片策略

相比于数据分片，任务分片更侧重于在程序上进行并行。在程序层面，像 map/reduce 就是典型的

任务分片。

3、异步策略

异步主要从 4 个层面来分析，分别是系统层面，JDK 层面，接口层面，业务层面，针对不同的层面，采用不同的异步方式进行操作，例如接口层面的请求，我们可以采用 okhttp，默认支持异步请求。

4、汇总批量策略

很多同学在进行数据操作的时候都有一个经验，数据库一条一条插入是非常费劲的，每次都要进行一次操作，有 100 份数据的话，就需要进行 100 份的操作，这样子的行为非常浪费时间，那解决方案就是采用数据汇总并进行批量操作。例如我们 mysql 里面，多个小事务合并成一个进行操作。

总结

高并发是一个复杂的问题，本文只是列出个大概，具体每一个小项都是一个值得深入研究的方向。

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作者：@互联网应用架构

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