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验证系统所能够承受的最⼤负载是否接近于预期，是否经得住⼤流量的冲击，绝⾮是⼀件易事。有过分布式系统开发经验的同学都应该⾮常清楚，简单对某个接⼝、⼦系统进⾏压测，并不能够准确探测出系统整体的容量⽔位，这是由分布式系统与⽣俱来的复杂性决定的，并且对环境、⽬标都有着极为严苛的要求。
近些年，全链路压测似乎备受追捧，基本上各⼤互联⽹企业，⽐如，阿⾥、京东等都会在⼤促前⼣利⽤⾃研的“军演系统”在线上进⾏压测实战演练，其⽬的就是确保⼤促来临时核⼼链路的整体稳定。在第2章中，笔者重点为⼤家介绍了如何在⼤促前⼣对线上环境实施全链路压测，以及如何做到有指导地在⼤促前进⾏容量规划和性能优化，让系统坚如磐⽯。
像天猫这种级别的⼤型电商⽹站，主要的技术挑战是来⾃庞⼤的⽤⼾规模所带来的⼤流量、⾼并发，以及海量数据，在“双11”“双12”等⼤促场景下尤为明显。如果不对流量进⾏合理管制，肆意放任⼤流量冲击系统，那么将会导致⼀系列的问题出现，⽐如⼀些可⽤的连接资源被耗尽、分布式缓存的容量被撑爆、数据库吞吐量降低，最终必然会导致系统产⽣雪崩效应。在第3章中，笔者重点讲解了如何有效地对流量实施管制，只要我们能够采⽤合理且有效的⽅式管制住峰值流量，使其井然有序地对系统进⾏访问，那么⽆论在任何情况下，系统都能够稳定运⾏。
热点数据的⼤并发读/写操作，可谓是秒杀、限时抢购等场景下最核⼼的2个技术难题。针对热点数据的⼤并发读操作，尽管我们可以通过分布式缓存来提升系统的QPS，但是缓存系统的单点容量还是存在上限的，⼀旦超过临界⽔位，分布式缓存容易被瞬间击穿。⽽热点数据的⼤并发写操作，势必会下潜⾄数据库，那么这就会引起⼤量的线程相互竞争InnoDB的⾏锁，并发越⼤时，等待的线程就越多，这会严重影响数据库的TPS，导致RT线性上升，最终导致系统发⽣雪崩。在第4章中，笔者会重点为⼤家讲解⼤促抢购核⼼技术难题的⼀系列解决⽅案。
