大数据高并发系统架构实战方案
文摘
职场
2024-04-13 01:13
广东
吴灿锦，吉林财经大学2019级本科生，曾作为鹰迅公司CEO，带领鹰迅公司团队在“互联网＋”和“挑战杯”等竞赛中斩获3个国家级，11个省部级奖项。
目前在上市公司从事Java开发相关工作已经接近两年了，参与了两个千万级用户的分布式系统的开发和维护工作。在做项目期间，对Mysql优化，分库分表，多线程，分布式锁，分布式事务，Redis缓存，RabbitMQ，xxl-job，ElasticSearch，SpringCloud微服务框架都有比较深入的研究，积累了丰富的实践经验和良好的职业履历。
所谓设计高并发系统，就是设计的系统既要保证它整体可用，也要能够承受很大的流量冲击。这一设计具体表现在以下三大核心指标：
1. 高吞吐量：系统能够同时处理大量的用户请求，无论是读取还是写入操作，都能保持高效的处理速度，确保请求的快速响应。2. 低延迟：在高并发场景下，系统需要保证每个请求的响应时间尽可能短，避免因等待时间过长而影响用户体验。3. 可扩展性：随着用户量的增长和流量的增加，系统应能够轻松地进行水平或垂直扩展，以应对更高的并发压力。1. 提高单机并发: 尽可能减小业务接口的RT（ResponseTime），提升单机性能和并发能力。2. 水平扩展: 将热点服务水平扩展，做好负载均衡，提高整个集群的并发能力。3. 服务保护：做好服务熔断、降级保护措施，提高服务的高可用性。
