高并发设计中保障高性能的实施方案有哪些?

提问者:帅平 问题分类:面试刷题
高并发设计中保障高性能的实施方案有哪些?
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俗世风流债
俗世风流债
在高并发的实践中,常用的高性能实施方案有:
1、集群部署,通过负载均衡减轻单机压力。
2、多级缓存,包括静态数据使用CDN、本地缓存、分布式缓存等,以及对缓存场景中的热点key、缓存穿透、缓存并发、数据一致性等问题的处理。
3、分库分表和索引优化,以及借助搜索引擎解决复杂查询问题。
4、考虑NoSQL数据库的使用,比如HBase、TiDB等,但是团队必须熟悉这些组件,且有较强的运维能力。
5、异步化,将次要流程通过多线程、MQ、甚至延时任务进行异步处理。
6、限流,需要先考虑业务是否允许限流(比如秒杀场景是允许的),包括前端限流、Nginx接入层的限流、服务端的限流。
7、对流量进行削峰填谷,通过MQ承接流量。
8、并发处理,通过多线程将串行逻辑并行化。
9、预计算,比如抢红包场景,可以提前计算好红包金额缓存起来,发红包时直接使用即可。
10、缓存预热,通过异步任务提前预热数据到本地缓存或者分布式缓存中。
11、减少IO次数,比如数据库和缓存的批量读写、RPC的批量接口支持、或者通过冗余数据的方式干掉RPC调用。
12、减少IO时的数据包大小,包括采用轻量级的通信协议、合适的数据结构、去掉接口中的多余字段、减少缓存key的大小、压缩缓存value等。
13、程序逻辑优化,比如将大概率阻断执行流程的判断逻辑前置、For循环的计算逻辑优化,或者采用更高效的算法。
14、各种池化技术的使用和池大小的设置,包括HTTP请求池、线程池(考虑CPU密集型还是IO密集型设置核心参数)、数据库和Redis连接池等。
15、JVM优化,包括新生代和老年代的大小、GC算法的选择等,尽可能减少GC频率和耗时。
16、锁选择,读多写少的场景用乐观锁,或者考虑通过分段锁的方式减少锁冲突。
发布于:2个月前 (04-02) IP属地:四川省
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