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架构从来不是设计出来的，而是演进而来的，从一个几百人的抽奖系统到几万人，再到百万人，不断增加新的东西。
最后总结归纳一套设计思想，也是万能模板，这样面试官问任何高并发系统，只需从这几个方向去考虑就可以了。
下面我将按照由浅入深的方式进行讲解：
V0：单体架构
如果现在让你实现几十人的抽奖系统，简单死了吧，直接重拳出击!
两猫一豚走江湖，中奖入库，调通知服务，查库通知，完美!
相信大家学 Java 时可能都做过这种案例，思考一下存在什么问题?
- 单体服务，一着不慎满盘皆输
- 抽了再抽，一个人就是一支军队
- 恶意脚本，没有程序员中不了的奖
接下来就聊聊怎么解决这些问题?
V1：负载均衡
当一台服务器的单位时间内的访问量越大时，服务器压力就越大，大到超过自身承受能力时，服务器就会崩溃。
为了避免服务器崩溃，让用户有更好的体验，我们通过负载均衡的方式来分担服务器压力。
负载均衡就是建立很多很多服务器，组成一个服务器集群，当用户访问网站时，先访问一个中间服务器，好比管家，由他在服务器集群中选择一个压力较小的服务器，然后将该访问请求引入该服务器。
如此一来，用户的每次访问，都会保证服务器集群中的每个服务器压力趋于平衡，分担了服务器压力，避免了服务器崩溃的情况。
负载均衡是用「反向代理」的原理实现的。具体负载均衡算法及其实现方式我们下文再续。
负载均衡虽然解决了单体架构一着不慎满盘皆输的问题，但服务器成本依然不能保护系统周全，我们必须想好一旦服务器宕机，如何保证用户的体验。
即如何缓解开奖一瞬间时的大量请求。
V2：服务限流
限流主要的作用是保护服务节点或者集群后面的数据节点，防止瞬时流量过大使服务和数据崩溃(如前端缓存大量实效)，造成不可用。还可用于平滑请求。
在上一小节我们做好了负载均衡来保证集群的可用性，但公司需要需要考虑服务器的成本，不可能无限制的增加服务器数量，一般会经过计算保证日常的使用没问题。
限流的意义就在于我们无法预测未知流量，比如刚提到的抽奖可能遇到的：
- 重复抽奖
- 恶意脚本
其他一些场景：
- 热点事件(微博)
- 大量爬虫
这些情况都是无法预知的，不知道什么时候会有 10 倍甚至 20 倍的流量打进来，如果真碰上这种情况，扩容是根本来不及的(弹性扩容都是虚谈，一秒钟你给我扩一下试试)。
明确了限流的意义，我们再来看看如何实现限流。
①防止用户重复抽奖
重复抽奖和恶意脚本可以归在一起，同时几十万的用户可能发出几百万的请求。
如果同一个用户在 1 分钟之内多次发送请求来进行抽奖，就认为是恶意重复抽奖或者是脚本在刷奖，这种流量是不应该再继续往下请求的，在负载均衡层给直接屏蔽掉。
可以通过 Nginx 配置 ip 的访问频率，或者在在网关层结合 Sentinel 配置限流策略。用户的抽奖状态可以通过 Redis 来存储，后面会说。
②拦截无效流量
无论是抽奖还是秒杀，奖品和商品都是有限的，所以后面涌入的大量请求其实都是无用的。
举个例子，假设 50 万人抽奖，就准备了 100 台手机，那么 50 万请求瞬间涌入，其实前 500 个请求就把手机抢完了，后续的几十万请求就没必要让他再执行业务逻辑，直接暴力拦截返回抽奖结束就可以了。
同时前端在按钮置灰上也可以做一些文章。那么思考一下如何才能知道奖品抽完了呢，也就是库存和订单之前的数据同步问题。
③服务降级和服务熔断
有了以上措施就万无一失了吗，不可能的。所以在服务端还有降级和熔断机制。
有好多人容易混淆这两个概念，通过一个小例子让大家明白(请允许一条幻想一下??)。
假设现在一条粉丝数突破 100 万，冲上微博热搜，粉丝甲和粉丝乙都打开微博观看，但甲看到了一条新闻发布会的内容，乙却看到”系统繁忙“，过了一会，乙也能看到内容了。
在上述过程中，首先是热点时间造成大量请求，发生了服务熔断，为了保证整个系统可用，牺牲了部分用户乙。
乙看到的“系统繁忙“就是服务降级(Fallback)，过了一会又恢复访问，这也是熔断器的一个特性(Hystrix)。
V3：同步状态
接着回到上一节的问题，如何同步抽奖状态?这不得不提到 Redis，被广泛用于高并发系统的缓存数据库。
我们可以基于 Redis 来实现这种共享抽奖状态，它非常轻量级，很适合两个层次的系统的共享访问。
当然其实用 ZooKeeper 也是可以的，在负载均衡层可以基于 ZK 客户端监听某个 Znode 节点状态。
一旦抽奖结束，抽奖服务更新 ZK 状态，负载均衡层会感知到。
V4：线程优化
对于线上环境，工作线程数量是一个至关重要的参数，需要根据自己的情况调节。
众所周知，对于进入 Tomcat 的每个请求，其实都会交给一个独立的工作线程来进行处理，那么 Tomcat 有多少线程，就决定了并发请求处理的能力。
但是这个线程数量是需要经过压测来进行判断的，因为每个线程都会处理一个请求，这个请求又需要访问数据库之类的外部系统，所以不是每个系统的参数都可以一样的，需要自己对系统进行压测。
但是给一个经验值的话，Tomcat 的线程数量不宜过多。因为线程过多，普通服务器的 CPU 是扛不住的，反而会导致机器 CPU 负载过高，最终崩溃。
同时，Tomcat 的线程数量也不宜太少，因为如果就 100 个线程，那么会导致无法充分利用 Tomcat 的线程资源和机器的 CPU 资源。
所以一般来说，Tomcat 线程数量在 200~500 之间都是可以的，但是具体多少需要自己压测一下，不断的调节参数，看具体的 CPU 负载以及线程执行请求的一个效率。
在 CPU 负载尚可，以及请求执行性能正常的情况下，尽可能提高一些线程数量。
但是如果到一个临界值，发现机器负载过高，而且线程处理请求的速度开始下降，说明这台机扛不住这么多线程并发执行处理请求了，此时就不能继续上调线程数量了。
V5：业务逻辑
好了，现在该研究一下怎么做抽奖了，抽奖逻辑怎么做?
在负载均衡那个层面，已经把比如 50 万流量中的 48 万都拦截掉了，但是可能还是会有 2 万流量进入抽奖服务。
因为抽奖活动都是临时服务，可以阿里云租一堆机器，也不是很贵，Tomcat 优化完了，服务器的问题也解决了，还剩啥呢?
MySQL，是的，你的 MySQL 能抗住 2 万的并发请求吗?答案是很难，怎么办呢?
把 MySQL给替换成 Redis，单机抗 2 万并发那是很轻松的一件事情。而且 Redis 的一种数据结构 set 很适合做抽奖，可以随机选择一个元素并剔除。
V6：流量削峰
由上至下，还剩中奖通知部分没有优化。思考这个问题：假设抽奖服务在 2 万请求中有 1 万请求抽中了奖品，那么势必会造成抽奖服务对礼品服务调用 1 万次。
那也要和抽奖服务同样处理吗?其实并不用，因为发送通知不要求及时性，完全可以让一万个请求慢慢发送，这时就要用到消息中间件，进行限流削峰。
也就是说，抽奖服务把中奖信息发送到 MQ，然后通知服务慢慢的从 MQ 中消费中奖消息，最终完成完礼品的发放，这也是我们会延迟一些收到中奖信息或者物流信息的原因。
假设两个通知服务实例每秒可以完成 100 个通知的发送，那么 1 万条消息也就是延迟 100 秒发放完毕罢了。同样对 MySQL 的压力也会降低，那么数据库层面也是可以抗住的。
看一下最终结构图：
答题模板
所谓答题模板，就是高并发问题的几个思考方向和解决方案。
①单一职责
一个基本的设计思想，回想高中物理的串联和并联，串联一灭全灭，并联各自有一个通路。
一样的道理，高内聚，低耦合。微服务之所以兴起就是因为把复杂的功能进行拆分，即使网站崩了，无法下单，但是浏览功能依然健康，而不是所有服务引起连锁反应，像雪崩一样，全面瘫痪。
②URL 动态加密
这说的是防止恶意访问，有些爬虫或者刷量脚本会造成大量的请求访问你的接口，你更加不知道他会传什么参数给你，所以我们定义接口时一定要多加验证，因为不止是你的朋友调你的接口，敌人也有可能。
③静态资源——CDN
CDN 全称内容分发网络，是建立并覆盖在承载网之上，由分布在不同区域的边缘节点服务器群组成的分布式网络。
通俗的讲，就是把经常访问又费时的资源放在你附近的服务器上。淘宝的图片访问，有 98% 的流量都走了 CDN 缓存。只有 2% 会回源到源站，节省了大量的服务器资源。
但是，如果在用户访问高峰期，图片内容大批量发生变化，大量用户的访问就会穿透 CDN，对源站造成巨大的压力。所以，对于图片这种静态资源，尽可能都放入 CDN。
④服务限流
在上面已有讲解，可分为前端限流和后端限流：
- 前端：按钮禁用，ip 黑名单
- 后端：服务熔断，服务降级，权限验证
⑤数据预热
可以采用定时任务(elastic-job)实时查询 Druid，把热点数据放入 Redis 缓存中。
思考一个问题：比如现在库存只剩下 1 个了，我们高并发嘛，4 个服务器一起查询了发现都是还有 1 个，那大家都觉得是自己抢到了，就都去扣库存，那结果就变成了 -3，是的只有一个是真的抢到了，别的都是超卖的。咋办?
回答：可以用 CAS+LUA 脚本实现。Lua 脚本是类似 Redis 事务，有一定的原子性，不会被其他命令插队，可以完成一些 Redis 事务性的操作。这点是关键。
写一个脚本把判断库存扣减库存的操作都写在一个脚本丢给 Redis 去做，那到 0 了后面的都 Return False 了是吧，一个失败了你修改一个开关，直接挡住所有的请求。
⑥削峰填谷
精通一个中间件会给你加分很多，消息队列已经逐渐成为企业 IT 系统内部通信的核心手段。
它具有低耦合、可靠投递、广播、流量控制、最终一致性等一系列功能，成为异步 RPC 的主要手段之一。
当今市面上有很多主流的消息中间件，如老牌的 ActiveMQ、RabbitMQ，炙手可热的 Kafka，阿里巴巴自主开发 RocketMQ 等。
最原始的 MQ，生产者先将消息投递一个叫做「队列」的容器中，然后再从这个容器中取出消息，最后再转发给消费者，仅此而已。
今天就学这么多，相信大家都对高并发系统有了初步的认识，面试官问起来也不至于无话可说，但是想要学好任重而道远!
作者：一条 IT
编辑：陶家龙
出处：转载自公众号一条 coding(ID：a18741865729)
