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大话程序猿眼里的高并发 大话程序猿眼里的高并发 简单理解高并发 高并发指的是在同一时间点，有很多用户同时访问某个URL地址。例如淘宝的双11、双12活动，贴吧的爆吧事件（恶意的高并发请求，即DDOS攻击）。简单来说，就像玩游戏中被ADC暴击了一样，伤害巨大。 高并发带来的后果 服务端：站点服务器/DB服务器资源被占满崩溃，数据存储和更新结果与理想设计不一致（如重复的数据记录，多次添加用户积分等）。 用户角度：页面卡顿，用户体验差，可能导致用户流失。 我的经历：在开发公司产品网站时，经常会有类似抽奖、签到、积分竞拍等功能需求。如果未考虑高并发下的数据处理，可能会导致数据异常，影响用户体验。 实例分析 并发下的数据处理 通过表设计（如记录表添加唯一约束）、使用事务防止并发下的数据错乱问题，以及通过服务端锁进程防止并发下的数据错乱问题。 例子1：签到功能 需求：一天一个用户只能签到一次，签到成功后用户获取一个积分。 已知表：用户表，包含积分字段。 设计： 添加一张签到记录表，并将用户唯一标识字段（ID, Token）和签到日期字段设为唯一约束或索引。 在代码逻辑中，先执行签到数据的添加，再进行积分的添加。 所有操作写在一个SQL事务里，确保数据一致性。 例子2：抽奖功能 需求：抽奖一次消耗一个积分，抽奖中奖后编辑剩余奖品总数。当剩余奖品总数为0或用户积分为0时无法进行抽奖。 已知表：用户表（包含积分字段），奖品表（包含奖品剩余数量字段）。 设计： 在事务中，通过WITH (UPDLOCK)锁住商品表，或更新表的奖品剩余数量和最后编辑时间字段来锁定数据行。 进行用户积分的消耗，完成后提交事务，失败则回滚。 例子3：缓存数据到Cache 需求：当缓存不存在时从数据库获取并保存到缓存中；每天10点必须更新一次，其他时间点缓存两小时更新一次。 问题：10点时有很多并发请求同时过来，导致大量SQL查询操作，增加服务器压力。 解决：C#通过lock机制，在从数据库读取到缓存的代码前加上锁，确保只有一个请求是从数据库获取数据，其他都从缓存中获取。 访问量大的数据统计接口 需求：用户行为数据统计接口，记录商品展示次数等。 问题：大量用户同时在线访问页面会导致大量请求，给服务器带来巨大压力。 解决：通过Node.js写一个数据处理接口，把统计数据先存到Redis的list里，然后再同步到MySQL数据库中。这样可以减少数据库压力，加快响应速度。 高并发下的服务器压力均衡 服务器代理Nginx：做服务器的负载均衡，分散压力到多台服务器。 集群部署：MySQL数据库、Redis服务器或MongoDB服务器，常用查询数据保存到NoSQL DB中，减少数据库压力。 数据缓存：使用Cache。 编程语言选择：使用具有高并发能力的语言（如Node.js）开发Web接口。 服务器部署：图片服务器分离，静态文件走CDN。 数据库优化：优化查询条件和索引。 消息队列：将数据添加到信息队列（如Redis list）中，再写工具入库。 脚本控制请求：防止用户重复点击导致多余的AJAX请求。 并发测试神器推荐 Apache JMeter Microsoft Web Application Stress Tool Visual Studio 性能负载 文章来源
