服务器同时性高，几乎是所有程序员都想拥有的经验。 理由很简单。 随着流量的增长，会出现各种技术问题，如接口响应超时、CPU负载上升、GC频繁出现、死锁、大数据存储等。 这些问题会不断提高技术的深度。

在过去的面试中，如果候选人太贵在做合并项目，我通常会让对方谈谈我对太高合并的理解，但很少有人能系统地回答这个问题，大致分为以下几类。

1、数据化指标没有概念：不知道选择什么样的指标来衡量高并发性系统？ 不区分并发量和QPS，甚至不知道系统总用户数、活跃用户数、平峰和高峰QPS和TPS等关键数据。

2、设计了一些方案，但对细节的把握不够。 不能说明那个方案应该关注的技术点和可能带来的副作用。 例如，读取性能中的瓶颈会导致缓存部署，但会忽略缓存命中率、热点密钥和数据一致性等问题。

3、了解片面，将高并发设计等同于性能优化。 虽然并发编程、多级缓存、异步和水平扩展备受争议，但却忽略了高可用性设计、服务管理和运维保障。

4、掌握大计划，却忽略了最基本的东西。 可以明确垂直分层、水平分区、缓存等大思路，但没有意识到分析数据结构是否合理、算法是否高效，没有考虑从根本的IO和计算两个维度进行细节优化

本文想结合自己高并发项目的经验，系统地总结高并发所需的知识和实践思路。 我希望能帮到你。 内容分为以下三个部分。

如何理解高并发性？

高并发系统设计的目标是什么？

高并发的实践方案是什么？

01如何理解高并发性？

高合并意味着大流量，需要采用技术手段抵抗流量冲击，与操作流量相比，这些手段可以使流量更顺利地系统处理，给用户带来更好的体验。

我们常见的高合并场景有淘宝双11、春运门票、微博大v热点新闻等。 除了这些经典之外，每秒数十万个请求的秒杀系统、每日千万级下单系统、每日亿级日常信息流系统等，都可以归类为高合并。

显然，上述高合并场景，合并量各不相同，那么有多少合并是高合并呢？

1、看具体业务场景，而不是只看数字。 10W QPS的秒杀是高合并，1W QPS的信息流不能说不是高合并。 信息流场景包括复杂的推荐模型和各种人工策略，其业务逻辑可能比秒杀场景复杂10倍以上。 因此，如果不在同一个维度上，就没有任何比较的意义。

2、业务均可从0到1，等量和QPS只是参考指标。 最重要的是，在业务量逐渐是原来的10倍、100倍的过程中，是否用高并发性的处理方法发展系统，从架构设计、编码实现、产品方案等维度预防和解决了高并发性引起的问题。 不是通过升级硬件或添加机器进行水平扩展。

另外，各个高并发场景的业务特征完全不同。 有看了写少的信息流场景，也有看了写多的交易场景。 下期发布：它有解决不同场景的高并发性问题的共同技术方案吗？

文章来源：高性能服务器开发文中图片来源：百度图片

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