架构设计java
高并发架构设计的关键要素
高并发架构设计的核心在于系统能够同时处理大量请求，同时保持高性能、高可用性和可扩展性。Java作为主流编程语言，在高并发场景中有成熟的解决方案。
无状态化设计
服务无状态化是提升系统扩展性的重要手段。通过将状态信息存储在外部存储（如Redis、MySQL）中，服务实例可以动态扩容或缩容。Spring Cloud等微服务框架支持无状态化部署，结合负载均衡器（如Nginx、Kubernetes）实现流量分发。
异步与非阻塞IO
Netty框架基于事件驱动模型，使用少量线程即可处理大量连接。相比传统阻塞IO模型，Netty的NIO特性显著提升吞吐量。Reactor模式配合Java 8的CompletableFuture或RxJava，可实现高效的异步编程。
// 使用CompletableFuture实现异步调用
CompletableFuture.supplyAsync(() -> fetchData()).thenApply(data -> process(data)).thenAccept(result -> handleResult(result));
缓存策略优化
多级缓存能有效减轻数据库压力。本地缓存（Caffeine）适合高频访问的只读数据，分布式缓存（Redis）保证集群数据一致性。缓存击穿问题可通过互斥锁或布隆过滤器解决。
// Caffeine缓存示例
LoadingCache<Key, Value> cache = Caffeine.newBuilder().maximumSize(10_000).expireAfterWrite(5, TimeUnit.MINUTES).build(key -> loadFromDB(key));
数据库分库分表
当单表数据量超过500万时，应考虑分库分表。ShardingSphere或MyCat支持透明化路由，业务代码无需感知分片逻辑。读写分离通过主从复制实现，写操作路由到主库，读操作分散到从库。
消息队列削峰填谷
Kafka或RocketMQ能缓冲突发流量，避免系统过载。生产者控制发送速率，消费者采用批量拉取模式提升处理效率。消息堆积时可动态增加消费者实例。
// Kafka生产者流量控制
properties.put("max.block.ms", 1000); // 发送超时时间
properties.put("linger.ms", 20); // 批量发送延迟
限流与熔断保护
Guava RateLimiter实现单机限流，Sentinel提供分布式限流能力。熔断器模式（Hystrix或Resilience4j）在依赖服务故障时快速失败，避免级联雪崩。
// Sentinel规则配置
FlowRule rule = new FlowRule();
rule.setResource("queryOrder");
rule.setGrade(RuleConstant.FLOW_GRADE_QPS);
rule.setCount(100); // 阈值100QPS
FlowRuleManager.loadRules(Collections.singletonList(rule));
性能优化技巧
JVM层面优化包括合理设置堆内存（-Xmx）、选择G1垃圾回收器。线程池配置需根据任务类型调整：CPU密集型任务建议核心线程数等于CPU核数，IO密集型任务可适当扩大线程池。JMH工具可用于基准测试验证优化效果。
// 线程池最佳实践
ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(Runtime.getRuntime().availableProcessors(), // 核心线程数Runtime.getRuntime().availableProcessors() * 2, // 最大线程数60L, TimeUnit.SECONDS,new LinkedBlockingQueue<>(1000),new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy()); // 拒绝策略
以上方案需根据实际业务场景组合使用。压测阶段建议使用JMeter模拟真实流量，逐步验证系统瓶颈并进行针对性优化。