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高并发场景如何处理

一、流量分层

1. 首先我们可以做冷热数据的处理，比如把超过三个月的历史数据放到另一个表甚至历史数据库中，同时页面上把查询历史数据的接口独立出来，不影响近期数据的查询；
2. 然后就是做流量分摊，通过分库分表（比如通过用户id，哈希值分多个库）+读写分离的方式把压力坟山到不同的数据库当中；
3. 做好缓存，我们可以把一些不经常i需改的数据（如订单数据）缓存到redis中，同时也可以做好缓存的预热，把预计会成为热点的数据提前缓存到redis里。（详情见下文补充）

二、突破搜索瓶颈

使用es做搜索引擎解决分库分表带来的搜索难题；（详情见下文补充）

三、使用消息队列优化响应

高并发场景下，我们可以将请求异步处理，先把已在处理的消息返回给前端，然后把一个个的请求丢到消息队列中（Kafka、RocketMq、RabbitMq)一个个进行处理，这样可以缓解短时间高并发带来的影响；（详情见下文补充）

四、系统监控自保

1. 监控预警：慢SQL监控，CPU、网络、IO等的监控，实时返回监控数据，超过阈值发出预警；
2. 流量管控：非核心的业务如果超过阈值可以限流，不影响主程序的运行；
3. 熔断降级：如果请求量过大，数据库压力剧烈增长超过设定的阈值，非核心业务可以自动降级，修改为只查询缓存，或者返回业务繁忙等信息；

前面提到的redis缓存，可能会存在一些问题，首先就是：

数据库和缓存如何保证数据的一致性（MySQL和redis为例）

1. 先更新MySQL，再更新redis，但是这存在风险，如果更新redis失败，MySQL无从得知，这样可能就会导致数据不一致；
2. 缓存旁路模式（Cache-Aside模式）：删除redis缓存再更新MySQL，再次查询的时候将数据添加到缓存当中，这种方案解决了1方案的维妮塔，但是在该并发下性能相对1较低，而且仍然会出现数据不一致的问题。比如线程1删除了redis的数据，正在更新MySQL数据，此时另外一个线程在查询，查询的时候把更新前的数据更新到redis当中，也会导致数据的不一致；
3. 延时双删：步骤是先删除redis缓存的数据，再更新MySQL，延时几百毫秒再删除redis缓存数据，这样就算在更新MySQL是，其他线程读取了MySQL，也会把读取后的数据删除，下次查询过来时查询到的是更新后的数据，这样就可以保证数据的一致性；
4. 在3的基础上，我们也可以通过添加分布式锁来保证同时只有一个线程更新缓存；

实际工作场景中如何取舍：

根据业务场景选择策略

场景	推荐方式	原因
读多写少	缓存旁路模式+过期实际	简单高效
高一致性要求	分布式锁+延迟双删	保证强一致性
高并发写	异步更新+消息队列	提升性能
关键业务数据	多重保障策略	降低风险