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目录

一、高并发1

1.1、高并发

1.2、高性能

1.3、高可用

二、高并发2

2.1、概念：

2.2、解决思路：

三、高并发3

3.1、动静分离：

3.2、削峰限流：

3.3、极致响应

3.4、数据一致性

3.5、风险管控：

四、高并发下如何保证接口幂等性和防重复请求？

4.1 概念

4.1 解决方案

（1）前端控制方案

（2）借助Redis的setnx命令

（3）后端发放令牌的方式

（4）数据库的唯一索引机制（去重表机制）

（5）Redis计数方式

（6）状态机方式

五、redis

5.1 QPS :

5.2 如何保证redis和mysql数据一致性？

5.3 分布式锁

六、附录

6.1 canal原理和使用

6.2 ETC

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一、高并发1

JAVASE 设计模式 --> Spring框架，SpringBoot脚手架，mybatis,代码生成器，中间件--》代码重构、性能调优，架构设计，技术选型

零拷贝，减少阻塞

1. 通信： TCP, https，http, socket, FTP ,UDP,gRpc,smtp,websocket, SSE(CHATGPT)
2. 为什么系统调用这么消耗资源？
3. 一个tomcat/nginx 可以接受的连接数是多少？servlet
4. 串行化，无锁化编程 （ mq kafka 分区 （减少线程切换))/ 分治、隔离/ 锁调优及颗粒度
   1. 什么是线程/锁/连接/通信/会话/事务/缓存/存储/同步/异步
5. 线程池、对象池、内存池、连接池
6. completableFuture (get时，线程进入睡眠，不消耗CPU资源)
7. JUC CAS synchronized threadlocal(绑定线程)
8. 业务隔离，缓存过滤（local缓存，本地缓存放入redis）,异步延后
9. 缓存与数据库一致性怎么保证？（内存和磁盘≈ 缓存和数据库）
   1. 双写一致性 读写都在redis-> 写入MQ-> 慢慢消费进mysql
10. IO,NIO,BIO
11. JVM调优、mysql调优(分区)，中间件，JUC,netty,计算机组成原理,系统IO,网络到分布式
12. 计算机操作系统的瓶颈是什么？ IO （网络和磁盘都属于IO设备）
13. 高并发场景下微服务解决方案：
    1. 读多写少
14. CAP or BASE 分布式
    1. 基本可用，软状态，最终一致性
    2. CAP ： C 一致性， A 可用性， P分区容错性 redis-->AP
    3. BASE：B A基本可用，S 软状态，E 最终一致性，BASE是对CAP中的一致性和可用性权衡的结果。 Zookeeper 倾向于 CP
15. 高性能 ↑ 高并发，高可用 ↓
16. 负载均衡， 让不同的客户端去访问不同的tomcat，分而治之
    1. 四层负载均衡技术+keepalived lvs（软件）、F5（硬件负载均衡服务器） --> 不具备业务识别能力（每个镜像是一样的，业务不能拆开 ），不建立三次握手，只是数据包转发/ 所以后端服务是镜像的（完全一样的）/ 服务要设计成无状态的(例如： 将缓存，session一致性单独出去)，以方便扩缩容，弹性的，按需的，可度量的/具备：健康检查，负载均衡，请求亲密度优化（针对同一个请求，尽量下次请求到同一个tomcat）

（AB test A/B Test(AB测试) 流程、常见面试问题及解答_abtest-CSDN博客）

弊端：

1. 1. 七层负载均衡 Nginx(基于反向代理)

需要建立三次握手得到连接，读取用户请求，基于uri进行匹配进行反向代理。/后端可以做服务拆分，基于反向代理之上可以做负载均衡。 具备： 健康检查，负载均衡，请求亲密度优化，以及服务治理，动静分离(CDN,静态文件)，缓存机制等，

1. 1. 请求-