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1. 天下长河

最近看电视剧《天下长河》的时候，讲的就是自康熙十五年一场巨大的水患之后，年轻的康熙帝设科开举招纳治河贤才，二十四岁的落第举子陈潢脱颖而出，长于治河。 所以说，古代的时候，长江和黄河经常泛洪，那么他们是怎么治理的，主要有几种方式，比如拓宽河道，让河流降低流量；又或者是像都江堰一样，建造多个分流支流，分担压力；或者是像三门峡创建多个水库，然后再把水库的水排出去。

高并发也是指流量特别大，比如双十一这种，一般需要通过架构设计来抵抗高并发流量冲击，确保系统稳定性。

那么归根结底，我们也可以把高并发的方案概括为三种方案：

1、分布式：分而治之，直接分布式部署多个集群，把流量分开，每个服务器都来承担一部分的并发和流量问题。这个也可以看作是Scale-out，横向拓展思想。

2、缓存：通过建造缓存来提高系统的性能。

3、异步：某些场景下，比如微服务中的调用链路太长了，那么未处理完之前，可以让请求先返回，数据准备好了之后再通知请求方，可以在单位时间内处理更多请求。

Scale-out

Scale-out是指横向拓展，比如说分布式这种，对应的scale-up，就是指直接对单机的硬件性能进行提升，当系统超过了单机的极限的时候，一般是先考虑scale-up，然后再考虑scale-out。

本质上就是横向和纵向的这个意思，横向需要考虑很多的问题，比如说某个节点出现故障，如何保障整体集群的可用性；多个节点的状态信息如何同步；如何进行动态的增加删除节点而不影响系统正常运行。

缓存

普通的磁盘寻道时间通常是10ms，CPU执行指令和内存寻址的时间都是在ns级别，从千兆的网卡上读取数据的时间是在us微秒级别（即 1μs = 1000ns）。所以可以知道，磁盘是最慢的，会相差几个数量级。

缓存思想已经很久了，比如说CPU多级缓存、还有内存页的缓存，包括redis、kafka也都有这个内部缓存机制。

异步

异步很好理解，就是以方法调用为例，同步调用代表调用方要阻塞等待被调用方法中的逻辑执行完成。这种方式下，当被调用方法响应时间较长时，会造成调用方长久的阻塞，在高并发下会造成整体系统性能下降甚至发生雪崩。

异步调用恰恰相反，调用方不需要等待方法逻辑执行完成就可以返回执行其他的逻辑，在被调用方法执行完毕后再通过回调、事件通知等方式将结果反馈给调用方。

最常见的就是用消息队列，把消息丢进消息队列，然后直接返回给用户消息，那么就可以释放资源来处理更多请求。当请求全部处理完成之后，再告诉用户订票是否成功或者失败。