大厂高并发/性能调优项目设计，面试爱问的都在这！

内容导读

互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了大厂高并发/性能调优项目设计，面试爱问的都在这！，小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含4264字，纯文字阅读大概需要7分钟。

内容图文

很多公司（尤其是小公司）根本就接触不到高并发的项目，但面试中却回！回！都！爱！考！

我总结了一些面试中考到高并发/性能调优的题目：

字节跳动后端一面：说一说淘宝系统如何处理高并发下客户请求

小米大数据开发二面：高并发中concurrenthashmap和hashmapd的区别

阿里巴巴Java工程师二面：如何设计双11交易总额面板，要做到高并发高可用？

Shopee后台开发一面：高并发秒杀项目怎么保证不会超卖？

百度测试开发工程师三面：是否了解jvm调优，是否有在自己的项目中进行jvm调优

支付宝Java工程师三面：数据库性能调优如何做？

而没有高并发项目经验是大多数人的硬伤，这里我推荐你去接触一下电商秒杀系统这个项目。项目由TMD高级架构师杨逍老师讲解，9天时间将秒杀系统的15个核心技术点一一解剖，亲自打造一个高并发读写、高性能、高可用的系统架构。

现在为回馈知友，特别开放首节免费试听，通过业务讲解了解秒杀系统的设计流程。

抛砖引玉一下，我这里重点介绍一下如何实现秒杀系统的基本功能，随后还会介绍：

• 秒杀系统的项目环境搭建

• 如何处理秒杀系统的高并发

• 有限库存，如何防止超卖？

• 如何保障系统稳定和高可用？

首先，用1张流程图简单展示秒杀系统的项目流程（不涉及技术层面），各位可以自动带入淘宝/京东/拼多多的双十一秒杀活动。

接下来聊聊如何实现这些功能。

如何解决瞬时大流量高并发？

电商系统一般会设置整点秒杀，如0元抢购、无门槛优惠券等，每逢双十一，就有很多人在朋友圈吐槽淘宝提交订单后转了半天转不出来，转出来后库存已经为0，这是用户的痛点，也是程序员的技术难点。

**设置了整点秒杀后，一旦优惠力度较大，大量用户会在同一时间抢购，网站流量瞬间激增。**服务器、数据库等能承载的 QPS 有限，如数据库一般是单机 1000 QPS，一旦超过了承载值，网站就有可能崩溃。

如鹿晗和关晓彤官宣时导致微博瘫痪，就是个很典型的例子。

解决瞬时大流量高并发的核心思想是分层过滤，分而治之。即在不同的层次尽可能地过滤掉无效请求，让“漏斗”最末端的才是有效请求。

具体方法：

1.页面静态化（Static Page Technology）

秒杀页面由商品信息和前端页面资源组成，前后端分离，页面资源不会经过后端服务器，将前端资源，放入CDN服务器中。简单来说就是将前端的页面资源放在另一个“篮子”里，不跟秒杀服务器抢“位置”，使用户就近获取所需内容，降低网络拥塞，提高用户访问响应速度和命中率。

2.缓存预热（ Cache Warm-up ）

说人话，将部分业务逻辑写到缓存里，不需要直接读数据库，来减少数据库服务器的压力，这样访问速度会更快。

比如在秒杀活动开始前，提前将设置好秒杀的商品信息、限购数量，库存数量等写入Redis中，同样是减少服务器压力的方式。

3.异步（Asynchronous）化

异步化主要通过消息队列实现。

消息队列是基于生产者（Producer）/消费者（Consumer）模型的组件，用于实现两个不同的系统之间的解耦和异步 (Asynchronous) 操作。生产者可以高速地向消息队列中投递（生产）消息，消费者可以按照自己的节奏去消费生产者投递的消息。

消息队列一般带有重试的能力。可以持续投递，直到消费者消费成功。

说人话，不断重复尝试，直到订单提交购买成功。

4.削峰值填谷（Peak Load Shifting）

因为 Redis 和 MySQL 处理能力的巨大差异。实际下沉到 MySQL 的量还是巨大，MySQL 无法承受。 一瞬间大量的抢购成功，创建订单请求，对创建订单服务压力过大，会去操作mysql数据库 无法及时处理创建订单请求，导致系统故障。

解决方案依旧是异步化思想，通过消息中间件来削峰填谷，将请求先发往消息队列中，订单服务端根据自己能力再去消费并创建订单。

有限库存，如何防止超卖？

一般来说，秒杀商品都是低价限量，而访问的数量远远大于库存数量，只有极少数人成功。如果卖出的东西超出了库存，就是超卖。

一般来说扣减库存的流程是这样的：

读取库存表，判断库存，然后扣减库存

1.查询库存余量

SELECT available_stock FROM seckill_activity

WHERE commodity_id = 189 AND id = 28;

2.扣减库存

UPDATE seckill_activity SET available_stock = available_stock- 1

WHERE commodity_id = 189 AND id = 28 AND available_stock > 0;

然而在秒杀瞬间大流量并发请求数据库，可能会导致数据库崩溃。

因为秒杀的本质，就是对库存的抢夺。每个秒杀的用户来都去数据库查询库存校验库存，然后扣减库存，就可能导致数据库崩溃。

而MySQL 数据库单点能支撑 1000 QPS，但是 Redis 单点能支撑 10万 QPS。因此我们可以将库存信息加载到Redis中，将MySQL的访问压力转移到Redis上，直接通过 Redis 来判断并扣减库存。

**实际上，微博、阿里巴巴、百度、美团、拼多多等都在使用Redis。**Redis如今是互联网项目的标配，在面试中非常高频被问到。

1.缓存库存信息，大部分数据读取请求都被 Redis 挡住了，保护了MySQL

2.检查 Redis 库存和扣减 Redis 库存是两步操作,通过Lua脚本将这两步操作，合并成一个整体，保证原子操作性

3.哪怕 Redis 侧方行，可以创建订单了，到 MySQL 的时候也需要再检查一次。

关于如何保证系统稳定和高可用、系统设计的原则等知识、Redis和秒杀流程的知识点和技术难点，TMD高级架构师欧阳修在秒杀项目实战都讲得很清楚了，感兴趣的小伙伴可以去免费试听一下。

内容总结

以上是互联网集市为您收集整理的大厂高并发/性能调优项目设计，面试爱问的都在这！全部内容，希望文章能够帮你解决大厂高并发/性能调优项目设计，面试爱问的都在这！所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。

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