高并发的程序设计-系统设计层面
- 目录
- 概述
- 需求：
- 设计思路
- 实现思路分析
- 1.主要指标
- 二、处理高并发的方案
- 参考资料和推荐阅读
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目录
概述
高并发的程序设计：
需求：
3、如果没有合适的case，有个案例：百万数据秒级导出到excel文件实战，就从线程池、多线程、批量处理、mysql性能调优、数据库连接池调优、sql调优等多个层面去做了调优的。除此之外，还有MQ生产方秒杀千万QPS实战的案例，建议都可以参考的。
设计思路
实现思路分析
1.主要指标
这里我们可以使用规则的数据结构来存储和转发。
响应时间：系统对进来的请求反应的时间，比如你打开一个页面需要1秒，那么这1秒就是响应时间。
吞吐量：吞吐量是指每秒能处理多少请求数量，好比你吃饭，每秒能吃下多少颗米饭。
秒查询率：秒查询率是指每秒响应请求数，和吞吐量差不多。
并发用户数：同时承载正常使用系统功能的用户数量。
二、处理高并发的方案
1：系统拆分
2：redis缓存
3：MQ(消息队列)
该用mysql还得用mysql，用MQ，大量的写请求灌入MQ里，排队慢慢玩儿，后边系统消费后慢慢写，控制在mysql承载范围之内。
4.读写分离
可能到了最后数据库层面还是免不了抗高并发的要求，那么就将一个数据库拆分为多个库，多个库来抗更高的并发；然后将一个表拆分为多个表，每个表的数据量保持少一点，提高sql跑的性能。
你们系统峰值QPS、TPS是1万，那么你可以以100倍进行压测，100倍那就是百万级别了。最好写多线程程序进行压测，也可以用jmeter、loadrunnner等相关工具高并发压测，在百万级高并发压测的情况下，从架构分层角度做优化，哪一层性能有问题，就尽量调优哪一层的性能，整体性能尽可能非常好。
参考资料和推荐阅读
- https://blog.csdn.net/weixin_46048259/article/details/128491043
2.https://blog.csdn.net/u011277123/article/details/122301282
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