怎么解决高并发
解决高并发的整体流程大概是：
- 先进行性能评估、
- 再进行性能测试、
- 然后找到程序可以承受的临界点、最后针对出问题的地方，进行优化。
- 当然硬件设置对高并发的影响也很重要，如果达到硬件天花板，那么再怎么优化程序都是没有用的。
一：压力测试
- 会找一个时间对项目进行压测，直到压崩，找到系统最高承受压力的临界点。
- 整个过程产品、测试、开发、运维需要全程盯着。
- 每个开发都盯着自己的接口，具体分析吞吐量和响应时间。
- 找到系统的短板，进行优化。
- 最后针对每个接口做限制，设置最多可以支持多少人同时访问，多余的用户则排队等候。
二：降低峰值带宽
减少单次请求的数据量，按需拿取数据。即先加载首屏数据条数，根据用户手势滑动行为，预加载后面数据。
三：负载均衡
把任务拆分到多个单元进行执行，共同完成工作任务。
拿今日头条作为例子分析：
- 可以把评论、文章、用户信息、视频分别写一个管理系统，单独进行管理。
- 像后续添加的放映厅和西瓜视频这个模块，也单独开发一个系统，其中需要的文章、视频，用户信息这一块从对应的系统调接口获取信息。
- 像一个经常要用到的接口，比如获取用户信息这个接口，可以单独封装到一个服务里面，每次都从这个服务调接口。
- 每一个模块都在k8s上建立多个结点，分摊访问压力。
四：缓存的使用
- 前端可以把后续经常用到的信息临时保存下，等到用户下次访问时，不需要再调接口。
- 把经常需要显示的信息，存到redis中。调接口时，先查询redis中的值，如果redis中没有，再查库，然后将对应信息给存到redis上。
- 像点赞量、访问量这种经常需要计算的数据。如果有大数据相关人员，则大数据负责提供。如果没有可以写个定时任务，每隔五分钟计算一下，存到数据库中，需要信息时，直接查库就行。
- 图片、视频、一些静态资源和大文件，都先存到cdn中，可以极大的加快访问速度，节省服务器带宽。（这一块是运维组负责的，具体的我不太了解，可百度cdn缓存进行学习）
五：数据库
读写分离、分库分表
六：接口提高性能
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for循环和if判断最多不超多三层。
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查询接口，就只做查询，不要牵扯其他操作。
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需要大量显示的信息，接口设计输入参数为list集合，查询也用这种方式进行查询，效率比较快。
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代码避免重复计算。
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避免频繁创建对象，及时释放不再使用的对象。
七：分布式可以用来解决高并发吗
分布式可以用来解决高并发。所谓分布式就是把整个项目拆分成微服务，然后按需进行扩容。
八：SpringCloud Dubbo Redis Cluster ES这些是怎么解决高并发的
SpringCloud: 把服务按模块拆分开，按照每个模块评估性能，按需扩容。
Dubbo: 把服务按模块拆分开，按照每个模块评估性能，按需扩容。
Elastic Search: 简单来说，就是把数据库的数据放到内存里，
