Java 高併發思路

此文記錄了自己學習Java 高併發思路的基礎知識，紀念自己面試前的準備。

擴容

垂直擴容（縱向擴容）：提高系統部件能力
水平擴充套件（橫向擴容）：增加更多系統成員

讀操作擴充套件

memcache、redis、CDN

寫操作擴充套件

Cassandra、Hbase等

快取

快取的特徵

• 命中率：命中數/（命中數+沒有命中數）
• 最大元素（空間）
• 清空策略：FIFO（先進先出）、LFU（最少使用）、LRU（最近使用時間）、過期時間

快取命中率的影響因素

• 業務場景、業務需求
• 快取的設計（粒度、策略）
• 快取的容量和基礎設施

快取的分類和應用場景

• 本地快取：程式設計實現（無法共享）Guava Cache
• 分散式快取：Memcache、Redis

Redis快取

快取一致性

快取併發

快取穿透

快取雪崩

訊息佇列

訊息佇列的特性

• 業務無關：只做訊息分發
• FIFO：先投遞先到達
• 容災：節點的動態增刪和訊息的持久化
• 效能：吞吐量提升，系統內部通訊效率提高

為什麼需要訊息佇列

• 生產個消費的速度或穩定性等因素不一致

訊息佇列的好處

• 業務解耦
• 最終一致性
• 廣播
• 錯峰與流控

訊息佇列 Kafka

應用拆分

應用拆分的原則

• 業務優先
• 循序漸進（拆分、測試）
• 兼顧技術（重構、分層）
• 可靠測試

應用拆分落地實現-微服務

應用限流

限流演算法

• 計數器法
• 滑動視窗
• 漏桶演算法 Leaky Bucket
• 令牌桶演算法 Token Bucket

服務降級、服務熔斷

服務降級

如果服務處理不了了，就返回一個預設值

• 自動降級：超時、故障

降級 VS 熔斷

• 共性：目的相同、最終表現一致
• 區別：觸發原因不同、實現方式不同

Hystrix

資料庫切庫、分庫、分表

資料庫瓶頸

• 單個庫資料量太大：多個庫
• 單個庫伺服器壓力大，讀寫瓶頸：多個庫
• 單個表資料量過大：分表

高可用技術手段

• 任務排程系統分散式：elastic-job + zookeeper
• 主備切換：apache curator + zookeeper（分散式鎖）
• 監控報警機制