接招吧！最強 “高併發” 系統設計 46 連問，分分鐘秒殺一眾面試者！

談起  “高併發” 系統設計相關知識，我想你必須要認知到的一個問題是：它是你獲取一線大廠Offer 必不可少的利器！！對於各大公司（比如阿里、騰訊、今日頭條等）來說，僅僅懂得CRUD的程式設計師便不如有  “高併發”系統設計 經驗的程式設計師有吸引力！

所以當你面試時，面試官會要求你有 高併發設計經驗，且有的面試官會詢問你的系統在遭遇百萬併發時可能有哪些瓶頸點，以及有什麼最佳化思路等問題...為的就是檢驗你是否真的瞭解這方面的內容...為助你迅速掌握  “高併發”系統設計  的相關知識內容等，這46連問（含解析）你必須銘記於心，包含：基礎篇 - 資料庫篇 - 快取篇 - 訊息佇列篇 - 分散式服務篇 - 維護篇 - 實戰篇

“高併發” 系統設計 - 基礎篇

01 為什麼你要學習高併發系統設計
02 高併發系統:它的通用設計方法是什麼
03 架構分層:我們為什麼一定要這麼做
04 系統設計目標(一):如何提升系統效能
05 系統設計目標(二):系統怎樣做到高可用
06 系統設計目標(三）:如何讓系統易於擴充套件
07 面試現場第一期:當問到元件實現原理時，面試官是在刁難你嗎

“高併發” 系統設計 - 基礎篇 舉一反三鞏固必問思考題：

• 高併發系統演進是一個漸進的過程，並非一蹴而就的，那麼你在系統演進過程中積累了哪些經驗又踩到了哪些坑呢？
• 我們提到了分層架構的多種模型，比如三層架構模型，阿里巴巴提出的分層架構模型，那麼在你日常開發的過程中，會如何來做架構分層呢？你覺得如此分層的優勢是什麼呢？
• 我們提到了一些效能最佳化的原則和基本的思考點，那麼你在日常工作中有哪些效能最佳化的手段和經驗呢？
• 提到了很多保證高可用的手段，那麼你在工作中會有哪些保證系統高可用的設計技巧呢？
• 傳統關係型資料庫的可擴充套件性是很差的，那麼在你看來，常見的 NoSQL 資料庫是如何解決擴充套件性的問題呢？

“高併發” 系統設計 - 資料庫篇

08 池化技術:如何減少頻繁建立資料庫連線的效能損耗
09 資料庫最佳化方案(一):查詢請求增加時，如何做主從分離
10 資料庫最佳化方案(二）:寫入資料量增加時，如何實現分庫分表
11 發號器:如何保證分庫分表後ID的全域性唯─性
12 NoSQL:在高併發場景下，資料庫和 NoSQL 如何做到互補

“高併發” 系統設計 - 資料庫篇 舉一反三鞏固必問思考題：

• 在實際的專案中，你可能會用到其他的池化技術，那麼結合池化的內容，分享一下在研發過程中，還使用過哪些其它池化技術嗎？又因池化技術踩過哪些坑，當時你是怎麼解決的？
• 我們提到，儲存節點間互相複製資料是一種常見的，提升系統可用性和效能的方式，那麼你還了解哪些元件有使用這種方式呢？它們的複製方式又是如何的呢？
• 分庫分表實際上是分散式儲存中一種資料分片的解決方案，那麼你還了解哪些分散式儲存元件也使用了類似的技術呢？它的實現方式你瞭解嗎？
• 瞭解了分散式發號器的實現原理和生成 ID 的特性，那麼在你的系統中你的 ID 是如何生成的呢？
• NoSQL 資料庫是可以與傳統的關係型資料庫配合，一起解決資料儲存問題的，那麼在日常工作中，你用到了哪些 NoSQL 資料庫呢？在選型的時候是基於什麼樣的考慮呢？

“高併發” 系統設計 - 快取篇

13 快取:資料庫成為瓶頸後，動態資料的查詢要如何加速
14 快取的使用姿勢(一):如何選擇快取的讀寫策略
15 快取的使用姿勢(二）:快取如何做到高可用
16 快取的使用姿勢(三）:快取穿透了怎麼辦
17 C D N:靜態資源如何加速
18 資料的遷移應該如何做

“高併發” 系統設計 - 快取篇 舉一反三鞏固必問思考題：

• 你在日常工作中看到了哪些使用了快取思想的設計呢？
• 思考一下在日常工作中使用快取時都使用了哪些快取的讀寫策略呢？
• 結合自身過往的經歷，來聊一聊快取高可用的重要性，比如當快取高可用性下降會造成什麼嚴重問題呢？你們又是如何來保證快取的高可用的呢？
• 在你的日常工作中還會有哪些解決快取穿透的方案呢？
• CDN 的可用性對系統至關重要，那麼你可以思考一下除了 CDN 廠商對於 SLA 的保證之外，還有什麼方案可以保證 CDN 的可用性？
• 結合實際工作的經驗，分享一下在做資料遷移的時候都採用了哪些方案嗎？這些方案你覺得它的優勢和劣勢分別是什麼呢？

“高併發” 系統設計 - 訊息佇列篇

19 訊息佇列:秒殺時如何處理每秒上萬次的下單請求
20 訊息投遞:如何保證訊息僅僅被消費一次
21 訊息佇列:如何降低訊息佇列系統中訊息的延遲
22 面試現場第二期:當問到專案經歷時，面試官究竟想要了解什麼

“高併發” 系統設計 - 訊息佇列篇 舉一反三鞏固必問思考題：

• 你在開發過程中會在什麼樣的場景下使用訊息佇列呢？
• 訊息佇列在生產和消費端需要保證訊息處理的冪等性，那麼你還了解哪些保證訊息處理冪等性的方法呢？
• 在實際的專案中，你可能對於訊息佇列的使用已經很熟練了，那麼在研發過程中，你在降低訊息延遲方面做過哪些事情呢？

“高併發” 系統設計 - 分散式服務篇

23 從“心”出發，我還有無數個可能
24 高併發系統設計期中測試題目解析
25 系統架構:每秒1萬次請求的系統要做服務化拆分嗎
26 微服務架構:微服務化後系統架構要如何改造
27 R P C 框架:10萬 Q P S 下如何實現毫秒級的服務呼叫
28 註冊中心:分散式系統如何定址
29 分散式Trace :橫跨幾十個分散式元件的慢請求要如何排查
30 負載均衡:怎樣提升系統的橫向擴充套件能力
31 A P I 閘道器:系統的門面要如何做呢
32 多機房部署:跨地域的分散式系統如何做
33 Service Mesh:如何遮蔽服務化系統的服務治理細節

“高併發” 系統設計 - 分散式服務篇 舉一反三鞏固必問思考題：

• 在實際的專案中，你可能已經將系統拆分成獨立的服務部署了，那麼在一開始，你在開發和運維的過程中是遇到了哪些問題促使你走上了微服務化的道路呢？
• 結合你在實際微服務改造中的經驗，說說你在微服務拆分後都遇到了哪些問題？你是如何解決的呢？
• 你在實際的工作中可能已經使用過一些 RPC 框架，那麼結合你的實際經驗，說說在 RPC 框架使用過程中，遇到了哪些問題嗎？又是如何排查和解決的呢？
• 你在專案中是否接入過分散式追蹤系統呢？在使用過程中它幫助你排查了哪些問題呢？
• 在實際的工作中，你一定也用過很多的負載均衡的服務和元件，那麼在使用過程中你遇到過哪些問題呢，有哪些注意的點呢？
• 你的專案中是否有使用 API 閘道器呢？你在使用 API 閘道器的時候，遇到過什麼樣的問題嗎？
• 在實際專案中，你在遇到怎樣量級的情況下，才會考慮使用多機房部署的方案呢？在實施的過程中踩到了哪些坑呢？
• 你在實際的工作中，是否使用過 Service Mesh 解決過跨語言的服務治理的問題呢？在使用的過程中是否踩到過坑呢？

“高併發” 系統設計 - 維護篇

34 給系統加上眼睛:服務端監控要怎麼做
35 應用效能管理:使用者的使用體驗應該如何監控
36 壓力測試:怎樣設計全鏈路壓力測試平臺
37 配置管理:成千上萬的配置項要如何管理
38 降級熔斷:如何遮蔽非核心繫統故障的影響
39 流量控制:高併發系統中我們如何操縱流量
40 面試現場第三期:你要如何準備—場技術面試呢

“高併發” 系統設計 - 維護篇 舉一反三鞏固必問思考題：

• 在實際的工作中，你的服務端監控系統是如何搭建的呢？都有哪些監控報表和監控項呢？
• 在實際的工作中，你的團隊是如何透過監控，發現客戶端上的問題的呢？
• 在實際的工作中，你的系統的壓力測試是如何進行的呢？在壓力測試的過程中發現了哪些效能瓶頸點呢？
• 結合實際情況談一談，你的專案中配置管理的方式是怎樣的呢？
• 結合你的實際工作經歷，講一講你的專案中都制定了哪些降級的預案呢？在制定降級方案時的考慮點是什麼呢？
• 在你的實際專案中，有沒有使用過限流的方式，來保護系統不被高併發大流量壓垮呢？採用了什麼樣的演算法呢？

“高併發” 系統設計 - 實戰篇

41 計數系統設計(一）:面對海量資料的計數器要如何做
42 計數系統設計(二）: 50萬 Q PS下如何設計未讀數系統>
43 資訊流設計(一）:通用資訊流系統的推模式要如何做
44 資訊流設計(二）:通用資訊流系統的拉模式要如何做
45 高併發下如何發現和排查問題
46 我們如何準備抵抗流量峰值

“高併發” 系統設計 - 實戰篇 舉一反三鞏固必問思考題：

• 你的系統中是否也有大量的計數類的需求呢？你是如何設計方案來儲存和讀取這些計數的呢？
• 結合實際專案聊一聊在你的系統中有哪些未讀計數的場景呢？你是如何設計方案來實現未讀計數的呢？
• 你是否設計過這種資訊流系統呢？如果你來設計的話，要如何解決<typo id="typo-3875" data-origin="推" ignoretag="true">推</typo>模式下的延遲問題呢？
• 在你的專案中是否有使用過拉模式來實現資訊流系統呢？在方案設計過程中都遇到過哪些問題呢？你是如何解決的呢？
• 在你開發和維護專案的過程中，你都遇到過哪些詭異的問題呢？你又是透過什麼樣的方法來發現和排查的呢？
• 結合實際工作談一談你在面對突發的流量衝擊的時候是如何制定預案的呢？

總結

綜上，便是這份最強 “高併發”系統設計46連問 的全部內容，篇幅有限不多說，圖片只能知道大概的內容。

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