浅谈高并发和设计的一些原则(JAVA)

在设计一个系统的时候，因为 场景 、 时间而异 、 资源配备 等不是一下子就能设计得非常完美，在有限的资源下解决最核心的问题，预测并发现以后可能出现的问题，并逐步解决，所以说 系统设计是一个不断迭代的过程 ，不要过度设计，从迭代中演变和完善。

关于并发？并发包括并行从概念上来讲都是为了提高效率，在最短的时间内怎么来完成最多的事情。 包括现在的双十一、双十二等等，在一秒钟完成了多少的订单，这些都会涉及到并发。 并发和并行 有大神关于两者的阐述：“并发关乎结构，并行关乎执行”

并发
平行

并发类型

计算密集型
IO密集型

设计高并发原则

1. ** 无状态 ：**无状态就是无需做持久化操作，有状态就会涉及到数据同步，消耗内存消耗宽带同时还会涉及到锁的操作，影响快速扩容。
2. ** 粒度化 ：**读写分离也好，应用服务化也好就是为了控制之间的依赖，分散请求提高并发效率，同时管理起来也比较清晰。
3. ** 场景化 ：**合适的场景选择合适的技术(消息队列、数据异构、缓存银弹、并发化)
   • 消息队列 ：解耦一些不需要同步调用的服务，或者订阅一些关心的变化，还能流量削峰/缓冲，某些场景会有重复消息( 弊端 )，可以在业务层做防重和校对处理。

     

     RDBMS注重的是ACID，NOSQL注重的是CAP和BASE，一般是牺牲强一致性，而保证最终一致性。

     

   • 数据异构 ：我们都知道系统都是由数据构成的，而数据的存储位置和获取的环境不一样，速度也就不一样。单表肯定比联表快，内存取肯定比磁盘取快；就像前面的文章有提过，也是我个人非常喜欢的一句话： 时间换空间，空间换时间 。所以可以根据实际场景和业务来设计，包括根据数据的权重牺牲一部分的资源来提高效率，例如：联表可以考虑数据冗余，或者关键数据的获取合并存储。
   • 缓存银弹 ：缓存对于读取服务来说就是颗抗流量的特效武器。

     

   • 并发化 ：并发化的理论其实很简单，把没有依赖关系的数据并行获取。可能不太好理解，例如：B依赖A C没有依赖 D依赖B，那么最好的方式就是A、C并行获取，然后再获取B，再是D。

附上设计例图：

结语

关于例图里面的一些详细示例以后再慢慢补充吧，说了浅谈就是浅谈，要有原则（别打我~~~）！

里面的图片用的是思维导图Xmind做的。

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