Java高并發解決方式 2019

目錄

一、消息隊列

(1)應用場景

1.1 解耦和

1.2 異步處理

1.3 流量削峰

(2)消息隊列缺點

2.1 系統可用性降低

2.2 系統復雜度提高

2.3 一致性問題

(3)Kafka、ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ有什么優缺點？

二、緩存

(1)緩存的意義

1.1 為什么使用緩存？

1.2 高性能

1.3 高并發

(2)用了緩存之后會有什么不良后果？

2.1 緩存和數據庫雙寫不一致

2.2 緩存雪崩、穿透、擊穿

2.3 緩存并發競爭

(3)redis和memcached區別

3.1 redis 支持復雜的數據結構

3.2 redis 原生支持集群模式

3.3 性能對比

3.4 redis 的線程模型

3.5 為啥redis單線程模型也能效率這么高？

(4)緩存數據類型以及應用場景

一、消息隊列

(1)應用場景

1.1 解耦和

看這么個場景。A 系統發送數據到 BCD 三個系統，通過接口調用發送。如果 E 系統也要這個數據呢？那如果 C 系統現在不需要了呢？A 系統負責人幾乎崩潰…

在這個場景中，A 系統跟其它各種亂七八糟的系統嚴重耦合，A 系統產生一條比較關鍵的數據，很多系統都需要 A 系統將這個數據發送過來。A 系統要時時刻刻考慮 BCDE 四個系統如果掛了該咋辦？要不要重發，要不要把消息存起來？頭發都白了啊！

如果使用 MQ，A 系統產生一條數據，發送到 MQ 里面去，哪個系統需要數據自己去 MQ 里面消費。如果新系統需要數據，直接從 MQ 里消費即可；如果某個系統不需要這條數據了，就取消對 MQ 消息的消費即可。這樣下來，A 系統壓根兒不需要去考慮要給誰發送數據，不需要維護這個代碼，也不需要考慮人家是否調用成功、失敗超時等情況。

總結：通過一個 MQ，Pub/Sub 發布訂閱消息這么一個模型，A 系統就跟其它系統徹底解耦了。

面試技巧：你需要去考慮一下你負責的系統中是否有類似的場景，就是一個系統或者一個模塊，調用了多個系統或者模塊，互相之間的調用很復雜，維護起來很麻煩。但是其實這個調用是不需要直接同步調用接口的，如果用 MQ 給它異步化解耦，也是可以的，你就需要去考慮在你的項目里，是不是可以運用這個 MQ 去進行系統的解耦。在簡歷中體現出來這塊東西，用 MQ 作解耦。

1.2 異步處理

再來看一個場景，A 系統接收一個請求，需要在自己本地寫庫，還需要在 BCD 三個系統寫庫，自己本地寫庫要 3ms，BCD 三個系統分別寫庫要 300ms、450ms、200ms。最終請求總延時是 3 + 300 + 450 + 200 = 953ms，接近 1s，用戶感覺搞個什么東西，慢死了慢死了。用戶通過瀏覽器發起請求，等待個 1s，這幾乎是不可接受的。

一般互聯網類的企業，對于用戶直接的操作，一般要求是每個請求都必須在 200 ms 以內完成，對用戶幾乎是無感知的。

如果使用 MQ，那么 A 系統連續發送 3 條消息到 MQ 隊列中，假如耗時 5ms，A 系統從接受一個請求到返回響應給用戶，總時長是 3 + 5 = 8ms，對于用戶而言，其實感覺上就是點個按鈕，8ms 以后就直接返回了，爽！網站做得真好，真快！

1.3 流量削峰

每天 0:00 到 12:00，A 系統風平浪靜，每秒并發請求數量就 50 個。結果每次一到 12:00 ~ 13:00 ，每秒并發請求數量突然會暴增到 5k+ 條。但是系統是直接基于 MySQL 的，大量的請求涌入 MySQL，每秒鐘對 MySQL 執行約 5k 條 SQL。

一般的 MySQL，扛到每秒 2k 個請求就差不多了，如果每秒請求到 5k 的話，可能就直接把 MySQL 給打死了，導致系統崩潰，用戶也就沒法再使用系統了。

但是高峰期一過，到了下午的時候，就成了低峰期，可能也就 1w 的用戶同時在網站上操作，每秒中的請求數量可能也就 50 個請求，對整個系統幾乎沒有任何的壓力。

如果使用 MQ，每秒 5k 個請求寫入 MQ，A 系統每秒鐘最多處理 2k 個請求，因為 MySQL 每秒鐘最多處理 2k 個。A 系統從 MQ 中慢慢拉取請求，每秒鐘就拉取 2k 個請求，不要超過自己每秒能處理的最大請求數量就 ok，這樣下來，哪怕是高峰期的時候，A 系統也絕對不會掛掉。而 MQ 每秒鐘 5k 個請求進來，就 2k 個請求出去，結果就導致在中午高峰期(1 個小時)，可能有幾十萬甚至幾百萬的請求積壓在 MQ 中。

這個短暫的高峰期積壓是 ok 的，因為高峰期過了之后，每秒鐘就 50 個請求進 MQ，但是 A 系統依然會按照每秒 2k 個請求的速度在處理。所以說，只要高峰期一過，A 系統就會快速將積壓的消息給解決掉。

(2)消息隊列缺點

2.1

總結

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