前言
在設(shè)計一個系統(tǒng)的時候，因為場景露泊、時間而異喉镰、資源配備等不是一下子就能設(shè)計得非常完美，在有限的資源下解決最核心的問題惭笑，預(yù)測并發(fā)現(xiàn)以后可能出現(xiàn)的問題侣姆，并逐步解決，所以說系統(tǒng)設(shè)計是一個不斷迭代的過程沉噩，不要過度設(shè)計捺宗，從迭代中演變和完善。
關(guān)于并發(fā)川蒙？
并發(fā)包括并行從概念上來講都是為了提高效率蚜厉，在最短的時間內(nèi)怎么來完成最多的事情。
包括現(xiàn)在的雙十一派歌、雙十二等等弯囊，在一秒鐘完成了多少的訂單，這些都會涉及到并發(fā)胶果。
并發(fā)和并行
有大神關(guān)于兩者的闡述：“并發(fā)關(guān)乎結(jié)構(gòu)匾嘱，并行關(guān)乎執(zhí)行”
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并發(fā)：在不同時間內(nèi)處理多個任務(wù)，單個CPU輪流使用早抠。比方說在你吃飯的時候去上了個廁所又回來吃飯霎烙。 -
平行：同時處理多個任務(wù)，多個CPU執(zhí)行蕊连。比方說你邊吃飯邊上廁所悬垃。
并發(fā)類型
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計算密集型：需要非常多的CPU計算資源，對于密集型完全取決CPU核數(shù)甘苍，避免過多的線程上下文切換來充分發(fā)揮優(yōu)勢尝蠕，理想方案：JDK1.8中增加了一個并行計算，較理想線程數(shù)=CPU核數(shù)*2 -
IO密集型：涉及到大量的網(wǎng)絡(luò)傳輸载庭，不僅如此看彼，和數(shù)據(jù)庫廊佩、和緩存間的交互也涉及到IO，一旦發(fā)生IO靖榕，當(dāng)前就會進(jìn)入等待狀態(tài)标锄，當(dāng)IO結(jié)束，數(shù)據(jù)準(zhǔn)備好后茁计，才會繼續(xù)執(zhí)行料皇。理想方案：線程數(shù)=CPU核數(shù)/(1-阻塞系數(shù))，這個阻塞系數(shù)一般為0.8~0.9之間星压。
設(shè)計高并發(fā)原則
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無狀態(tài)：無狀態(tài)就是無需做持久化操作践剂，有狀態(tài)就會涉及到數(shù)據(jù)同步，消耗內(nèi)存消耗寬帶同時還會涉及到鎖的操作租幕，影響快速擴(kuò)容舷手。 -
粒度化：讀寫分離也好，應(yīng)用服務(wù)化也好就是為了控制之間的依賴劲绪，分散請求提高并發(fā)效率男窟，同時管理起來也比較清晰。 -
場景化：合適的場景選擇合適的技術(shù)(消息隊列贾富、數(shù)據(jù)異構(gòu)歉眷、緩存銀彈、并發(fā)化)-
消息隊列：解耦一些不需要同步調(diào)用的服務(wù)颤枪，或者訂閱一些關(guān)心的變化汗捡，還能流量削峰/緩沖，某些場景會有重復(fù)消息(弊端)畏纲，可以在業(yè)務(wù)層做防重和校對處理扇住。
流量削峰/緩沖
RDBMS注重的是ACID，NOSQL注重的是CAP和BASE盗胀，一般是犧牲強(qiáng)一致性艘蹋，而保證最終一致性。
BASE -
數(shù)據(jù)異構(gòu)：我們都知道系統(tǒng)都是由數(shù)據(jù)構(gòu)成的票灰，而數(shù)據(jù)的存儲位置和獲取的環(huán)境不一樣女阀，速度也就不一樣。單表肯定比聯(lián)表快屑迂，內(nèi)存取肯定比磁盤取快浸策；就像前面的文章有提過，也是我個人非常喜歡的一句話：時間換空間惹盼，空間換時間庸汗。所以可以根據(jù)實際場景和業(yè)務(wù)來設(shè)計，包括根據(jù)數(shù)據(jù)的權(quán)重犧牲一部分的資源來提高效率手报，例如：聯(lián)表可以考慮數(shù)據(jù)冗余夫晌，或者關(guān)鍵數(shù)據(jù)的獲取合并存儲雕薪。 -
緩存銀彈：緩存對于讀取服務(wù)來說就是顆抗流量的特效武器昧诱。
緩存 -
并發(fā)化：并發(fā)化的理論其實很簡單晓淀，把沒有依賴關(guān)系的數(shù)據(jù)并行獲取≌档担可能不太好理解凶掰，例如：B依賴A C沒有依賴 D依賴B，那么最好的方式就是A蜈亩、C并行獲取懦窘，然后再獲取B，再是D稚配。
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附上設(shè)計例圖：
高并發(fā)
結(jié)語
關(guān)于例圖里面的一些詳細(xì)示例以后再慢慢補(bǔ)充吧畅涂，說了淺談就是淺談，要有原則（別打我~~~）道川！
里面的圖片用的是思維導(dǎo)圖Xmind做的午衰。
推薦：淺談高可用和設(shè)計的一些原則(JAVA)
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