大流量和高并发应对手段总结

在面临大流量和高并发挑战时，我们采取了一系列有效的应对策略，包括扩容、动静分离、缓存、服务降级和限流等。其中，限流作为保护系统资源的重要手段，其常用算法和实践思路尤为关键。

目前主流的限流算法包括令牌桶算法、漏桶算法和计数器算法。令牌桶算法主要限制流量的流入速率，允许突发流量的存在。这种算法在Nginx的限流模块中得到了广泛应用。每秒会有一定数量的令牌按照固定速率放入桶中，桶的容量是固定不变的。如果桶满了，溢出的令牌将被丢弃；如果桶中的可用令牌不足，那么请求将被限流处理。

与之不同，漏桶算法主要限制流量的流出速率，并且这个速率是固定不变的。它可以接受任意速率的输入，但输出的速率是恒定的。在Google的Guava中，也实现了基于令牌桶算法的平均速率限流，其RateLimiter抽象类为此提供了实现。在生产环境中的商品抢购场景，我们可以使用计数器算法，根据不同的SKU配置限流规则，支持动态更改。

在抢购商品面临高并发读需求时，由于流量都会引入到同一个redis缓存节点中，容易出现单点故障。为解决这一问题，我们可以采取多种策略：在每个master节点配置slave从节点，以实现自动顶替功能；采用多级Cache方案，使用LocalCache过滤部分流量。本地缓存一般只存储热点商品数据，如商品详情和库存。其与分布式缓存的同步可以采用定时主动拉取更新策略或消息订阅方式，确保数据的一致性。

我们还需要关注实时热点自动发现方案。交易系统产生的相关数据以及上游系统的数据可以异步写入日志系统，通过实时热点自动发现平台对收集到的数据进行调用次数统计和热点分析。当数据符合热点条件时，立即通知交易系统采取热点保护措施。

在实现高并发抢购时，redis的watch命令发挥着重要作用。乐观锁策略在此场景中更为适用，watch命令可以监视给定的key，当执行exe时，如果监视的key在调用watch后发生变化，事务会失败。这种机制有助于我们在高并发场景下实现数据的同步和一致性。

除了上述内容，我们还需要关注缓存相关的其他问题，如缓存雪崩、缓存穿透、缓存并发、缓存预热和缓存算法等。缓存雪崩可能由于数据未加载到缓存中或缓存失效导致大量请求查询数据库。为解决这一问题，我们可以采用加锁计数、均匀分布失效时间或主备策略。缓存穿透则是指在数据库中查询不到数据，在缓存中也无法获取到。为此，我们可以设置默认值存放于缓存中或者给key设置规则来过滤不符合规则的请求。这些策略共同构成了我们应对高并发挑战的全面防护体系。关于缓存并发问题及解决思路的探讨

在网站并发访问量不断增加的情况下，缓存并发问题逐渐凸显。当缓存失效时，多个进程可能同时查询数据库并设置缓存，这无疑给数据库带来了巨大压力，甚至引发缓存频繁更新的问题。面对这种情况，我们需要寻求一种解决方案。

一种有效的解决策略是对缓存查询实施加锁机制。当缓存中的KEY不存在时，我们就对其进行加锁，然后查询数据库并将结果存入缓存，最后解锁。在这个过程中，如果有其他进程发现该缓存项存在锁，就会等待锁释放后再进行操作。这种机制确保了缓存操作的原子性，有效减轻了数据库的压力。

缓存预热也是至关重要的。系统上线前，我们需要将数据预先加载到缓存中。对于数据量不大的情况，可以在系统启动时直接进行加载。为了简化这一过程，你可以编写一个专门的缓存预热程序。

接下来，让我们探讨两种常见的缓存算法：FIFO、LFU和LRU。FIFO（先进先出）算法的原则是：最早进入缓存的数据应最早被淘汰。当缓存满时，最早进入的数据将被替换。而LFU（最不经常使用）算法则是根据数据的使用频率进行选择，淘汰使用次数最少的数据项。LRU（近期最少使用）算法则根据数据的使用时间差异来决定哪些数据应被替换。简单来说，LRU替换的是最近最少使用的数据。

再来看协程（纤程）Fiber。协程是一种用户态的轻量级线程，它可以在单线程环境中指定执行一部分代码，然后切换到其他任务，待条件满足后再继续执行。这种机制无需线程上下文切换的开销，能充分利用单CPU的能力，且资源占用低，尤其适合高并发的I/O操作。但协程的缺点也很明显，它无法利用多CPU的优势。在某些场景中，如服务A需要调用其他服务但面临高并发时的延迟问题，协程可以作为一种有效的替代方案。

ForkJoinPool线程池也是一个值得关注的点。这是Java7中提供的用于并行任务的框架，它通过工作窃取算法实现了任务的并行处理，有效减少了线程间的竞争。当处理较快线程完成自己的任务后，它会窃取其他处理较慢线程的任务，实现了任务的动态分配。这种框架特别适用于需要大量并行计算的环境。

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