面试官：如何处理高并发？

昨天跟高中同学聊天，大厂需要高并发经验进不去，只能进小作坊，小作坊里又不需要处理高并发，如此死循环。高并发的经验，在面试场景里永远不会过时，有着举足轻重的作用，秒杀场景流量削峰就是高并发之一。

什么是高并发？

高并发指在同一个时间点，大量的客户请求，访问服务器，update的修改数据库数据，这时候update会锁表，等待执行完毕才能处理下一个请求，当客户请求累计到一定数量，超过数据库链接限制，则会返回链接超时，也会因为请求过多，同一条数据添加两次，不能保证数据的一致性。高并发请求核心要素则是必须保证大量请求高可用，一致性，高性能。从上面可以看出，保证系统的稳定性，可以减少直接对DB层数据的请求更新。

如何保证高性能呢？

客户层可以采用用户答题和输入验证码等方法，限制请求次数，防止0点秒杀的时刻，峰值全部集中在一起，这样最主要是可以防止有人作弊秒杀，而且也可以延缓客户请求，吧请求分布在不同的时间段。

业务层可以限制接口的调用次数。

也可以采用流量削峰来实现，如今已经有大量优秀的开源框架支撑流量削峰功能，如RabbitMq和kafka等。RabbitMq的消息队列除了有解耦和异步的功能外，还可以实现流量削峰，将大量用户请求先存储在mq队列中，之后就可以分摊在其他时间段进入数据库。

如何保证一致性？

当消费仓库存货时，可以在每次消费之前，判断一次count>0，当有存货的时候，才能继续消费执行，否则回滚。

如何实现高可用？

最后，为了保证服务器的高可用，肯定是需要部署在多个服务器上保证其中一个宕机，系统还能正常运行。

服务降级

当请求到达系统承受能力，可以对其他不核心的功能先关闭，尽可能吧系统内存全部给秒杀功能，保证秒杀的正常运行。

服务限流

限流是接口的访问请求进行限流，也可以用rabbitmq进行限流，mq会对队列进行排队限流，一旦超过过期时间，则会丢弃，客户端快速失败进行第二轮重试。

拒绝请求

当服务降级和服务限流不能解决的情况下，最后就只能返回一个错误页面给用户，比如“用户请求过多”“服务繁忙，稍后再试”等，只会发生在服务器过载时候启用，只会存在短暂不可用情况，一旦正常运行的服务器负载降下来，则可以正常请求。