浅谈高并发和设计的一些原则(JAVA)

前言

在设计一个系统的时候，由于场景、时间而异、资源配备等不是一会儿就能设计得很是完美，在有限的资源下解决最核心的问题，预测并发现之后可能出现的问题，并逐步解决，因此说系统设计是一个不断迭代的过程，不要过分设计，从迭代中演变和完善。

关于并发？ 并发包括并行从概念上来说都是为了提升效率，在最短的时间内怎么来完成最多的事情。 包括如今的双11、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 有大神关于二者的阐述：“并发关乎结构，并行关乎执行”

• 并发：在不一样时间内处理多个任务，单个CPU轮流使用。比方说在你吃饭的时候去上了个厕所又回来吃饭。
• 平行：同时处理多个任务，多个CPU执行。比方说你边吃饭边上厕所。

并发类型

• 计算密集型：须要很是多的CPU计算资源，对于密集型彻底取决CPU核数，避免过多的线程上下文切换来充分发挥优点，理想方案：JDK1.8中增长了一个并行计算，较理想线程数=CPU核数*2
• IO密集型：涉及到大量的网络传输，不只如此，和数据库、和缓存间的交互也涉及到IO，一旦发生IO，当前就会进入等待状态，当IO结束，数据准备好后，才会继续执行。理想方案：线程数=CPU核数/(1-阻塞系数)，这个阻塞系数通常为0.8~0.9之间。

设计高并发原则

1. **无状态：**无状态就是无需作持久化操做，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做，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，分散请求提升并发效率，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：解耦一些不须要同步调用的服务，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)，能够在业务层作防重和校对处理。

     

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

     

   • 数据异构：咱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同，速度也就不同。单表确定比联表快，内存取确定比磁盘取快；就像前面的文章有提过，也是我我的很是喜欢的一句话：时间换空间，空间换时间。因此能够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升效率，例如：联表能够考虑数据冗余，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讲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，而后再获取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之后再慢慢补充吧，说了浅谈就是浅谈，要有原则（别打我~~~）！
里面的图片用的是思惟导图Xmind作的。
推荐：浅谈高可用和设计的一些原则(JAVA)
我的博客~
简书~