From the beginning of the course, I took you to understand the three goals of high-concurrency system design: performance, availability, and scalability. In terms of improving system performance, we have…
在课程一开始，我就带你了解了高并发系统设计的三个目标:性能、可用性和可扩展性，而 在提升系统性能方面，我们一直关注的是系统的查询性能。也用了很多的篇幅去讲解数据库 的分布式改造，各类缓存的原理和使用技巧。究其原因在于，我们遇到的大部分场景都是读 多写少，尤其是在一个系统的初级阶段。 比如说，一个社区的系统初期一定是只有少量的种子用户在生产内容，而大部分的用户都 在“围观”别人在说什么。此时，整体的流量比较小，而写流量可能只占整体流量的百分之 一，那么即使整体的 QPS 到了 10000 次 / 秒，写请求也只是到了每秒 100 次，如果要对 写请求做性能优化，它的性价比确实不太高。 但是，随着业务的发展，你可能会遇到一些存在高并发写请求的场景，其中秒杀抢购就是最 典型的场景。假设你的商城策划了一期秒杀活动，活动在第五天的 00:00 开始，仅限前 200 名，那么秒杀即将开始时，后台会显示用户正在疯狂地刷新 APP 或者浏览器来保证自 己能够尽量早的看到商品。 这时，你面对的依旧是读请求过高，那么应对的措施有哪些呢? 因为用户查询的是少量的商品数据，属于查询的热点数据，你可以采用缓存策略，将请求尽 量挡在上层的缓存中，能被静态化的数据，比如说商城里的图片和视频数据，尽量做到静态 化，这样就可以命中 CDN…