高并发高并发三种解决方法
一文搞懂高并发性能指标:QPS、TPS、RT、并发数、吞吐量
高并发性能指标包括QPS、TPS、RT、并发数和吞吐量，以下是对这些指标的详细解释：QPS：定义：系统在一秒内接收到的请求数。应用场景：适用于广泛的请求响应系统，用于衡量系统每秒能够处理多少个请求。TPS：定义：系统每秒执行的事务数，一个事务通常对应一次客户端向服务器的请求和响应过程。
响应时间（RT）是衡量系统性能的重要指标之一，它代表了从客户端发起请求到接收到服务器响应的总体时间。响应时间与系统的快慢直接相关，是系统效能评估的关键因素。并发数是指系统同时处理请求的能力，反映系统的负载处理能力。并发意味着能够同时执行多个任务，是现代系统设计的重要考量点。
面试官:有哪些高并发解决方案?
水平分表：将一张表的数据拆分成多张表，降低B+树层级，提高访问性能。应用场景：适用于读写混合的高并发场景，通过分库分表提高系统处理能力。MQ消峰 核心思路：利用消息队列（MQ）来削峰填谷，平滑处理瞬时高并发请求。应用场景：适用于高并发写场景，通过MQ将请求异步处理，避免系统直接承受高并发压力。
高并发解决方案主要包括以下几种策略：横向扩容：增加服务器数量：通过增加应用服务器和数据库服务器的数量来提升系统性能。注意数据库从库延迟：在方法体内的“写后读”操作应优先使用主库，避免从库延迟导致的数据不一致。引入缓存：选择合适的缓存类型：如Redis或本地缓存，以提升读性能。
横向扩容是最直接且常见的方法，即通过增加服务器数量来提升性能。对于读多写少的场景，简单地增加应用服务器与数据库服务器数量即可有效应对。但需注意数据库从库的延迟问题，特别是在方法体内的“写后读”操作应优先使用主库。同时，从库数量过多会导致主库负载增加和延迟变高，需合理控制。
横向扩展（Scale-Out）：通过集群部署提高并发处理能力。做好分层架构：简化复杂问题，更容易做到横向扩展。各层进行水平扩展：无状态服务可以快速扩容，有状态服务（如数据库）需设计分区键进行分片。 高性能的实践方案集群部署：通过负载均衡减轻单机压力。
答案：高并发解决方案通常包括缓存策略（如Redis）、负载均衡（如Nginx）、数据库读写分离、分布式系统架构（如微服务）、消息队列（如Kafka）以及限流与熔断机制等。解析：此题考察的是对高并发处理技术的理解和应用，是后端开发中常见的难题。
高并发三种解决方法
解决高并发问题的三种方法如下：系统拆分：内容：将一个大型系统拆分为多个子系统，通过dubbo等框架进行服务调用。作用：分散负载，提升系统整体的处理能力。附加效果：每个子系统独立连接数据库，实现数据库的负载均衡，有效抵抗高并发压力。引入缓存机制：内容：在数据库与缓存中各存储一份数据，读取时优先访问缓存。
方法描述：利用缓存技术来减少数据库访问次数，提高数据读取速度。在高并发场景中，读操作通常远多于写操作，因此通过缓存来承载大部分读请求可以显著提升系统性能。技术实现：常用的缓存技术包括Redis等内存数据库，它们能够轻松应对单机几万级别的并发请求。
高并发问题的三种主要解决方法如下：负载均衡：负载均衡通过将请求分发到多个服务器，实现负载的分散，避免单一服务器过载。实现方式包括DNS负载均衡、硬件负载均衡器以及软件负载均衡等，可以根据实际需求和服务环境进行选择。垂直或水平扩展：垂直扩展：通过提升单一服务器的性能来应对高并发。
高并发的三种解决方法包括：系统拆分、缓存技术、以及消息队列。系统拆分是将一个大型系统分解为多个子系统，每个子系统可以独立处理请求，从而分散了高并发的压力。通过dubbo等工具进行服务化拆分，每个子系统可以连接自己的数据库，实现数据的独立管理和扩展，有效提高了系统的整体抗并发能力。
高并发量网站解决方案
1、高并发量网站解决方案主要包括以下几个方面： 使用高性能的服务器、数据库、编程语言和Web容器 高性能服务器：采用能够处理大量并发请求的服务器硬件，确保在高负载下系统依然稳定。高性能数据库：选择支持高并发访问的数据库系统，如Oracle、MySQL集群等，以应对大量数据读写需求。
2、宽带升级：根据网站的实际需求量来确定宽带大小。对于日PV千万级别的网站，宽带需求会非常大，因此需要升级到足够高的带宽以应对高并发访问。负载均衡：采用负载均衡技术，将访问流量分散到多台服务器上，避免单一服务器过载。这不仅可以提高网站的响应速度，还能增强网站的稳定性和可靠性。
3、镜像。镜像是大型网站常采用的提高性能和数据安全性的方式，镜像的技术可以解决不同网络接入商和地域带来的用户访问速度差异，比如ChinaNet和EduNet之间的差异就促使了很多网站在教育网内搭建镜像站点，数据进行定时更新或者实时更新。负载均衡。
4、PHP语言开发高并发的网站，需要加缓存，复杂逻辑走消息队列异步处理，mysql查询必须走索引，还搞不定就加机器分流，mysql配置升高并且一主多从，使用codis集群，增加消息队列的消费者，如果还搞不定就随机拒绝请求，当然这是最后的退路。
5、Redis是基于内存进行操作的，性能较高，可以很好的在一定程度上解决网站一瞬间的并发量，例如商品抢购秒杀等活动。
6、如何运用docker技术解决高并发把编辑器配置成在编辑存档的时候自动运行gofmt，这样在编写代码的时候可以随意摆放位置，存档的时候自动变成正确排版的代码。此外还有gofix，govet等非常有用的工具。执行性能好。
一直在说的高并发,多少qps才算高并发?
1、高并发并没有明确的QPS数值标准，通常认为QPS达到上千甚至上万时即被认为是高并发。以下是关于高并发QPS数值的详细解释：数值范围：一般来说，当QPS达到上千甚至上万时，就可以被认为是高并发场景。这个数值范围并不是绝对的，而是受到多种因素的影响。
2、高并发是一个相对的概念。对于小型应用或共享主机环境，QPS达到几百可能就已经算是高并发。但对于经过优化、专门处理高流量的服务器或大型电商平台来说，QPS数千甚至数万可能才是常态。硬件和应用因素的影响：服务器的硬件配置会直接影响QPS的承受能力。
3、qps在2000到5000就可以算高并发了。可能有人会觉得这个数值很小，但我要说的是单机来说已经很高了。之前在互联网大厂的api组做开发，整个api集群午高峰的峰值QPS评价在30左右，集群里的机器就有320台，平均到每台机器的qps不到1000。
4、QPS一般达到1000以上可以认为是高并发。QPS定义：QPS是衡量一个系统或服务器每秒能够处理的请求数量，是评估系统性能的重要指标之一。高并发标准：当QPS达到1000以上时，通常认为系统已经处于高并发状态。此时，系统可能会遇到多种高并发相关的问题，如资源竞争、数据一致性、响应时间延长等。
5、这里一定要注意，QPS ≠ 并发数。高并发通常是指我们提供的系统服务能够同时并行处理很多请求。并发是指，某个时刻有多少个访问同时到来。QPS是指秒钟响应的请求数量。那么这里就肯容易推算出一个公式：QPS = 并发数 / 平均响应时间 如果你发现自己高并发，一定要及时就医，寻求正规医生的帮助。
6、不同系统类型的QPS常规值 小型网站：QPS常规值通常小于500，高并发门槛是QPS大于2000。这类系统往往用户量较少，访问频率相对较低。中型电商：QPS在300~800之间，高并发门槛是QPS大于1500。中型电商系统需要处理更多的用户请求和交易，因此QPS值相对较高。
什么是银行高并发
1、银行高并发是指在短时间内，银行信息系统需要处理大量用户请求的情况。以下是关于银行高并发的详细介绍：特点 请求量大：在某一时刻，网上银行、手机银行、ATM机等渠道会有大量用户同时发起查询、转账、支付等操作，系统需要应对这种高频率的请求。
2、银行高并发转账功能的设计需要综合考虑事务处理、锁机制、数据库隔离级别及性能测试等多个方面。事务处理与锁机制 事务结合同步锁：在单节点情况下，可以使用同步锁来保证转账操作的原子性，但这种方式颗粒度大，逻辑复杂且效率较低，只适用于单机环境。
3、特别是在大数据时代，商业银行的数据量急剧增长，对数据存储和管理提出了更高要求。金融级数据库，如巨杉数据库，以其强大的OLTP能力，为商业银行提供了包括海量数据存储管理、高并发数据读写查询、多模数据处理等在内的功能，有效解决了商业银行的当务之急。
4、系统性能测试是确保银行系统在高并发、大数据量等复杂环境下稳定运行的关键环节。本文将对银行项目的系统性能测试进行全面总结，涵盖需求分析、测试环境设计、测试场景设计等方面，以期为后续的测试工作提供参考和借鉴。
