程序三高的方法
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happy for hardess to solve denpendies.
目录
概述
程序三高的方法
需求：
设计思路
"程序三高"指的是代码复杂、耦合度高、难以维护的情况。 解决方法如下：
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重构：通过重构
"程序三高"指的是代码复杂、耦合度高、难以维护的情况。 解决方法如下：
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重构：通过重构，将复杂的代码结构进行简化，去除不必要的代码，同时优化代码的逻辑和结构。这将有助于减少代码的复杂性和耦合度，使代码更易于维护。
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拆分模块：将复杂的模块分解成更小的模块，各个模块之间的关系明确，这有助于代码的复杂性和耦合度降低，同时方便维护。
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使用设计模式: 设计模式是一些被广泛认可的最佳实践，这些实践可以帮助我们写出易于扩展、可维护、易于理解的代码。通过使用设计模式，可以将程序的耦合度降到最低。
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代码审查：通过定期的代码审查，可以发现代码中的问题，避免复杂的代码影响程序可维护性，确保程序的质量和稳定性。
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测试：进行充分的测试可以确保代码的质量和稳定性。测试用例覆盖率越高，程序的稳定性就越高，维护起来就越容易。
实现思路分析
1.1）高并发
高并发（High Concurrency）是互联网分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一。当多个进程或线程同时（或着说在同一段时间内）访问同一资源时会产生并发问题，因此需要通过专门的设计来保证系统能够同时（并发）正确处理多个请求。
2）高性能
简单地说，高性能（High Performance）就是指程序处理速度快、耗能少。与性能相关的一些指标如下：
响应时间：系统对请求做出响应的时间。例如系统处理一个 HTTP 请求需要 200ms，这个 200ms 就是系统的响应时间。
吞吐量：单位时间内处理的请求数量。
TPS：每秒响应事务数。
并发用户数：同时承载能正常使用系统功能的用户数量。
高并发和高性能是紧密相关的，提高应用的性能，可以提高系统的并发能力。
应用性能优化时，对于计算密集型和 I/O 密集型还是有很大差别，需要分开来考虑。
水平扩展（Scale Out）：只要增加服务器数量，就能线性扩充系统性能。通常增加服务器资源（CPU、内存、服务器数量），大部分时候是可以提高应用的并发能力和性能 （前提是应用能够支持多任务并行计算和多服务器分布式计算才行）。但水平扩展对系统架构设计是有要求的，难点在于：如何在架构各层进行可水平扩展的设计。
3）高可用
高可用性（High Availability）通常用来描述一个系统经过专门的设计，从而减少停工时间，保证服务的持续可用。
如高可用性集群就是保证业务连续性的有效解决方案。
缓存分类
1）本地缓存
使用进程内成员变量或者静态变量，适合简单的场景，不需要考虑缓存一致性、过期时间、清空策略等问题。
可以直接使用语言标准库内的容器来做存储。
2）分布式缓存
当缓存的数据量增大以后，单机不足以承载缓存服务时，就要考虑对缓存服务做水平扩展，引入缓存集群。
将数据分片后分散存储在不同机器中，如何决定每个数据分片存放在哪台机器呢？一般是采用一致性 Hash 算法，它能够保证在缓存集群动态调整，在不断增加或者减少机器时，客户端访问时依然能够根据 key 访问到数据。
常用的组件有 Memcache、 Redis Cluster 等，也可以在高性能内存存储 Redis 的基础上，提供分布式存储的解决方案
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预处理与延后处理
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池化
内存、连接、线程这些都是资源，创建线程、分配内存、数据库连接这些操作都有一个特征， 那就是创建和销毁过程都会涉及到很多系统调用或者网络 I/O，每次都在请求中去申请创建这些资源，就会增加请求处理耗时。如果我们用一个"容器（池）"把它们保存起来，下次需要的时候，直接拿出来使用，就可以避免重复创建和销毁所浪费的时间。
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异步（回调）
对于处理耗时的任务，如果采用同步的方式，会增加任务耗时，降低系统并发度。此时可以通过将同步任务变为异步进行优化。
异步：服务员被问烦了，就在点完餐后给我们一个号码牌，每次准备好了就会在服务台叫号，这样我们就可以在被叫到的时候再去取餐，中途可以继续干自己的事。
- 消息队列
5.1 服务解耦
5.2 异步处理
5.3 流量削峰
5.4 总结
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批量处理
在涉及到网络连接、I/O 等情况时，将操作批量进行处理能够有效提高系统的传输速率和吞吐量。
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零拷贝
高性能的服务器应当避免不必要数据复制，特别是在用户空间和内核空间之间的数据复制。 比如 HTTP 静态服务器发送静态文件的时候，一般我们会这样写：
参考资料和推荐阅读
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