高并发系统架构设计全链路指南

📌 第一章:架构优化

核心目标 :提升系统 高并发 & 高可用能力,优化架构,提高吞吐量。


1.1 微服务高可用优化

解决问题 :微服务可能存在 单点故障、扩展性差、调用效率低 等问题。


📍1.1.1 服务无状态化

📌 目的 :让服务实例可以 随时扩缩容、快速恢复,避免单点故障。

🚨 可能的问题

现象 影响
本地存储 Session,导致用户粘连某个实例 实例挂掉后,用户重新登录
订单等业务逻辑依赖本地缓存 容器扩缩时数据丢失
静态文件(Excel/图片)存本地 实例销毁后文件丢失

✅ 解决方案

  1. 去掉本地 Session,使用 Redis / JWT 认证
  2. 去掉本地缓存,使用 Redis + 本地 LRU 缓存
  3. 对象存储代替本地存储,如 OSS / MinIO

💡 代码示例

方案 1:使用 Redis 共享 Session

java 复制代码
@Configuration
@EnableRedisHttpSession(maxInactiveIntervalInSeconds = 1800)
public class RedisSessionConfig {}

方案 2:JWT 代替 Session

java 复制代码
String token = Jwts.builder()
        .setSubject(userId)
        .setExpiration(new Date(System.currentTimeMillis() + 86400000))
        .signWith(SignatureAlgorithm.HS512, SECRET_KEY)
        .compact();

📌 流程图

plaintext 复制代码
[用户请求] -> [Nginx 负载均衡] -> [多个服务实例] -> [Redis 存储会话]

📍1.1.2 负载均衡(Nginx + Spring Cloud Gateway)

📌 目的:优化请求调度,提高吞吐能力。

✅ 解决方案

  1. Nginx + 负载均衡(RR / LeastConn / IP Hash)
  2. Spring Cloud Gateway 提供 API 网关能力
  3. 长连接(HTTP2 / WebSocket)减少 TCP 开销
  4. 请求压缩(gzip / brotli)提高传输效率

📌 Nginx 负载均衡示例

nginx 复制代码
upstream backend {
    least_conn;
    server service1:8080;
    server service2:8080;
}
server {
    listen 80;
    location /api/ {
        proxy_pass http://backend;
    }
}

📌 Spring Cloud Gateway 配置

yaml 复制代码
spring:
  cloud:
    gateway:
      routes:
        - id: user-service
          uri: lb://USER-SERVICE
          predicates:
            - Path=/user/**

📍1.1.3 服务间调用优化(gRPC / HTTP2)

📌 目的:降低服务间延迟,提高 QPS。

✅ 解决方案

方案 优势
gRPC 替换 Feign 减少数据包开销,速度提升 7~10 倍
HTTP2 复用连接 减少 TCP 建立消耗
批量请求合并 减少网络请求次数

💡 gRPC 代码示例

Server 端

java 复制代码
public class UserServiceImpl extends UserServiceGrpc.UserServiceImplBase {
    @Override
    public void getUser(UserRequest request, StreamObserver<UserResponse> responseObserver) {
        UserResponse response = UserResponse.newBuilder().setName("张三").build();
        responseObserver.onNext(response);
        responseObserver.onCompleted();
    }
}

Client 端

java 复制代码
ManagedChannel channel = ManagedChannelBuilder.forAddress("localhost", 50051).usePlaintext().build();
UserServiceGrpc.UserServiceBlockingStub stub = UserServiceGrpc.newBlockingStub(channel);
UserResponse response = stub.getUser(UserRequest.newBuilder().setUserId("123").build());

1.2 异步化 & 事件驱动架构

📌 解决问题 :系统 同步阻塞,订单高并发压力大 ,需要 异步化 提高吞吐。


📍1.2.1 任务异步化(线程池、MQ)

📌 目的:避免业务阻塞,提升并发处理能力。

✅ 解决方案

场景 方案
下单扣库存 MQ 异步处理
批量任务 线程池执行
延迟任务 Redis / MQ 处理

💡 代码示例

线程池优化

java 复制代码
@Bean
public Executor taskExecutor() {
    ThreadPoolTaskExecutor executor = new ThreadPoolTaskExecutor();
    executor.setCorePoolSize(10);
    executor.setMaxPoolSize(50);
    executor.setQueueCapacity(100);
    executor.initialize();
    return executor;
}

RocketMQ 异步下单

java 复制代码
@RocketMQMessageListener(topic = "order", consumerGroup = "order-group")
public class OrderConsumer implements RocketMQListener<String> {
    @Override
    public void onMessage(String message) {
        processOrder(message);
    }
}

📍1.2.2 事件驱动架构(RocketMQ + Kafka)

📌 目的:解耦服务,提高系统扩展能力。

✅ 方案

场景 解决方案
订单创建 -> 库存扣减 事件驱动(MQ)
订单支付 -> 物流发货 事件驱动(MQ)

📌 事件流示意图

plaintext 复制代码
[用户下单] -> [订单中心] -> (MQ) -> [库存中心] -> (MQ) -> [物流中心]

1.3 分库分表 & 数据分片

📌 解决问题:数据库单点压力大,单表行数过多影响查询效率。


📍1.3.1 MySQL 水平/垂直拆分

📌 目的:减少单库压力,提高并发处理能力。

✅ 方案

拆分方式 方案
垂直拆分 拆分订单、用户、支付等
水平拆分 用户 ID 取模 分表

📌 分库分表示例

sql 复制代码
CREATE TABLE order_0 (...) PARTITION BY HASH(user_id) PARTITIONS 4;

📍1.3.2 ShardingSphere 代理层优化

📌 目的:屏蔽分库分表复杂性,提高开发效率。

✅ 解决方案

方案 作用
读写分离 查询走从库,写入走主库
分库分表 自动路由 SQL

ShardingSphere 配置

yaml 复制代码
sharding:
  tables:
    t_order:
      actual-data-nodes: ds${0..1}.t_order${0..1}
      key-generator:
        column: order_id
        type: SNOWFLAKE

🔚 总结

微服务高可用 :服务无状态化 + 负载均衡 + gRPC

异步化处理 :RocketMQ 异步下单 + 线程池优化

数据库优化:ShardingSphere 读写分离 + 分库分表

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