面试官:如果某个业务量突然提升100倍QPS你会怎么做?

"假设你负责的系统,某个业务线的QPS突然暴增100倍,你会怎么应对?"
------这是上周朋友去面试,被问到一道题,他答了"加机器扩容",结果面试官眉头一皱:"如果机器不够呢?如果数据库崩了呢?"朋友当场卡壳。其实这道题就像"高压水枪",专冲知识漏洞。

作为开发者,如果只回答"加机器""扩容",可能直接暴露知识盲区。
真正的答案,需要从架构设计、资源调度、容灾兜底等多个维度拆解。

第一步:先问"为什么",再想"怎么做"

面对突发流量,盲目优化=挖坑埋自己
先理清关键问题:

QPS来源是否合理?

  • 是正常业务爆发(如双十一促销),还是异常流量(如恶意攻击、代码BUG)?
  • 若是异常,需优先拦截(风控、限流),而非盲目扩容。

流量暴增的范围和时间?

  • 是全局流量激增,还是单个接口/功能?
  • 是短期高峰(如秒杀),还是长期持续?

当前系统的瓶颈在哪里?

  • CPU/内存/磁盘/网络?
  • 数据库?缓存?第三方服务?

第二步:分层拆解,针对性优化

快速止血:限流降级,保住核心业务

  • 限流 :对非核心接口设置QPS阈值(如令牌桶算法),超限请求直接熔断。
  • 降级 :关闭次要功能(如评论、推荐),确保核心链路(如支付、下单)可用。
  • 预案 :提前配置好降级开关,通过配置中心实时生效。

横向扩展:无状态服务快速扩容

  • 容器化+弹性伸缩 :Kubernetes自动扩缩容,应对流量波动。
  • 负载均衡 :调整权重,将流量分流到压力较小的节点。
  • 注意点 :确保服务无状态,避免扩容后Session丢失等问题。

缓存为王:减少穿透击穿数据库

  • 本地缓存 :高频读数据(如商品信息)。
  • 分布式缓存 :Redis集群抗住大部分查询请求,设置多级缓存架构。
  • 缓存预热 :提前加载热点数据,避免冷启动雪崩。

数据库优化:分库分表+读写分离

  • 读写分离 :主库负责写,从库集群承担读请求。
  • 分库分表 :按业务拆分(用户库、订单库),或按Hash分片。
  • 连接池优化 :调整最大连接数、超时时间,避免线程阻塞。

异步化:削峰填谷,解耦系统

  • 消息队列 :Kafka/RocketMQ承接突发流量,后端异步消费。
  • 批量处理 :合并多次请求(如库存扣减),减少数据库压力。

第三步:长期防御,构建弹性架构

全链路压测

  • 定期模拟极端流量,暴露系统瓶颈(如数据库连接池耗尽、慢SQL)。
  • 阿里的"全链路压测"已成为大厂标配。

监控告警体系

  • 关键指标实时监控:CPU、内存、QPS、RT、错误率。
  • 设置多级阈值(预警、严重、致命),通过企业微信/钉钉通知。

容灾演练

  • 定期演练机房断电、网络分区、缓存崩溃等极端场景。
  • 确保故障发生时,能自动切换灾备节点。

总结:高并发的本质是"分治"

应对突发流量的核心逻辑:
🔹 横向拆分 :用空间换时间(扩容、分库分表)。
🔹 纵向分层 :每层专注单一问题(缓存、异步、限流)。
🔹 冗余设计 :假设任何环节都会挂,做好兜底方案。

如果老板要求"零预算优化",不能加机器,你会怎么做?
欢迎评论区讨论!💡

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