高可用系統，就是說要保證系統在幾乎任務時候都要有正常執行，功能正常
我們來看下哪些情況會造成系統不可用
單機系統下的可用性問題，從nginx->tomcat->db/soa來看，單點問題會影響系統高可用，比如要是這個這個鏈路上其中乙個單點掛了，那麼整個系統都不可用了
所以引申出來主備/集群模式，防止單點問題
高併發場景下，請求過多也會因為後端瓶頸點引起整個系統down掉，
所以一般情況下應對高併發場景我們會限流，比如今年的英雄聯盟搶票，周杰倫搶票
通過採用mq等佇列形式削峰，保證後端系統不會down掉
熔斷機制
容災機制，多機房部署
綜上所述：
1，主備/集群模式，防止單點
2，限流，削峰，防止後端壓力過大
3，熔斷機制，類似與限流
4，容災機制，多機房/異地部署
如何設計乙個高可用 高併發秒殺系統
如今的網際網路已經在海量服務領域有了很成熟的理論，因此自己也很慶幸，能夠從 0 到 1 完整踐行海量服務。微視春節專案中的集卡瓜分活動，是乙個典型的秒殺場景，自己參與其中，分享一些心得和總結。上圖是乙個典型的網際網路業務，使用者完成乙個寫操作，一般會通過接入層和邏輯層，這裡的服務都是無狀態，可以通過...
如何設計乙個高併發系統
總結如果你確實有真才實學，在網際網路公司裡幹過高併發系統，那你確實拿 offer 基本如探囊取物，沒啥問題。面試官也絕對不會這樣來問你，否則他就是蠢。假設你在某知名電商公司幹過高併發系統，使用者上億，一天流量幾十億，高峰期併發量上萬，甚至是十萬。那麼人家一定會仔細盤問你的系統架構，你們系統啥架構？怎...
如何設計乙個高併發系統
系統拆分，將乙個系統拆分為多個子系統，用dubbo來搞。然後每個系統連乙個資料庫，這樣本來就乙個庫，現在多個資料庫，不也可以抗高併發麼。快取，必須得用快取。大部分的高併發場景，都是讀多寫少，那你完全可以在資料庫和快取裡都寫乙份，然後讀的時候大量走快取不就得了。畢竟人家redis輕輕鬆鬆單機幾萬的併發...