高并发场景下，系统需要同时处理大量请求。以下是关键要点：
核心概念
- 高并发定义：指同一时间大量用户访问系统，常见于电商秒杀、社交平台热点等场景
- 性能指标：响应时间 < 200ms，QPS ≥ 1000，系统可用性 ≥ 99.9%
- 常见挑战：资源竞争、线程阻塞、数据库压力、网络延迟
解决方案
1. 异步处理
# 示例：使用asyncio实现异步IO
async def handle_request():
await asyncio.sleep(0.01) # 模拟IO操作
return "Response"
2. 缓存优化
- 使用Redis缓存热点数据
- 实现本地缓存（如Guava Cache）
- 缓存穿透解决方案：布隆过滤器 + 缓存空值
3. 分布式架构
- 采用微服务拆分
- 使用消息队列（如Kafka）
- 实现限流降级（令牌桶算法）
工具推荐
| 工具 | 用途 | 说明 |
|---|---|---|
| Nginx | 反向代理 | 支持动态负载均衡 |
| Dubbo | 分布式服务 | 提供服务治理能力 |
| Prometheus | 监控系统 | 实时采集性能指标 |