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什么是高并发处理?业务抗峰的核心能力​

发布者:售前健健   |    本文章发表于:2025-09-26       阅读数:784

在电商大促、直播带货、春运抢票等场景中,“每秒数万次请求” 是对系统的终极考验,而高并发处理就是应对这一考验的 “技术盾牌”。它并非单纯堆硬件,而是通过架构优化、资源调度、技术选型,让系统在海量请求下实现 “低延迟、高可用、无数据丢失” 的能力,核心价值是避免因并发过载导致的系统宕机、订单丢失、用户卡顿,直接决定业务在流量高峰的成败。本文将解析高并发处理的本质,拆解核心实现技术、典型应用场景与实践要点,结合案例说明如何构建抗高并发系统,帮助读者掌握支撑业务增长的关键能力。

一、高并发处理的核心本质

高并发处理的本质是 “系统资源的高效调度与瓶颈突破”,而非简单增加服务器数量。它针对 “大量同时发起的用户请求”(如每秒 1 万 + 请求),通过技术手段平衡 “请求量” 与 “系统承载力”:一方面让 CPU、内存、网络、存储等资源充分利用(如避免单台服务器过载、数据库查询拥堵);另一方面规避单点故障、数据一致性、响应延迟等问题。例如,某电商平时每秒处理 1000 次请求,双 11 峰值达 5 万次 / 秒,高并发处理通过 “分散请求、减少重复计算、异步解耦”,将系统响应时间从 100ms 控制在 300ms 内,订单成功率达 99.99%—— 这不是硬件升级的单一效果,而是架构与技术协同的结果。

高并发

二、高并发处理的核心技术

1.负载均衡:请求分流

将海量请求分发到多台服务器,避免单台过载。某 API 服务用 Nginx 作为负载均衡器,将每秒 3 万次请求均匀分发到 10 台应用服务器,每台仅处理 3000 次,CPU 利用率稳定在 60%;若未做负载,单台服务器 CPU 会瞬间达 100%,10 秒内宕机,请求失败率超 80%。

2.缓存技术:减少计算

用缓存存储热点数据,避免重复查询数据库。某资讯 APP 用 Redis 缓存首页头条、热门新闻,90% 的用户请求直接从缓存获取,无需访问数据库;优化前数据库每秒需处理 2 万次查询,CPU 利用率达 90%,优化后仅需 2000 次,响应时间从 500ms 降至 50ms。

3.异步处理:解耦耗时操作

用消息队列(如 RabbitMQ)处理耗时流程,让用户无需等待。电商下单场景中,用户点击 “提交” 后,订单数据先存入消息队列,异步处理库存扣减、物流通知;同步处理时用户需等待 2 秒,异步后响应时间缩至 200ms,同时避免 “下单成功但库存未扣” 的一致性问题。

4.集群与分片:突破单机瓶颈

通过集群冗余避免单点故障,用分片拆分海量数据。某数据库存储 10 亿条订单数据,按 “时间分片” 分散到 10 个节点,单节点仅存 1 亿条,查询某季度订单的速度从 10 秒缩至 1 秒;同时部署主从集群,主库故障时从库 1 秒切换,可用性达 99.99%。

三、高并发处理的典型应用场景

1.电商大促场景

如淘宝双 11、京东 618,每秒订单请求达 50 万次。通过 “分层缓存(本地缓存 + 分布式缓存)+ 异步队列 + 异地多活”,淘宝在双 11 期间实现 “订单不丢失、页面不崩溃”,用户支付响应时间 < 300ms,峰值订单创建成功率超 99.99%,支撑单日千亿级交易额。

2.直播互动场景

如直播弹幕、实时点赞,单场直播每秒请求达 10 万次。某直播平台用 “边缘计算 + 消息队列” 处理弹幕:用户发送的弹幕先到就近边缘节点,再通过队列异步分发到其他观众端,弹幕延迟 < 1 秒,百万观众同时发送弹幕无卡顿,服务器负载降低 70%。

3.春运抢票场景

如 12306 抢票高峰,每秒请求超 10 万次。通过 “静态资源 CDN + 动态请求分流 + 排队机制”,12306 将余票查询、订单提交等请求分开处理,用 CDN 加载静态页面(如车次列表),用队列控制下单流量,避免系统崩溃,余票查询响应时间 < 300ms。

随着云原生、Serverless 技术的发展,高并发处理正朝着 “轻量化、自动化” 演进 —— 未来通过 K8s 自动扩缩容、AI 流量预测,中小公司无需搭建复杂架构即可应对高并发;边缘计算将进一步降低响应延迟(如直播弹幕在边缘节点处理)。实践建议:中小业务从 “Redis 缓存 + Nginx 负载均衡” 入手,成本低、见效快;中大型业务逐步构建 “异步队列 + 分库分表 + 异地多活” 体系;所有业务需定期做压力测试与全链路监控,记住 “高并发处理的核心是未雨绸缪,而非临时救火”。


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01

游戏业务怎么选服务器配置?

在游戏业务中,服务器的配置至关重要。它不仅影响着游戏的流畅度和稳定性,还直接关系到玩家的游戏体验。那么,针对游戏业务,我们应该选择什么样的服务器配置呢?‌一、高性能处理器‌对于游戏服务器来说,处理器的性能是核心。游戏业务往往伴随着大量的数据计算和实时交互,因此,选择一款高性能的处理器至关重要。它能够确保服务器在处理大量游戏数据时依然能够保持高效和稳定。‌二、大容量内存‌内存的大小直接影响着服务器的并发处理能力。在游戏业务中,尤其是大型多人在线游戏(MMOG),会有大量的玩家同时在线进行游戏。这就要求服务器必须具备足够大的内存容量,以应对高并发的访问需求,确保游戏运行流畅。‌三、高速存储空间‌游戏的安装包、更新包以及玩家数据等都需要存储在服务器上。因此,选择一款高速、大容量的存储设备对于游戏业务来说非常重要。SSD固态硬盘由于其读写速度快、稳定性高等优点,成为了游戏服务器的首选存储方案。‌四、高带宽网络‌游戏业务对网络的实时性和稳定性要求非常高。玩家在游戏过程中需要实时与服务器进行数据交互,这就要求服务器必须具备足够高的网络带宽,以确保数据传输的顺畅和稳定。同时,良好的网络连接质量也能够减少游戏延迟,提升玩家的游戏体验。‌五、专业安全防护‌游戏业务往往面临着各种网络攻击和安全威胁。因此,在选择服务器时,我们需要关注其安全防护能力。选择一款具备防火墙、入侵检测、数据备份等安全防护功能的服务器,能够确保游戏业务在面对各种安全威胁时依然能够稳定运行。针对游戏业务,我们应该选择一款具备高性能处理器、大容量内存、高速存储空间、高带宽网络以及专业安全防护的服务器。这样的服务器配置能够确保游戏业务在高效、稳定的环境中运行,为玩家提供优质的游戏体验。

售前糖糖 2024-11-27 10:08:08

02

CC攻击有哪些种类跟特点?

CC攻击(Challenge Collapsar Attack)是一种常见的网络攻击方式,属于分布式拒绝服务(DDoS)攻击的一种。它通过大量伪造的请求耗尽目标服务器的资源,导致服务器无法正常响应合法用户的请求。随着网络技术的发展,CC攻击的种类和手段也在不断演变,了解其种类和特点对于有效防御至关重要。CC攻击的种类直接攻击直接攻击主要针对存在缺陷的Web应用程序。攻击者利用程序漏洞,直接向服务器发送大量请求,消耗服务器资源。这种攻击方式相对少见,因为需要找到特定的漏洞。肉鸡攻击肉鸡攻击是攻击者通过控制大量被感染的计算机(肉鸡),模拟正常用户访问网站。这些肉鸡可以伪造合法的HTTP请求,通过大量并发请求消耗服务器资源。僵尸攻击僵尸攻击类似于DDoS攻击,攻击者控制大量僵尸网络(Botnet),向目标服务器发送大量请求。这种攻击方式通常难以防御,因为攻击流量来自多个分布式节点。代理攻击代理攻击是攻击者通过大量代理服务器向目标服务器发送请求。攻击者利用代理服务器隐藏自己的真实IP地址,使得攻击更难以追踪和防御。CC攻击的特点伪装性强CC攻击的请求通常伪装成正常的用户请求,很难通过传统的防火墙或流量监控工具识别和拦截。消耗服务器资源攻击的主要目的是通过大量合法请求消耗服务器资源,如CPU、内存和带宽,从而阻止正常用户访问。针对性强CC攻击往往针对特定的服务器资源或应用层协议,如HTTP、HTTPS等,使得防御难度加大。持续性CC攻击通常不是一次性的,而是长时间持续地向服务器发送请求,直到达到预期效果。难以溯源由于攻击流量来自多个分散的IP地址,攻击者的真实身份难以追踪。CC攻击作为一种常见且破坏力不小的网络攻击手段,虽然棘手,但只要采取诸如升级硬件设备和扩容、采用安全防御产品、配置防火墙以及及时更新维护系统软件等一系列合理且综合的防御策略,就能有效识别并防御CC攻击,确保企业网站可以正常被访问。通过多层次、多角度的防护措施,可以有效减少CC攻击的影响,保障网络和服务的稳定运行。

售前思思 2025-06-12 07:03:04

03

什么是OSS对象存储?对象存储适用于什么业务?103.88.32.9

什么是对象存储 OSS?对象存储OSS是在云上提供无层次结构的分布式存储产品,为用户提供单价较低且快速可靠的数据存储方案。用户可通过云服务器实例或互联网使用 Web API 接口存储和检索数据。(对象储存OSS找快快网络苒苒Q712730904)103.88.32.*在 OSS 上的数据,用户使用指定域名的 URL 地址,通过 HTTP/HTTPS 协议存储和检索每个独立的数据对象内容。简单理解,类似酒店的代客泊车。顾客(前端应用)把车钥匙交给服务生,换来一张收据(对象的标识符)。顾客不用关心车(数据)具体停在车库(存储)的哪个车位,这样省事儿、省时间。各大公有云厂商对对象存储的定义亚马逊(AWS S3),腾讯云(COS),阿里云(OSS),华为云(OBS),七牛云(KODO),百度云(BOS),网易(NOS),快快云(OSS)对象存储是由AWS首先推出的一个存储产品形态,AWS的S3协议也成为对象存储事实标准,各个云存储厂商的云存储服务协议都兼容S3。对象存储和文件存储/块存储的区别是什么?DAS直连式存储,NAS网络接入存储,SAN存储区域网络在 DAS 和 SAN 中,存储资源就像一块一块的硬盘,直接挂载在主机上,我们称之为块存储。而在 NAS 中,呈现出来的是一个基于文件系统的目录架构,有目录、子目录、孙目录、文件,我们称之为文件存储。文件存储的最大特点,就是所有存储资源都是多级路径方式进行访问的。例如:C:\Program Files (x86)\Tencent\WeChat\WeChat.exe\\NJUST-Server\学习资料\通信原理\第一章作业.doc对象存储是非结构化数据,什么是非结构化数据?举个例子大家就明白了。我们经常做的excel表格,姓名、身高、体重、年龄、性别,这种用二维表结构可以进行逻辑表达的数据,就是结构化数据。而图像、音频、视频、word文章、演示胶片这样的数据,就是非结构化数据。 为了更好的说明三者的差异,有个比喻,块存储类似于轿车,速度快,但是容量小(轿车只能乘坐几个人);文件存储类似于公共汽车,速度慢(公共汽车有站点和红绿灯需要考虑),但是容量较大(能多坐不少人);对象存储类似于地铁,速度快,容量大。对象存储的优点可扩展性高:对外服务是可以宣称做到空间无限的,用户不用担心空间不够的问题;(你要多少,我就有多大)效率高:扁平化结构,不受复杂目录系统对性能的影响;安全性高:对象存储通常凭借HTTP调用对象存储本身提供的认证密钥来提供数据访问;访问方便:对象存储提供开放的REST API接口。程序员在开发应用时,直接把存储参数写进代码,就可以通过API接口调用对象存储里的数据。相比文件存储那一串串的路径,对象存储要方便很多。(对象存储需求用户,并不是个人买来当网盘用,而是企业或政府用户用于系统数据存储。例如企业系统的归档数据,网站、App的静态图片、音频、视频等。)成本低:与块存储方式相比,对象存储是最具成本效益的数据存储类型,并且与云计算搭配,把对象存储的这一特性发挥的淋漓尽致。OSS适合谁用? OSS适合于社区、多媒体分享站、电子商务、等各类形式规模的网站站长,APP应用、软件应用开发者、游戏开发企业、硬件厂商配套应用开发及大规模数据存储需求的用户使用。OSS合适存放什么? OSS适合存储论坛网站与软件应用中的附件、高清图片、音视频、备份文件等,及各种APP应用、多终端同步软件、网盘下载站的文件存储 各种终端设备、Web网站程序、移动应用可以直接向OSS写入或读取数据。(对象储存OSS找快快网络苒苒Q712730904)103.88.32.*快快网络的OSS对象存储中和了各大厂商的优点,需要了解对象储存OSS找快快网络苒苒Q712730904  

售前苒苒 2021-06-09 18:12:55

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什么是高并发处理?业务抗峰的核心能力​

发布者:售前健健   |    本文章发表于:2025-09-26

在电商大促、直播带货、春运抢票等场景中,“每秒数万次请求” 是对系统的终极考验,而高并发处理就是应对这一考验的 “技术盾牌”。它并非单纯堆硬件,而是通过架构优化、资源调度、技术选型,让系统在海量请求下实现 “低延迟、高可用、无数据丢失” 的能力,核心价值是避免因并发过载导致的系统宕机、订单丢失、用户卡顿,直接决定业务在流量高峰的成败。本文将解析高并发处理的本质,拆解核心实现技术、典型应用场景与实践要点,结合案例说明如何构建抗高并发系统,帮助读者掌握支撑业务增长的关键能力。

一、高并发处理的核心本质

高并发处理的本质是 “系统资源的高效调度与瓶颈突破”,而非简单增加服务器数量。它针对 “大量同时发起的用户请求”(如每秒 1 万 + 请求),通过技术手段平衡 “请求量” 与 “系统承载力”:一方面让 CPU、内存、网络、存储等资源充分利用(如避免单台服务器过载、数据库查询拥堵);另一方面规避单点故障、数据一致性、响应延迟等问题。例如,某电商平时每秒处理 1000 次请求,双 11 峰值达 5 万次 / 秒,高并发处理通过 “分散请求、减少重复计算、异步解耦”,将系统响应时间从 100ms 控制在 300ms 内,订单成功率达 99.99%—— 这不是硬件升级的单一效果,而是架构与技术协同的结果。

高并发

二、高并发处理的核心技术

1.负载均衡:请求分流

将海量请求分发到多台服务器,避免单台过载。某 API 服务用 Nginx 作为负载均衡器,将每秒 3 万次请求均匀分发到 10 台应用服务器,每台仅处理 3000 次,CPU 利用率稳定在 60%;若未做负载,单台服务器 CPU 会瞬间达 100%,10 秒内宕机,请求失败率超 80%。

2.缓存技术:减少计算

用缓存存储热点数据,避免重复查询数据库。某资讯 APP 用 Redis 缓存首页头条、热门新闻,90% 的用户请求直接从缓存获取,无需访问数据库;优化前数据库每秒需处理 2 万次查询,CPU 利用率达 90%,优化后仅需 2000 次,响应时间从 500ms 降至 50ms。

3.异步处理:解耦耗时操作

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4.集群与分片:突破单机瓶颈

通过集群冗余避免单点故障,用分片拆分海量数据。某数据库存储 10 亿条订单数据,按 “时间分片” 分散到 10 个节点,单节点仅存 1 亿条,查询某季度订单的速度从 10 秒缩至 1 秒;同时部署主从集群,主库故障时从库 1 秒切换,可用性达 99.99%。

三、高并发处理的典型应用场景

1.电商大促场景

如淘宝双 11、京东 618,每秒订单请求达 50 万次。通过 “分层缓存(本地缓存 + 分布式缓存)+ 异步队列 + 异地多活”,淘宝在双 11 期间实现 “订单不丢失、页面不崩溃”,用户支付响应时间 < 300ms,峰值订单创建成功率超 99.99%,支撑单日千亿级交易额。

2.直播互动场景

如直播弹幕、实时点赞,单场直播每秒请求达 10 万次。某直播平台用 “边缘计算 + 消息队列” 处理弹幕:用户发送的弹幕先到就近边缘节点,再通过队列异步分发到其他观众端,弹幕延迟 < 1 秒,百万观众同时发送弹幕无卡顿,服务器负载降低 70%。

3.春运抢票场景

如 12306 抢票高峰,每秒请求超 10 万次。通过 “静态资源 CDN + 动态请求分流 + 排队机制”,12306 将余票查询、订单提交等请求分开处理,用 CDN 加载静态页面(如车次列表),用队列控制下单流量,避免系统崩溃,余票查询响应时间 < 300ms。

随着云原生、Serverless 技术的发展,高并发处理正朝着 “轻量化、自动化” 演进 —— 未来通过 K8s 自动扩缩容、AI 流量预测,中小公司无需搭建复杂架构即可应对高并发;边缘计算将进一步降低响应延迟(如直播弹幕在边缘节点处理)。实践建议:中小业务从 “Redis 缓存 + Nginx 负载均衡” 入手,成本低、见效快;中大型业务逐步构建 “异步队列 + 分库分表 + 异地多活” 体系;所有业务需定期做压力测试与全链路监控,记住 “高并发处理的核心是未雨绸缪,而非临时救火”。


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售前糖糖 2024-11-27 10:08:08

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售前苒苒 2021-06-09 18:12:55

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