高并发时代，如何打造坚不可摧的系统？

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高并发系统是指能够同时处理大量用户请求或操作的计算机系统或应用。在互联网、移动应用、云计算等场景中，高并发系统十分常见，因为它们需要应对数以万计甚至更多的用户同时访问或操作。

在高并发系统的实践中，还需要考虑系统的可扩展性、稳定性、安全性等多个方面。同时，随着技术的不断发展，新的高并发处理技术也在不断涌现，如容器化、服务网格、无服务器架构等。

比如，在春运等高峰期，12306网站需要承接数以亿计的购票请求，这对系统的并发处理能力提出了极高的要求。为了应对这一挑战，12306网站进行了多次技术升级和优化，包括引入云计算、大数据分析等技术手段，以提高系统的并发处理能力和用户体验。

再比如，每年的双11购物节，淘宝都需要应对数以亿计的用户访问和交易请求，这对系统的并发处理能力、稳定性和安全性都提出了极高的要求。还有抖音等大型直播平台在重大赛事或明星直播时，需要应对数百万甚至数千万的并发观众，这对直播系统的流畅性和稳定性也提出了极高的要求。

作为典型的高并发系统，它们广泛使用了多种技术和设计原则来应对高并发场景。

● 重试机制：在面对网络抖动或服务短暂不可用时，通过重试来提高系统的可靠性。例如，12306在查询余票时可能会重试，淘宝在调用支付接口时也可能采用重试机制。

● 熔断机制：当某个服务（如支付服务、库存服务）响应缓慢时，通过熔断机制快速失败，避免拖垮整个系统。例如，12306在调用外部接口（如第三方支付接口）时，如果响应时间过长，可能会触发熔断。

● 计算资源冗余：通过部署多个服务器节点，使用负载均衡来分发流量，避免单点故障。例如，12306在处理车票查询和预订请求时，会通过负载均衡将流量分发到多个服务器节点。

● 机房冗余：采用同城双活、异地多活等架构，保障系统跨机房、跨地域的高可用性。例如，淘宝和抖音可能在不同城市部署多个数据中心，通过异地多活架构来保障系统的高可用性。

● 缓存分片：将缓存数据分片存储到多个缓存节点上，提升缓存的性能和可用性。例如，抖音的视频缓存可能会通过一致性哈希算法分片到多个缓存节点。

● 并发与异步：通过线程池、协程等技术提升系统的并发处理能力。例如，12306在处理车票查询请求时，可能会使用线程池来并发处理多个请求。同时使用消息队列等中间件实现异步处理，提升系统的响应速度和吞吐量。例如，淘宝在处理订单创建、支付等流程时，可能会通过消息队列异步处理一些非核心的业务逻辑，如发送通知、更新库存等。

● 全链路压测：通过全链路压测发现系统的潜在问题，提前优化系统性能。例如，淘宝在“双11”之前会进行全链路压测，确保系统在高流量下的稳定性。

随着AI应用的广泛普及，从大规模数据处理到实时推理，系统需要同时处理海量请求和数据。例如，训练大型语言模型或处理实时视频流，都要求系统具备高并发能力以确保高效运行。

此外，AI服务的实时性需求，如智能客服、自动驾驶等场景，更是依赖高并发系统来保障低延迟响应。因此，高并发系统不仅是AI技术落地的关键支撑，也是提升用户体验和业务效率的核心保障。

可以看出，当今任何与数字化相关的场景都在进行着“高并发”的发展，高并发系统设计的重要性日益凸显。这种发展不仅推动了技术的进步，也衍生出了许多新的职业发展机会。

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● 第1章介绍高并发系统的发展历史、设计难点和基本设计原则，以及度量指标；