我目前最處理過最高併發量就是之前參與李寧的電商專案，其實全天也就是剛到百萬級的pv，大概每秒響100pv。
個人認為高併發系統的本質就是充分利用硬體資源，並通過提高**和架構的質量進行輔助，以此提公升cpu、io裝置的使用率；所以高併發的處理無非三點：伺服器、資料庫、**架構。
伺服器方面可以提高頻寬、伺服器效能、伺服器連線數等等，在伺服器效能有了保障後，你可以做一些橫向擴充套件，比如使用一些三方伺服器（如：阿里雲的oss）去進行分離儲存資訊，這樣的話你的資料獲取就不需要經過自己伺服器，節約了儲存空間，還能減少伺服器壓力；再比如使用cdn解決internet網路擁擠的狀況，提高使用者訪問**的響應速度和成功率。同時伺服器連線數關係到了併發，如果你的系統為秒殺而生，這個數值你需要酌情考慮進行設定。最後架構方面還是當下主流的分布式服務加以集群的組合，並做好負載均衡的處理。
然後是資料庫，主要涉及資料庫連線數，資料結構，索引，鎖，儲存過程等等。除去sql語句的優化，千萬要記得優化資料架構，好的資料結構，不僅僅可以滿足儲存資料，還具有很高的擴充套件性。索引大大加快資料的檢索速度，但是索引需要佔物理空間，也要動態的維護，所以亂加索引會有適得其反的效果。當然儲存過程也是複雜資料庫處理的乙個好辦法。同時也可從快取方面進行考慮，比如cache、redis等，不但減少資料庫的互動，而且速度也是相當的快。如果還是滿足不了現狀，還可以可慮進行讀寫分離、或者分庫分表等操作來降低資料庫的壓力。
**方面，前端能使用靜態頁面的地方盡量使用，減少容器的解析（盡量將動態內容生成靜態html來顯示，比如使用freemaker模板，還有nginx來處理靜態檔案，當然nginx處理載均衡、限流、快取等也是有一手的）。後端的話，除去反覆的進行壓測，儘量減少jvm的壓力，其次還有io、多執行緒、協程的優化。訊息佇列等開源元件也可以幫助進行削峰和解耦的操作。演算法不常遇到則先不考慮。
以上我們可以解決很多高併發的問題，當然不是全部啦，希望大家多多更正。
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