高并发场景题
概述
高并发场景是互联网系统最核心的技术挑战之一，涉及流量控制、性能优化、资源隔离、降级容灾等多个维度。本类别精选了最经典的高并发场景题，帮助你掌握应对大流量的核心技术。
核心知识点
流量控制
- 限流算法（令牌桶、漏桶、滑动窗口）
- 熔断降级
- 排队机制
- 流量削峰
并发控制
- 乐观锁 vs 悲观锁
- 分布式锁
- 原子操作
- CAS机制
缓存策略
- 缓存预热
- 缓存更新
- 缓存一致性
- 多级缓存
性能优化
- 异步处理
- 批量操作
- 读写分离
- 分库分表
题目列表
⭐ 如何设计秒杀系统
难度: 高级
标签: 高并发、限流、缓存、消息队列
考察点: 流量削峰、防超卖、库存扣减、分布式锁
秒杀系统是高并发场景的集大成者，涵盖了几乎所有高并发技术。从初级的单机实现到专家级的全链路优化，这道题能够全面考察候选人的高并发能力。
核心难点:
- 如何在瞬间高峰（10万+QPS）下保证系统稳定？
- 如何保证库存扣减的准确性，防止超卖？
- 如何设计限流和降级策略保护核心系统？
- 如何优化用户体验，减少等待时间？
技术栈: Redis、MySQL、Kafka、Nginx、分布式锁
⭐ 如何设计抢红包系统 🆕
难度: 高级
标签: 高并发、原子性、资金安全、算法
考察点: 红包算法、原子性保证、防作弊、数据一致性
抢红包系统是高并发场景的经典案例（微信春晚每秒420万次），需要在高并发下保证资金绝对安全、金额分配公平、操作原子性。详细讲解二倍均值法的数学证明、Lua脚本原子操作、Redis+MySQL一致性方案。
核心难点:
- 红包金额如何合理分配？（二倍均值法数学证明）
- 如何保证抢红包操作的原子性？（Lua脚本）
- 高并发下如何防止超抢？（三重保障）
- Redis和MySQL如何保持一致？（本地消息表+对账）
- 如何防止恶意作弊？（防重复抢、IP限流、设备指纹）
技术栈: Redis、MySQL、Lua脚本、Kafka、限流算法
性能指标: 支持每秒10万抢，响应时间<10ms
如何设计抢票系统
难度: 高级
标签: 高并发、座位管理、排队系统
考察点: 座位锁定、超时释放、流量控制
抢票系统需要处理座位的锁定和释放，同时要应对海量用户的并发抢票请求，还要防止黄牛和刷票。
核心难点:
- 座位锁定机制如何设计？
- 超时未支付如何自动释放？
- 如何设计公平的排队机制？
- 如何防止黄牛刷票？
技术栈: Redis、MySQL、消息队列、分布式锁
如何设计直播系统
难度: 专家
标签: 音视频、CDN、实时通信、弹幕
考察点: 推拉流、CDN分发、弹幕处理、连麦互动
直播系统涉及音视频处理、CDN分发、实时互动等多个复杂领域，需要处理百万级并发用户的观看和互动。
核心难点:
- 如何实现低延迟的音视频传输？
- CDN如何分发和回源？
- 百万级并发弹幕如何处理？
- 连麦功能如何实现？
技术栈: RTMP、HLS、CDN、WebSocket、消息队列
如何设计大促系统
难度: 专家
标签: 容量规划、全链路压测、降级预案、监控告警
考察点: 全链路保障、容量规划、降级策略
大促系统是对整个技术体系的全面考验，需要从容量规划、全链路压测、降级预案、监控告警等多个维度保障系统稳定。
核心难点:
- 如何进行科学的容量规划？
- 如何进行全链路压测？
- 如何设计降级和限流策略？
- 如何保证大促期间的稳定性？
技术栈: 全栈技术、监控体系、压测平台、降级系统
学习路径
初学者（P5-P6）
理解基础概念
- 并发 vs 并行
- QPS、TPS、RT等指标
- 同步 vs 异步
掌握基础技术
- Redis基础使用
- MySQL索引和事务
- 简单的限流算法
推荐题目
- 抢红包系统（理解原子性）
- 秒杀系统的初级版本
进阶者（P6-P7）
深入并发控制
- 乐观锁、悲观锁的使用场景
- 分布式锁的实现和问题
- CAS和原子操作
掌握缓存策略
- 缓存穿透、击穿、雪崩
- 缓存更新策略
- 多级缓存设计
推荐题目
- 秒杀系统的中级和高级版本
- 抢票系统
高级工程师（P7-P8）
系统架构设计
- 分布式架构
- 微服务拆分
- 异步解耦
性能极致优化
- JVM调优/Go性能优化
- 数据库优化
- 网络优化
推荐题目
- 直播系统
- 大促系统
技术要点总结
高并发三大法宝
缓存
- 降低数据库压力
- 提升响应速度
- 但要注意一致性
异步
- 削峰填谷
- 解耦系统
- 提升吞吐量
降级
- 保护核心功能
- 快速失败
- 减少资源消耗
常见问题和解决方案
| 问题 | 解决方案 | 技术选型 |
|---|---|---|
| 数据库压力大 | 读写分离、分库分表、缓存 | MySQL主从、Redis |
| 超卖问题 | 乐观锁、悲观锁、分布式锁 | Redis、MySQL |
| 流量过大 | 限流、降级、熔断 | Sentinel、Hystrix |
| 响应慢 | 缓存、异步、CDN | Redis、MQ、CDN |
| 数据一致性 | 分布式事务、最终一致性 | Seata、MQ |
性能指标参考
| 场景 | QPS目标 | 响应时间 | 可用性 |
|---|---|---|---|
| 普通业务 | 1k-5k | <100ms | 99.9% |
| 高并发业务 | 1w-5w | <50ms | 99.95% |
| 秒杀场景 | 10w+ | <100ms | 99.99% |
相关技术栈
面试技巧
回答思路
需求澄清（2-3分钟）
- 明确业务场景和规模
- 确认功能性和非功能性需求
- 了解约束条件
方案设计（10-15分钟）
- 画出系统架构图
- 说明核心模块和流程
- 解释技术选型理由
深入细节（10-15分钟）
- 解释核心算法和数据结构
- 说明并发控制方案
- 讨论优化策略
讨论权衡（5分钟）
- 分析方案的优缺点
- 讨论可能的问题和解决方案
- 说明适用场景
常见追问
如果QPS增加10倍怎么办？
- 回答方向：横向扩展、缓存优化、异步化
如何保证数据一致性？
- 回答方向：强一致性 vs 最终一致性、分布式事务
如何监控和排查问题？
- 回答方向：监控指标、日志、链路追踪
成本如何优化？
- 回答方向：资源利用率、弹性伸缩、技术选型
实战建议
- 动手实现：选择1-2个场景实际搭建，进行压测
- 阅读源码：学习开源秒杀系统的实现
- 关注案例：阅读大厂的技术博客和分享
- 总结模板：形成自己的高并发方案模板
提示：高并发场景题重在理解核心思想和权衡策略，不要死记硬背方案，要能根据实际场景灵活调整。