淘宝双11高并发架构是怎么设计的？看完这篇你就知道了

一、背景引入

这篇文章，我们聊聊大量同学问我的一个问题，面试的时候被问到一个让人特别手足无措的问题：你的系统如何支撑高并发？

大多数同学被问到这个问题压根儿没什么思路去回答，不知道从什么地方说起，其实本质就是没经历过一些真正有高并发系统的锤炼罢了。

因为没有过相关的项目经历，所以就没法从真实的自身体会和经验中提炼出一套回答，然后系统的阐述出来自己复杂过的系统如何支撑高并发的。

所以，这篇文章就从这个角度切入来简单说说这个问题，用一个最简单的思路来回答，大致如何应对。

当然这里首先说清楚一个前提：高并发系统各不相同。比如每秒百万并发的中间件系统、每日百亿请求的网关系统、瞬时每秒几十万请求的秒杀大促系统。

他们在应对高并发的时候，因为系统各自自身特点的不同，所以应对架构都是不一样的。

另外，比如电商平台中的订单系统、商品系统、库存系统，在高并发场景下的架构设计也是不同的，因为背后的业务场景什么的都不一样。

所以，这篇文章主要是给大家提供一个回答这类问题的思路，不涉及任何复杂架构设计，让你不至于在面试中被问到这个问题时，跟面试官大眼瞪小眼。

具体要真能在面试的时候回答好这个问题，建议各位参考一下本文思路，然后对你自己手头负责的系统多去思考一下，最好做一些相关的架构实践。

二、先考虑一个最简单的系统架构

假设刚刚开始你的系统就部署在一台机器上，背后就连接了一台数据库，数据库部署在一台服务器上。

我们甚至可以再现实点，给个例子，你的系统部署的机器是4核8G，数据库服务器是16核32G。

此时假设你的系统用户量总共就10万，用户量很少，日活用户按照不同系统的场景有区别，我们取一个较为客观的比例，10%吧，每天活跃的用户就1万。

按照28法则，每天高峰期算他4个小时，高峰期活跃的用户占比达到80%，就是8000人活跃在4小时内。

然后每个人对你的系统发起的请求，我们算他每天是20次吧。那么高峰期8000人发起的请求也才16万次，平均到4小时内的每秒（14400秒），每秒也就10次请求。

好吧！完全跟高并发搭不上边，对不对？

然后系统层面每秒是10次请求，对数据库的调用每次请求都会好几次数据库操作的，比如做做crud之类的。

那么我们取一个一次请求对应3次数据库请求吧，那这样的话，数据库层每秒也就30次请求，对不对？

按照这台数据库服务器的配置，支撑是绝对没问题的。

上述描述的系统，用一张图表示，就是下面这样：

三、系统集群化部署

假设此时你的用户数开始快速增长，比如注册用户量增长了50倍，上升到了500万。

此时日活用户是50万，高峰期对系统每秒请求是500/s。然后对数据库的每秒请求数量是1500/s，这个时候会怎