重現江湖！大數據高併發——架構師祕籍
大數據高併發的話題屢見不鮮，各種應對的方式方法也四處可見。然而筆試面試中一問就懵，簡直是高薪攔路虎。爲什麼呢？究其原因，還是思路不清晰，缺乏實操，所以一問就倒。作爲專注.Net領域十幾年的老司機，我今天就來給大家好好談談這個話題，將兩個問題全部解決掉！
任何項目在一開始架構時，都不是衝着大數據高併發去的。然而隨着時間的推移，用戶量的增加，數據規模上去，請求的併發量高了，就會出現資源不足、請求阻塞、異常報錯、甚至服務器崩潰的問題。怎麼解決呢？無非兩個思路，一曰揚湯止沸，一曰釜底抽薪。
揚湯止沸
所謂揚湯止沸，意思是把鍋裏開着的水舀起來再倒回去，使它涼下來不沸騰。比喻辦法不徹底，不能從根本上解決問題。在遇到大數據高併發問題時，治標不治本也是很重要的。下面給大家羅列一些方法。
1
硬件升級，最直接有效省事兒，然而這招有上限，硬件資源不可能無限制增加，有錢也買不到。不過在很多時候確實很好用。
2
異步化架構，常規做法是用異步隊列做爲任務轉發介質，將即時請求轉化成任務信息，寫入隊列，後端用處理器從隊列中獲取任務並處理，時間換空間，能有效應對流量高峯。
3
代碼優化，啓用多線程、資源複用、優秀數據結構與算法、數據庫索引、Sql優化、css/js/圖片請求合併和啓用壓縮、減少cookie傳輸等都是常見手段，能解決客觀問題。
4
專項突破，使用特定技術來解決特定問題，比如用EleasicSearch來解決搜索問題，用Redis的原子特性解決超賣問題，用MongoDB解決大量數據寫入和複雜查找性能問題等。
釜底抽薪
釜底抽薪——把柴火從鍋底抽掉，才能使水止沸。比喻從根本上解決問題。大數據高併發的問題是伴隨着數據和併發量而發展的，要根本上解決，目前是做不到的。但是確實有很多方法，是從根基上去解決問題的。
1、集羣化
集羣化，一個人搬不動大石頭，最現實的辦法不是換個大力士，而是找更多的人來一起搬。所謂集羣，就是用多臺服務器共同承載以前一臺服務器做的事兒，而且能支持後續增加更多的服務器。從理想化的角度來說，這種水平擴展模式的處理能力是無限的，當然在實施的過程中也會遇到種種問題，文章後面再解決。
2、緩存
緩存，數據結果存儲起來重用，用空間換性能。在一個大型Web系統裏面，緩存是無處不在的。從客戶端緩存，到CDN緩存，到反向代理緩存，到本地緩存，到分佈式緩存，甚至數據庫自身、操作系統的CPU都是有緩存的。緩存在不同的環節，可以直接攔截掉不同層次的請求，不僅能加快響應速度，也能直接降低壓力。
3、讀寫分離
讀寫分離，分庫分表，能將單一數據庫服務器的壓力分攤到更多的服務器上，以提升數據庫的承載能力。數據庫一直是系統的瓶頸，一方面利用數據庫自身的主從複製功能，另一方面從程序設計去分庫分表，雖然會增加開發和管理的複雜度，但是爲了解決壓力，還是需要積極應用的。
4、分佈式
分佈式，這是大型系統演化的終極方案，將一個計算任務，分解到多個計算機協作完成。這種方式處理能力可以持續提升，但也要付出分佈式管理的代價。時至今日，分佈式架構已經比較成熟，演化出來的微服務架構已成爲當下的主流架構模式，後文還有詳實案例去解讀。
實踐爲王
無論是揚湯止沸，還是釜底抽薪，方案人盡皆知，更重要的是能落地實操。「面試造航母，工作擰螺絲」已成爲當下跳槽季的現狀。面試中頻頻被問到大數據高併發，但是日常開發確實又遇不到，甚是苦惱。網上找一些零碎的帖子看了，卻又很難動手實操，面試問起來根本頂不住。下面，容我來爲大家推薦一個大數據高併發專題課程，不僅全面覆蓋核心處理套路，更重要的全部實操落地，學完能自己動手練習的。
課程學習計劃：
Day1
集羣負載均衡，Asp.Net Core3.1搭建集羣，通過Nignx完成負載均衡，多均衡策略實操演練，基於Redis完成分佈式Session共享，解決持久化問題。
Day2
數據庫讀寫分離實操配置，EntityFrameworkCore讀寫分離訪問封裝，解讀分庫分表表分區，搞定頭疼的數據庫瓶頸。
Day3
緩存Cache深度應用，Asp.Net Core內置MemoryCache，基於Redis分佈式緩存，Nginx反向代理緩存，全部落地實操。
Day4
解讀異步化架構設計和優劣，基於RabbitMQ+處理器集羣現場演練併發任務分發和異步化削峯效應
Day5
分佈式系統架構演化，基於微服務全套環境演練分佈式系統，理解分佈式系統下的Base理論，從開發走向架構。
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