前言

高并发十分考验架构师功底，它也是分布式架构设计中必须考虑的因素之一。要知道，光靠服务器堆是没有出路的。

想看看大牛是怎么面对高并发的？想知道BATJ大厂是怎么设计高可用架构的？这里有可参考的实践案例，干货满满，或许能对你有所启发。

Redis常用的数据类型

Redis的五种常用的数据类型分别是：String、Hash、List、Set和Sorted set

Redis的使用场景

1.Counting（计数）
2.展示最近、最热、点击率最高、活跃度最高等等条件的top list
3.用户最近访问记录也是redis list的很好应用场景
4.通过list的lpop及lpush接口进行队列的写入和消费
5.Redis 的Lua的功能扩展实际给Redis带来了更多的应用场景，你可以编写若干command组合作为一个小型的非阻塞事务或者更新逻辑
6.Redis提供的主从数据同步功能，其实是对cache的一个强有力功能扩展

第一次压测

惨不忍睹，平均响应时间150ms，而且在这次压测过程中还发现其它的问题，后台报错，经查是OpenSearch每秒查询次数限制

优化代码与配置

1、修改OpenSearch配置，并且将压测环境中的OpenSearch连接地址改为内网地址。2、将代码中循环查询缓存的地方改为一次性批量查询返回。3、和相关同学确认后去掉项目中无用的代码。

第二次压测

虽然优化了代码，修改了配置，但是情况更糟糕了，而且还改出了新的问题。当时，反复检查了代码，确定查询缓存的次数已经是最少了，而且连接线程池相关参数也调到一个相对较大且合理的值了。如果，再压测还是无法达到要求的话，只有出最后一招了：缓存结果集。即，以用户ID和用户搜索的关键词为key，查询的结果为value，缓存5分钟。

第三次压测

总算符合要求了，并发60的时候响应时间达到32ms，而我又发现了新的优化点。

接口中居然还有查数据库的操作，这可不能忍，排查之后去掉了一些不必要的依赖。

成长

学会了使用RedisTemplate的executePipelined进行redis批量查询

针对本次优化的总结

1、一定要绝对避免循环查数据库和缓存（PS：循环里面就不能有查询缓存，更不能有查询数据库的操作，因为循环的次数没法控制）；

2、对于API接口的话，一般都是直接查缓存的，没有查数据库的；

3、多用批量查询，少用单条查询，尽量一次查出来；

4、对于使用阿里云，要留意一下相应产品的配置，该花的钱还是得花，同时，千万要记得正式环境中使用相应产品的内网地址；

5、注意连接池大小（包括数据库连接池、Redis缓存连接池、线程池）；

6、压测的机器上不要部署其它的服务，只跑待压测的服务，避免受其它项目影响；对于线上环境，最好一台机器上只部署一个重要的服务；

7、没有用的以及被注释掉的代码，没有用的依赖最好及时清理掉；

8、集群自不用说；

9、一些监控类的工具工具可以帮助我们更好的定位问题，比如链路跟踪，这次项目中使用了PinPoint；

10、如果技术上优化的空间已经非常小了，可以试着从业务上着手，用实际的数据说话，可以从日常的访问量，历史访问量数据来说服测试；

11、每一次代码改动都有可能引入新的问题，因此，每次修改代码后都要回归测试一下（PS：每次修改完以后，我都会用几组不同的关键词搜索，然后比对修改前和修改后返回的数据是否一致，这个时候postman，以及Beyond compare就派上用场了）；

12、关键的地方一定要多加点儿日志，方便以后排除问题，因为排查线上问题最主要还是靠日志；

《一线大厂Java面试真题解析+Java核心总结学习笔记+最新全套讲解视频+实战项目源码》开源

Java优秀开源项目：

• ali1024.coding.net/public/P7/Java/git

• github.com/spring-projects

总结

虽然面试套路众多，但对于技术面试来说，主要还是考察一个人的技术能力和沟通能力。不同类型的面试官根据自身的理解问的问题也不尽相同，没有规律可循。

上面提到的关于这些JAVA基础、三大框架、项目经验、并发编程、JVM及调优、网络、设计模式、spring+mybatis源码解读、Mysql调优、分布式监控、消息队列、分布式存储等等面试题笔记及资料

有些面试官喜欢问自己擅长的问题，比如在实际编程中遇到的或者他自己一直在琢磨的这方面的问题，还有些面试官，尤其是大厂的比如 BAT 的面试官喜欢问面试者认为自己擅长的，然后通过提问的方式深挖细节，刨根到底。