高并发系统设计40问
唐扬
美图公司技术专家
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开篇词 (1讲)
开篇词 | 为什么你要学习高并发系统设计？
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基础篇 (6讲)
01 | 高并发系统：它的通用设计方法是什么？
02 | 架构分层：我们为什么一定要这么做？
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03 | 系统设计目标（一）：如何提升系统性能？
04 | 系统设计目标（二）：系统怎样做到高可用？
05 | 系统设计目标（三）：如何让系统易于扩展？
06 | 面试现场第一期：当问到组件实现原理时，面试官是在刁难你吗？
演进篇 · 数据库篇 (5讲)
07 | 池化技术：如何减少频繁创建数据库连接的性能损耗？
08 | 数据库优化方案（一）：查询请求增加时，如何做主从分离？
09 | 数据库优化方案（二）：写入数据量增加时，如何实现分库分表？
10 | 发号器：如何保证分库分表后ID的全局唯一性？
11 | NoSQL：在高并发场景下，数据库和NoSQL如何做到互补？
演进篇 · 缓存篇 (6讲)
12 | 缓存：数据库成为瓶颈后，动态数据的查询要如何加速？
13 | 缓存的使用姿势（一）：如何选择缓存的读写策略？
14 | 缓存的使用姿势（二）：缓存如何做到高可用？
15 | 缓存的使用姿势（三）：缓存穿透了怎么办？
16 | CDN：静态资源如何加速？
加餐 | 数据的迁移应该如何做？
演进篇 · 消息队列篇 (6讲)
17 | 消息队列：秒杀时如何处理每秒上万次的下单请求？
18 | 消息投递：如何保证消息仅仅被消费一次？
19 | 消息队列：如何降低消息队列系统中消息的延迟？
20 | 面试现场第二期：当问到项目经历时，面试官究竟想要了解什么？
用户故事 | 从“心”出发，我还有无数个可能
期中测试 | 10道高并发系统设计题目自测
演进篇 · 分布式服务篇 (9讲)
21 | 系统架构：每秒1万次请求的系统要做服务化拆分吗？
22 | 微服务架构：微服务化后，系统架构要如何改造？
23 | RPC框架：10万QPS下如何实现毫秒级的服务调用？
24 | 注册中心：分布式系统如何寻址？
25 | 分布式Trace：横跨几十个分布式组件的慢请求要如何排查？
26 | 负载均衡：怎样提升系统的横向扩展能力？
27 | API网关：系统的门面要如何做呢？
28 | 多机房部署：跨地域的分布式系统如何做？
29 | Service Mesh：如何屏蔽服务化系统的服务治理细节？
演进篇 · 维护篇 (5讲)
30 | 给系统加上眼睛：服务端监控要怎么做？
31 | 应用性能管理：用户的使用体验应该如何监控？
32 | 压力测试：怎样设计全链路压力测试平台？
33 | 配置管理：成千上万的配置项要如何管理？
34 | 降级熔断：如何屏蔽非核心系统故障的影响？
高并发系统设计40问
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18 | 消息投递：如何保证消息仅仅被消费一次？
唐扬 2019-10-30
你好，我是唐扬。
经过上一节课，我们在电商系统中增加了消息队列，用它来对峰值写流量做削峰填谷，对次要的业务逻辑做异步处理，对不同的系统模块做解耦合。因为业务逻辑从同步代码中移除了，所以，我们也要有相应的队列处理程序来处理消息、执行业务逻辑，这时，你的系统架构变成了下面的样子：
这是一个简化版的架构图，实际上，随着业务逻辑越来越复杂，会引入更多的外部系统和服务来解决业务上的问题。比如说，我们会引入 Elasticsearch 来解决商品和店铺搜索的问题，也会引入审核系统，来对售卖的商品、用户的评论做自动的和人工的审核，你会越来越多地使用消息队列与外部系统解耦合，以及提升系统性能。
比如说，你的电商系统需要上一个新的红包功能：用户在购买一定数量的商品之后，由你的系统给用户发一个现金的红包，鼓励用户消费。由于发放红包的过程不应该在购买商品的主流程之内，所以你考虑使用消息队列来异步处理。这时，你发现了一个问题：如果消息在投递的过程中发生丢失，那么用户就会因为没有得到红包而投诉。相反，如果消息在投递的过程中出现了重复，那么你的系统就会因为发送两个红包而损失。
那么我们如何保证，产生的消息一定会被消费到，并且只被消费一次呢？这个问题虽然听起来很浅显，很好理解，但是实际上却藏着很多玄机，本节课我就带你深入探讨。
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精选留言(27)
👽处理方式：
网络抖动处理：重发
消息队列服务器宕机：集群
消息重复：使用唯一 ID 保证消息唯一性。2019-10-30 11
黎我们目前是在消费消息后，将消息id(业务上定义的唯一标识)放入redis。消费前，先去redis查找，也算是业务上的一种防重复吧作者回复: 嗯那 这个也是的
2019-10-30 11 5
罗力友消息队列的服务端会存储 < 生产者 ID，最后一条消息 ID> 的映射。当某一个生产者产生新的消息时，消息队列服务端会比对消息 ID 是否与存储的最后一条 ID 一致，如果一致，就认为是重复的消息，服务端会自动丢弃。
老师，只校验最后一条ID应该不能完全保证消息不重复吧？作者回复: 如果每条消息生产时都使用发号器发一个唯一的号就好了
2019-10-31 2
高源老师请教一个问题，例如我开发个服务端程序，我想知道我开发的服务程序性能指标，怎么得的，例如机器配置 cpu有i3 i5的那个更适合怎么测试出来的，另外qps吞吐率等这些都是用工具测试的吗😊作者回复: 用哪种机器都可以，只是你在出性能报告的时候需要说明机器的配置：）
qps的话一般会收集访问日志来统计，后面我讲到监控时会提到的2019-10-30 1 1
欢喜哥比方说，消息生产时由于消息队列处理慢或者网络的抖动，导致虽然最终写入消息队列成功，但在生产端却超时了
请教老师，这个地方，如果超时了，生产者还会把消息传递到消费队列，然后造成消息重复嘛？2019-12-09
布小丫学编程通过数据库锁实现幂等性：insert ignore, insert ... on duplicate, insert replace, update set a where a等等2019-11-25- tchz【当 Leader 故障时，新选举出来的 Leader 会从 ISR 中选择，默认 Leader 的数据会异步地复制给 Follower，这样在 Leader 发生掉电或者宕机时，Kafka 会从 Follower 中消费消息】这里不太明白。当leader宕掉之后，kafka从follower中消费消息，这个follower是包括ISR的吗？那么是从哪个follower中消费呢？还是从选举成新leader的follower中消费呢
作者回复: 是从ISR中选出一个follower作为新的leader
2019-11-22 
何磊老师好，我对消息全局id存在疑问。该id是否应该是这个消息的签名呢？如果仅仅是全局id并不能判断两条消息是否一致2019-11-21
微凉其实防止重复信息生产和消费，只需要围绕幂等性做文章就可以了。2019-11-17- 夏风目前我们遇到的消息重复的场景都是在时间很近的范围内，消费端在消费消息时会针对同一业务场景，比如“消费接受支付成功的消息”，会针对订单号增加分布式锁，来保证秒级别内不会有重复消息。针对一些比较敏感的数据，也会去数据库滤重。2019-11-14
- 天机老人增加版本号那个方案好像有点问题，当并发生产消息时，拿到的版本号是一样的，在真正消费时，由于有版本号的过滤，第一条能执行成功，后面都会失败！！！2019-11-12 2
海罗沃德李玥老師消息對列課程裡專門有一顆講冪等的2019-11-11
XD它的做法是给每一个生产者一个唯一的 ID，并且为生产的每一条消息赋予一个唯一 ID，消息队列的服务端会存储 < 生产者 ID，最后一条消息 ID> 的映射。当某一个生产者产生新的消息时，消息队列服务端会比对消息 ID 是否与存储的最后一条 ID 一致，如果一致，就认为是重复的消息，服务端会自动丢弃。
……………………
每一条消息的id应该是生产者生成的吧？作者回复: 是的
2019-11-09
星空123这个幂等性解释太合适了、😄2019-11-07
云师兄Kafka的顺序io，是不是针对pagecache将批量日志一起刷盘时候，只需要一次随机io寻找磁盘位置，后续多条日志可以批量顺序写入？所以顺序io的第一条也需要随机io？作者回复: 是的
2019-11-07- 云师兄Kafka的顺序io，是否是针对pagecache
作者回复: 是的 不过Kafka是顺序写入日志，也是顺序io
2019-11-07 
敏敏用分布式锁 解决重试 用 数据库cas解决多人同时减库存的逻辑2019-11-04
肖大保健关于幂等性方案，上面先查后写操作，也不是绝对的，会有并发问题，同时多个线程，一个正在进行插入操作，一个正在进行查询操作，正好查不到，会有两条重复数据，当然概率比较小，
解决方法
1、有没有业务数据加唯一索引，插入失败抛异常，异常可能会MQ重试，所以还需要catch异常处理
2、插入加入写锁，for update 影响会比较大
3、当有唯一索引实，insert ignore 忽略重复插入问题，replace into 和 insert ... on duplicate key update，都是替换原有的重复数据2019-11-03- jiangjing生活老司机
作者回复: 😎
2019-11-01 - 罗力友老师，我可不可以认为生产端产生的消息重复，都是因为生产端重复发送同一个消息？
作者回复: 是的
2019-10-31
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