首先很多新人对高并发很痴迷，以为搞懂高并发=高水平的概念，从而忽略了低延迟 和高吞吐。
任何产品不可能一开始的时候就是高并发架构。但是我们要时刻准备好迎接大流量。如果你确实希望能够直接接触高并发项目，那也不是不可以。我给你一个实际操作的思路。首先你需要了解jmeter工具，高并发的项目通常会用它来进行并发测试。并发我们通常会分为两种，一种是读并发，一种是写并发。
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模拟读并发 第一阶段：正常情况下，我们编写一个接口都是直接访问数据库获取数据，那这样肯定是占用数据库连接的，所以并发数不会很高。 第二阶段：我们为数据添加缓存，访问时我们先访问缓存，比如redis，如果缓存中没有数据我们再从数据库中读取，这里就会涉及到缓存雪崩和穿透的问题。这些问题咱们可以忽略不计，因为解决办法很简单，而且有很多种。添加缓存就减少了数据库压力，更重要的是我们增加了请求的IOPS（吞吐量），也就意味着我们的服务器一秒钟可以处理更多的请求，也就提高了并发量.
第三阶段：当我们的缓存处理的IOPS比我们的服务器最高支持的并发数还高，比如Tomcat优化的好的话可以有1.5k左右（有人说可以达到6k），不过我觉得这个跟你机器的内存和tomcat的配置有关，咱们暂且假定是1.5k。如果你要超过1.5k的并发，那么此时你就需要增加服务器或者换一种并发量更高的服务器。我们以增加服务器为例，你可以添加1台服务器来支持更高的并发，然后通过nginx进行负载均衡，将流量分配到两台tomcat中。我们知道nginx的最高并发可以达到3W，也就是意味着你可以添加20台tomcat。
第四阶段：当nginx成为了我们的并发瓶颈，我们就要做nginx集群了。这也意味着我们需要将一个地区划分成多个小地区，每个地区配置一个公网nginx。而这种做法有两种，一种是通过网络路由层增加控制来实现分发，一种是通过硬件来实现，硬件的我没操作过，自己实践也不实际，因为很贵！
当然，我们并不能直接通过增加最高并发量就能处理并发，比如数据库层面中途我们就需要改成主从机制，采用分库分表或者使用mongodb这种高吞吐量的数据库来做。比如我们的机器配置也需要增加等。
模拟写并发 写并发跟读并发的区别主要在于写的时间往往比较长，读的时间我们通过缓存来提高，但写库这个动作我们并不能通过缓存来处理，此时就需要我们增加消息队列MQ，最终走向MQ的集群。增加MQ以后我们的请求只是把写库这项任务添加到队列中，然后一条一条地执行，但是用户发起的请求我们立即返回成功标志。这样可以不占用服务线程。也就提高了并发量，同时也需要修改我们的业务，比如正常下单是订单入库后返回成功，并发量上来后我们就需要调整为订单加入队列后成功，并没有入库，那么此时不能告诉用户下单成功，而是提醒用户正在下单，然后前端每1秒钟去查询订单看是否存在，如果存在再提示下单成功。
最后 提高技术能力一靠自我学习，二靠工作实践。如果工作中没有机会，就只能自学了。可以在自己家里准备基础环境，现在的高并发技术都是基于云计算的，实际上就是虚拟化。所以只要在家里准备一台配置较好的主机，多做几个虚拟机，就能大致上模拟出一个分布式环境，再学习掌握压力测试工具和方法，比如Jmeter等，就可以上手了。自学技术是一件神奇的事。痛，并快乐着
