Java面试场景题 面试官：你负责的系统的QPS突然提升10倍，你需要如何...？我：阿巴阿巴...
面试准备阶段除了需要看八股文以外，还需要思考各种各样的场景题，以此记录每一个思考的场景提，新人文章写作，如存在错误，欢迎指正（写了很久发现ChatGPT生成的文章言简意赅，故采用GPT生成的文章）。
面试官：现在你负责的系统的QPS突然提升10倍，你需要如何紧急解决访问问题。后续针对系统如何改造来满足提升的QPS访问量？
一、短期应急方案（快速止血）
当 QPS 突然飙升，首要目标是 稳定系统，防止崩溃。主要措施包括 扩容、缓存优化、限流降级 等。
1. 进行流量分析
- 流量来源：确认是正常流量增长、爬虫攻击，还是误操作导致。
- 访问热点：确定哪些接口或数据库查询造成了瓶颈。
- 系统瓶颈：查看 CPU、内存、数据库连接池、慢查询等指标。
2. 临时扩容（Scale Up & Out）
- 横向扩展（Scale Out）：
- 通过 Kubernetes / Docker / 虚拟机 快速增加应用实例。
- 纵向扩展（Scale Up）：
- 增加 CPU、内存、磁盘 IOPS，提升服务器计算能力。
- 数据库分流：
- 启用 读写分离，将查询分配给 只读副本。
3. 启用缓存，降低数据库压力
- Redis：缓存热点数据，减少数据库查询。
- CDN 加速：静态资源（图片、JS、CSS）通过 CDN 分发，减轻服务器负担。
- 查询结果缓存：使用 Redis 缓存高频 SQL 查询，避免重复计算。
4. 限流降级，防止系统雪崩
- 限流：使用 Sentinel、Nginx 控制最大 QPS，避免过载。
- 熔断降级：非核心服务（日志、统计）可降级或丢弃部分请求。
- 静态化热点数据：如首页数据缓存静态化，减少动态请求。
5. 数据库优化
- 优化 SQL：
- 使用 索引优化查询，减少 JOIN 操作。
- 分库分表：
- 针对用户数据、订单数据拆分，降低单库压力。
- 读写分离：
- 读操作使用 只读副本，减少主库负载。
6. 监控 & 告警
- 使用 Prometheus + Grafana 监控 QPS、CPU、数据库负载。
- 设置自动扩容（HPA），让系统自动调整资源。
- 配置告警，QPS 超过阈值时通知运维人员。
二、长期优化方案（架构升级）
短期方案只能缓解问题，要真正支撑高 QPS，需要从 架构、数据库、缓存、消息队列 等方面优化。
1. 架构优化（单体 → 微服务）
- 单体架构拆分为微服务，各模块独立扩展。
- 使用 Spring Cloud / Kubernetes 进行动态扩展和负载均衡。
- API 网关（Nginx / Spring Cloud Gateway） 进行限流、缓存和服务治理。
2. 数据库优化
- 读写分离：主库只处理写操作，多个从库提供读操作。
- 分库分表：
- 水平拆分：将用户数据、订单数据拆分到不同的数据库。
- 垂直拆分：不同业务拆分到不同的表。
- 引入 NoSQL（Elasticsearch、MongoDB） 处理高并发查询。
3. 引入消息队列，削峰填谷
- 使用 Kafka/RabbitMQ/RocketMQ 异步处理请求。
- 秒杀、抢购等场景 通过 MQ 削峰填谷，避免数据库被打爆。
- 日志存储、邮件通知 也可采用异步模式，提高吞吐量。
4. 自动化运维与扩展
- Kubernetes HPA（Horizontal Pod Autoscaler） 自动扩容服务实例。
- 自动流量回放 + 压测（JMeter / Gatling），提前发现瓶颈。
- 日志分析（ELK：Elasticsearch + Logstash + Kibana） 发现异常流量。
最终建议
- 短期：立刻扩容、使用缓存、限流降级，防止系统崩溃。
- 长期：引入微服务、读写分离、NoSQL、MQ，提升系统抗压能力。
通过 短期应急方案 迅速止血，再逐步推进 长期架构优化，确保系统能支撑未来的更高 QPS！🚀
