京东外卖上线就挂了，高并发架构该这么扛！在 4 月 22 日中午的午高峰期间，京东外卖的订单量急剧增加，导致系统无法承受

沉默是金，总会发光

大家好，我是沉默

在 4 月 22 日中午的午高峰期间，京东外卖的订单量急剧增加，导致系统无法承受如此高的负载，从而出现了短暂故障。用户反映的问题包括：下单后长时间等待商家接单、页面无法查看商品信息。

在互联网世界，大促上线当天系统挂了，并不稀奇：

淘宝双 11：秒杀一开始就闪崩
12306 春节抢票：点击购票直接挂掉
拼多多百亿补贴：库存更新跟不上

而这背后，往往都藏着一个核心问题：架构设计没扛住高并发。

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常见“扛不住”的原因

系统挂了，不能全怪程序员。

多数时候，并不是代码写得不行，而是架构设计有短板。就像一个楼房，再漂亮也得打好地基，否则地震来临，一样塌。

几个常见的“架构硬伤”包括：

1. 没有限流，全量请求一窝蜂冲进来

就像超市大门没限流，千军万马一起冲进去，别说买菜了，连推车都拿不到。服务器瞬间爆满，直接宕机。

2. 缓存没预热，所有请求都怼数据库

热数据没提前加载，全靠数据库“硬刚”，结果直接被打爆。缓存穿透更狠——恶意请求绕过缓存直击数据库，雪上加霜。

3. 请求全同步，链路“像堵车”

前端请求发起 → 服务 A → 服务 B → 数据库，一路同步阻塞，任何一个环节慢了，全链路就卡成 PPT。

4. 没有熔断机制，一环挂了全链崩

某个服务崩了，却没有熔断或隔离措施，导致所有依赖它的服务也连环挂掉，结果：挂一个，崩全场。

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高并发架构该怎么扛？

面对高并发请求，如何保持系统稳定高效？

这里有五大策略帮你轻松应对！

1. 限流削峰：控制流速，别让请求像洪水一样压过来

接入层限流（Nginx、Sentinel、网关层）
令牌桶、漏桶算法：灵活调节流速
排队机制 + 超时丢弃（保护后端资源）

2. 缓存预热与防穿透

Redis 多级缓存（本地 + 分布式）
设置热点数据 TTL + 主动预热
布隆过滤器防止缓存穿透打到 DB

3. 异步解耦：用消息队列抗洪峰

请求入队列（Kafka、RocketMQ）
后台异步消费，提升系统响应性
保障库存扣减、订单落库可靠性

4. 服务保护机制：熔断、降级、隔离

熔断防止雪崩（Hystrix、Sentinel）
降级返回兜底方案（缓存、默认响应）
舱壁隔离：线程池隔离、服务分区

5. 压测 + 监控：提前发现瓶颈

压测工具：JMeter、Gatling、Hey
监控体系：Prometheus + Grafana
指标报警、链路追踪、系统画像

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高并发架构长啥样？

说白了，高并发架构不是堆技术名词，而是一套从入口到出口、从请求到落库的系统化设计。

我们来拆一个“高并发下单系统”的典型链路，总体架构如下：

请求流程图：限流 → 服务 → 缓存 → MQ → 数据库

每个环节都有它的存在理由：

限流模块：只让可处理的量进来；
缓存模块：90%的读请求靠它扛；
消息队列：削峰填谷，关键路径不阻塞；
异步消费者：后台慢慢落库、扣库存、发通知；
数据库 + 最终一致性：保证数据不丢、不乱。

说白了，这些机制的设计核心只有一句话：

“扛得住，稳得住，不出事

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高并发不是玄学，是系统性准备

回到开头的问题，京东外卖这次翻车，其实并不意外，而是所有互联网项目上线时都会面临的“大考”。

要系统性抗压，推荐“三件套”：

Sentinel：限流、熔断、降级全搞定，主链路护身符；
Redis：分布式缓存+预热，抗击热点访问；
RocketMQ：消息队列抗洪削峰+异步处理。

真正能打的系统，靠的不是立Flag，而是无数细节的提前准备。

高并发，不是程序员的梦魇，而是能力的炼金炉。

每一次“扛住洪峰”，都是技术团队架构功底的体现。

别等用户把你挤爆了，才想起来“限流、缓存、削峰”。

准备好系统的抗压盔甲，才能从容走上战场。

你的系统，准备好了吗？

彩蛋预告：下一篇讲点实操的！

你可能想问：

限流具体怎么写？漏桶和令牌桶到底选哪个？Redis 缓存怎么设计防穿透？消息队列怎么保证顺序性和幂等性？

这些问题，咱们下篇文章深入拆解！

下一期我会详细讲：

限流算法（漏桶 VS 令牌桶）场景适配
缓存更新策略：Cache Aside、主动刷新、双写一致性怎么做
消息队列用法：幂等性处理、消费重试、顺序保障技巧

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