系统设计-应对流量突增的系统处理策略

摘要: 本文全面的总结了应对系统流量突增的策略，包括系统鲁棒性的设计，提前压力测试，识别流量激增的原因，上线后利用限流和熔断保障系统的稳定性，弹性扩容提升系统承载能力等。

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应对流量突增时的系统处理策略

当业务系统遭遇流量暴增的极端情况，不能仅依赖简单扩容，而应从架构设计与压测验证，问题分析，提前准备响应工具和策略三个维度系统性应对。

一般来说，应对流量激增需要提前考虑。

不能过度设计，一切皆有成本，根据奥卡姆剃刀原则，尽量保持简单，除非只有复杂的才能解决问题，只是需要准备好极端情况的应急方案。

一 设计阶段:

从架构层面提升系统抗压能力，防患于未然。

下面说的这些都是需要在对业务了解的情况下做认真的评估后的措施，要利用宝贵的经验来判断。

记住，一切复杂性都有成本。

1. 分而治之，横向扩展

   • 避免单点部署，采用分布式架构，多实例分摊流量。

2. 微服务拆分

   • 将单体应用按业务拆分为独立服务（如用户、订单、商品），隔离故障，独立扩容。

3. 分库分表

   • 数据库层面应对高并发读写：
     • 单库连接数瓶颈 → 多库部署。
     • 单表数据量过大（千万级）→ 水平分表，提升查询性能。

前面这三点说的，本质上一回事。即支持弹性扩展。快速增加计算资源，如提升服务器配置、增加数据库从库、扩展缓存节点。

4. 池化技术

   • 使用连接池（数据库）复用资源，避免频繁创建/销毁带来的开销。

5. 缓存加速

   • 读多写少场景使用缓存（Redis、本地缓存），显著降低数据库压力。
   • 注意缓存穿透、击穿、雪崩的防护机制。

6. 异步化处理

   • 将非实时操作异步化（如发短信、写日志），通过消息队列解耦，提升响应速度与吞吐量。

还需要有兜底思维：假设任何环节都可能失败，因此要做好容错与降级：

• 使用分布式锁时，考虑Redis宕机后的降级方案（如数据库乐观锁）。
• 关键流程需有数据对账机制，确保最终一致性。
• 所有外部依赖调用设置超时与重试策略。

验证系统极限也是必要的。

• 上线前必须进行全链路压测，摸清系统真实承载能力。
• 使用工具模拟高并发场景，定位瓶颈（网络、CPU、数据库、中间件等）。
• 压测后优化调用链路，并制定应急预案。

通过压测，可以反过来调整设计，所以我把压测和设计放在一起。压测就相当于高考前的模拟演练。

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二、未雨绸缪: 准备好你自己的工具箱

在流量洪峰瞬间冲击系统时，关键的目标是防止系统崩溃，保障核心服务可用。因此，提前要准备好工具箱，或者自己的称手武器，来保障系统的稳定性。

在识别流量洪峰的原因后，可以采取以下工具和策略来保障系统的稳定性，提前准备好:

1. 限流

   • 控制请求速率，丢弃超出系统承载能力的请求。
   • 实现方式：令牌桶算法、漏桶算法。
   • 工具支持：Guava RateLimiter（单机）、Redis（分布式）、Sentinel（流量控制与熔断一体化）。

2. 降级与熔断

   • 熔断：对不稳定或响应慢的非核心服务（如推荐、评论）快速失败，避免连锁故障（雪崩效应）。
   • 降级：关闭非关键功能（如日志、分析），返回兜底数据（如缓存默认值），释放系统资源。

3. 消息队列削峰填谷

   • 引入MQ（如Kafka、RabbitMQ）缓冲突发流量，系统按自身处理能力消费请求，实现“削峰”。
   • 适用于秒杀、抢购等场景，先收请求，后异步处理。

三: 兵来将挡，水来土掩，冷静分析，定位根源

流量激增后立即分析流量暴增原因，判断其合理性：

• 是否为正常业务高峰？
  如双十一大促，需结合历史压测数据评估系统承载能力，提前制定预案。

• 是否为系统缺陷？
  检查日志与监控，排查是否存在代码bug（如循环调用、缓存击穿）导致请求放大。

• 是否为恶意攻击？
  分析IP分布、User-Agent等，识别爬虫或DDoS攻击，采取IP封禁、限速、风控拦截等措施。

识别了这些问题后，从工具箱里拿出提前准备好武器，从容应对，要不然只好熬夜加班了，问题严重还要承担严重的责任。

总结：

先设计，再压测，准备好工具箱，遇到问题，先分析原因，再使用工具箱里的工具及时应对，如果有超出设计的情况出现，也必须做好应急措施，比如采取熔断或者限流等措施。