面试题官:高并发经验有吗,并发量多少,如何回复?
off999 2025-04-01 21:17 33 浏览 0 评论
一、有实际高并发经验(建议结构)
- 直接量化
"在XX项目中,系统日活用户约XX万,核心接口峰值QPS达到XX,TPS处理能力为XX/秒。通过压力测试验证过XX并发线程下的稳定性。" - 技术方案展开
"为支撑这个量级,我们做了这些优化: - 缓存层:Redis集群+本地缓存,缓存命中率提升至92%
- 数据库:MySQL分库分表(XX个分片)+读写分离,配合连接池优化
- 流量削峰:RabbitMQ异步化处理订单,Kafka做日志采集
- 限流降级:Sentinel对核心接口配置QPS阈值和熔断策略
- 横向扩展:通过K8s实现自动弹性伸缩,高峰期扩容30%容器节点"
- 结果与反思
"最终系统在双十一大促期间平稳度过,平均响应时间控制在200ms以内。后续通过全链路压测发现XX环节存在瓶颈,优化线程池参数后吞吐量提升了40%。"
二、无直接经验但懂原理(迂回展现能力)
"虽然我目前的工作场景并发量在QPS 500左右,但通过系统性学习掌握了高并发设计的核心方法:
- 分层防御策略:从DNS负载均衡到Nginx反向代理,再到服务层熔断限流
- 读写分离实践:在个人项目中用MyCAT实现MySQL读写分离,压测时QPS提升3倍
- 异步化改造:使用线程池处理非核心链路,响应时间降低70%
- 技术验证:用JMeter模拟过万级并发,通过Redis+Lua实现分布式锁解决超卖问题
如果有机会参与高并发项目,我可以快速落地这些技术方案。"
三、典型回答示例
面试官:能具体说说数据库优化的细节吗?
候选人:
"当QPS突破2000时,我们遇到了数据库连接瓶颈:
- 将单库拆分为16个分片,使用ShardingSphere做路由
- 配置HikariCP连接池,根据TP99调整maxPoolSize到50
- 对热点数据(如商品库存)采用Redis原子操作+MQ异步落库
- 慢查询优化:通过SkyWalking定位到未命中索引的SQL,优化后执行时间从800ms降到15ms"
四、避坑指南
- 错误示范:
"我们系统用户量很大,具体数字记不清了,主要用Redis和MQ解决的"
(缺乏量化指标,显得经验模糊) - 正确姿势:
"在618大促期间,订单服务要支撑峰值2000QPS,我们通过: - 预减库存方案避免实时查库
- 订单状态变更走MQ异步通知
- 动态扩容到20个Pod实例
最终系统在1分钟内处理了12万笔订单,期间CPU负载维持在70%以下"
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