大厂面试高并发面试题

掌握核心要点，应对面试挑战

在大厂面试中，高并发相关的面试题是常见且关键的部分，下面我们就来详细探讨一些常见的高并发面试题。

高并发基础概念

面试官通常会先考察候选人对高并发基础概念的理解。比如，什么是高并发？简单来说，高并发是指在同一时间段内，有大量的用户请求同时访问系统。例如，电商平台在“双11”期间，短时间内会有海量用户同时访问商品详情页、下单等操作，这就是典型的高并发场景。另外，还可能会问到并发和并行的区别，并发是指多个任务在同一时间段内交替执行，而并行是指多个任务在同一时刻同时执行。

高并发系统设计原则

设计高并发系统需要遵循一些重要原则。首先是拆分原则，将一个大的系统拆分成多个小的服务，每个服务专注于特定的业务功能。以大型社交平台为例，可以将用户服务、消息服务、动态服务等拆分开来，这样可以提高系统的可维护性和扩展性。其次是缓存原则，使用缓存可以减少对数据库的访问压力。比如，将热门商品的信息缓存到redis中，用户访问时直接从缓存中获取数据，而不是每次都查询数据库。还有异步处理原则，对于一些非关键的操作可以采用异步处理的方式，提高系统的响应速度。例如，用户注册成功后，发送欢迎邮件的操作可以异步进行。

高并发下的数据库优化

数据库是高并发系统的核心部分，优化数据库性能至关重要。常见的优化方法有索引优化，合理创建索引可以加快查询速度。比如，在用户表中，经常根据用户id进行查询，那么就可以为用户id字段创建索引。还有数据库分库分表，当数据量过大时，单库单表的性能会受到影响，通过分库分表可以将数据分散存储，提高数据库的处理能力。例如，将订单表按照订单日期进行分表，每个月的数据存储在一个单独的表中。另外，读写分离也是常用的优化策略，将读操作和写操作分别分配到不同的数据库服务器上，减轻主数据库的压力。

高并发下的缓存问题

在使用缓存时，也会遇到一些问题。比如缓存穿透，即大量请求查询不存在的数据，导致请求直接穿透缓存访问数据库。可以通过布隆过滤器来解决这个问题，布隆过滤器可以快速判断一个数据是否存在。还有缓存雪崩，当缓存中的大量数据同时过期时，会导致大量请求直接访问数据库，造成数据库压力过大。可以通过设置不同的过期时间来避免缓存雪崩。另外，缓存击穿是指某个热点数据过期时，大量请求同时访问该数据，导致数据库压力过大。可以使用互斥锁来解决这个问题，当一个请求访问该热点数据时，先获取锁，其他请求等待，避免大量请求同时访问数据库。

高并发下的限流和熔断

限流和熔断是保障高并发系统稳定性的重要手段。限流是指对系统的请求进行限制，防止系统因过载而崩溃。常见的限流算法有令牌桶算法和漏桶算法。例如，在api网关中可以使用限流算法对每个用户的请求进行限制。熔断是指当系统出现故障或压力过大时，自动切断某些服务的调用，避免故障扩散。比如，当某个微服务的响应时间过长时，就可以触发熔断机制，暂时停止对该服务的调用。