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在当今互联网时代，随着业务规模的不断扩大，高并发场景下的系统稳定性与性能问题日益凸显，如何有效地处理高并发请求，提高系统吞吐量，成为许多开发者和运维人员关注的焦点，本文将针对高并发场景下的处理顺序，从策略与实践角度进行解析，以期为读者提供有益的参考。
高并发场景下的处理顺序策略
1、预处理
（1）限流：通过限流策略，控制进入系统的请求量，防止系统因过载而崩溃，常见的限流算法有令牌桶、漏桶等。
（2）降级：在系统资源不足的情况下，通过降级策略降低部分服务的响应时间或功能，以保证核心业务的正常运行。
（3）熔断：当系统出现故障时，通过熔断策略切断故障链，避免故障蔓延，保证系统的稳定性。
2、处理层
（1）异步处理：采用异步编程模型，将耗时操作放在后台执行，提高系统吞吐量。
（2）缓存：利用缓存技术，减少对数据库等资源的访问，降低响应时间。
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（3）负载均衡：通过负载均衡技术，将请求分发到不同的服务器，提高系统可用性和吞吐量。
3、存储层
（1）分布式存储：采用分布式存储技术，提高数据读写性能和系统可用性。
（2）读写分离：将读操作和写操作分离，提高数据库性能。
（3）数据分片：将数据分散存储到多个节点，降低单节点压力，提高系统吞吐量。
高并发场景下的处理顺序实践
1、案例一：电商平台
（1）预处理：采用令牌桶限流算法，限制每秒进入系统的请求量，当系统资源不足时，对非核心业务进行降级，如关闭部分广告位，对关键业务进行熔断，如订单支付。
（2）处理层：采用异步编程模型，将订单处理、库存更新等耗时操作放在后台执行，利用缓存技术，减少对数据库的访问，采用负载均衡技术，将请求分发到不同的服务器。
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（3）存储层：采用分布式存储技术，提高数据读写性能，实现读写分离，将读操作和写操作分离，对数据进行分片，降低单节点压力。
2、案例二：社交平台
（1）预处理：采用漏桶限流算法，控制每秒进入系统的请求量，当系统资源不足时，对非核心业务进行降级，如关闭部分推荐功能，对关键业务进行熔断，如消息推送。
（2）处理层：采用异步编程模型，将消息推送、好友关系更新等耗时操作放在后台执行，利用缓存技术，减少对数据库的访问，采用负载均衡技术，将请求分发到不同的服务器。
（3）存储层：采用分布式存储技术，提高数据读写性能，实现读写分离，将读操作和写操作分离，对数据进行分片，降低单节点压力。
高并发场景下的处理顺序对于保证系统稳定性和性能至关重要，通过预处理、处理层和存储层的策略与实践，可以有效提高系统在高并发场景下的性能，在实际应用中，需要根据业务需求和系统特点，灵活选择合适的处理顺序策略。
标签： #高并发的处理顺序
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