面试宝典第三话 -- 如果系统QPS突然提升10倍该怎么处理?
在高并发系统重，QPS(Queries Per Second)是一个重要的性能指标。当系统QPS突然提升10倍时 ，如果没有合理的对应措施，系统可能会出现性能瓶颈甚至奔溃。本文将介绍在Java系统中如何应对这种情况。
1. 预防性措施
1.1 性能监控
首先，建立完善的性能监控体系，实时监控系统额度QPS、CPU、内存、磁盘IO等指标，及时发现和预警性能问题。
1.2 负载均衡
使用负载均衡中间件（如Nginx）将流量分布到多个节点上，防止某个节点成为瓶颈。
1.3 部署备用节点
流量突增假如伴随着事件，在事件发布之前做好备用节点，使用zk或者redis的心跳过期监听来启动备用节点，以防节点挂了一个之后导致其他节点成为瓶颈，也有可能会跟着挂掉。
2.突发流量处理
2.1 根据系统扩量
在突发流量到来时，可通过水平扩展快速提升系统容量：
自动扩展：使用容器编排工具（如k8s）配置自动扩展策略，根据流量自动增加或减少服务实例数量。
服务拆分：使用微服务价格，每个小服务独立扩展，便于节点批量新增。
2.2 缓存策略
合理使用缓存，能大幅度提升系统性能，减少数据库压力：
本地缓存：可以使用guava或caffeine等本地缓存库缓存热点数据。
分布式缓存：使用Redis缓存高频访问的数据。
2.3 限流与降级
限流：使用限流算法（如令牌桶、漏桶）限制每秒请求数，保护系统免受流量冲击。
降级：对非核心功能进行降级处理，确保核心功能的稳定性。
3.实现步骤
3.1 性能监控实现
使用Spring Boot Actuator监控系统性能，添加xml依赖
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
</dependency>
yaml配置Actuator
management:
endpoints:
web:
exposure:
include: "*"
metrics:
export:
prometheus:
enabled: true
集成Prometheus和Grafana，实现实时监控和告警。
3.2 本地缓存实现
使用guava的Cache做本地缓存，引入依赖
<dependency>
<groupId>com.google.guavagroupId>
<artifactId>guavaartifactId>
<version>32.1.2-jreversion>
dependency>
代码实现
static Cache<String, String> expireCached = CacheBuilder.newBuilder()
.maximumSize(100) //最大缓存数量
.expireAfterAccess(120000, TimeUnit.MILLISECONDS) //120S缓存过期
.expireAfterWrite(120000, TimeUnit.MILLISECONDS)
.build();
ConcurrentMap<String, String> map = expireCached.asMap();
String data = map.get(data_key);
//不存在才从新查询 并存入缓存
if(put == null){
//查询db
......
//存入本地缓存
map.put(data_key,data);
}
本地缓存需要每个节点为维护一套数据，缓存仅对当前节点生效。
3.3 分布式缓存策略实现
使用Redis实现分布式缓存，引入依赖
<dependency>
<groupId>org.springframework.bootgroupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-redisartifactId>
dependency>
- yaml配置
spring:
data:
redis:
database: 0
host: 192.168.168.131
port: 6379
#连接超时时间
timeout: 5000
repositories:
enabled: false
- 代码缓存数据
@Service
public class CacheService {
@Autowired
private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;
public void cacheData(String key, Object value) {
redisTemplate.opsForValue().set(key, value, 10, TimeUnit.MINUTES);
}
public Object getData(String key) {
return redisTemplate.opsForValue().get(key);
}
}
分布式节点的益处就是仅需一次缓存，其他节点都可用。
4 限流与降级实现
限流就不重复写了，之前的文章都有，贴个门吧
4.1 切面限流实现
面试宝典第二话 – 如何设计一个秒杀系统
4.2 Gateway 熔断 限流
SpringCloud第五话 – Gateway实现负载均衡、熔断、限流
5.总结
当系统QPS突然提升10倍时，通过性能监控、负载均衡、缓存策略、限流与降级等措施 ，可以有效的应对突发流量，保障系统的稳定性和高性能。本文介绍了这些措施的实现步骤，仅供大家参考。
以上就是本文的全部内容了，希望这篇文章对你 有所帮助！
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与君歌一曲，请君为我倾耳听。