分布式高并發(fā)的處理方法有哪些？動力節(jié)點(diǎn)小編來告訴大家處理高并發(fā)的六種方法。

1.系統(tǒng)拆分，將一個系統(tǒng)拆分為多個子系統(tǒng)，用dubbo來搞。然后每個系統(tǒng)連一個數(shù)據(jù)庫，這樣本來就一個庫，現(xiàn)在多個數(shù)據(jù)庫，這樣就可以抗高并發(fā)。

2.緩存，必須得用緩存。大部分的高并發(fā)場景，都是讀多寫少，那你完全可以在數(shù)據(jù)庫和緩存里都寫一份，然后讀的時候大量走緩存不就得了。畢竟人家redis輕輕松松單機(jī)幾萬的并發(fā)啊。沒問題的。所以你可以考的慮考慮你的項(xiàng)目里，那些承載主要請求讀場景，怎么用緩存來抗高并發(fā)。

3.MQ(消息隊(duì)列)，必須得用MQ。可能你還是會出現(xiàn)高并發(fā)寫的場景，比如說一個業(yè)務(wù)操作里要頻繁搞數(shù)據(jù)庫幾十次，增刪改增刪改，瘋了。那高并發(fā)絕對搞掛你的系統(tǒng)，人家是緩存你要是用redis來承載寫那肯定不行，數(shù)據(jù)隨時就被LRU(淘汰掉最不經(jīng)常使用的)了，數(shù)據(jù)格式還無比簡單，沒有事務(wù)支持。所以該用mysql還得用mysql啊。那你咋辦?用MQ吧，大量的寫請求灌入MQ里，排隊(duì)慢慢玩兒，后邊系統(tǒng)消費(fèi)后慢慢寫，控制在mysql承載范圍之內(nèi)。所以你得考慮考慮你的項(xiàng)目里，那些承載復(fù)雜寫業(yè)務(wù)邏輯的場景里，如何用MQ來異步寫，提升并發(fā)性。MQ單機(jī)抗幾萬并發(fā)也是ok的。

4.分庫分表，可能到了最后數(shù)據(jù)庫層面還是免不了抗高并發(fā)的要求，好吧，那么就將一個數(shù)據(jù)庫拆分為多個庫，多個庫來抗更高的并發(fā);然后將一個表拆分為多個表，每個表的數(shù)據(jù)量保持少一點(diǎn)，提高sql跑的性能。

5.讀寫分離，這個就是說大部分時候數(shù)據(jù)庫可能也是讀多寫少，沒必要所有請求都集中在一個庫上吧，可以搞個主從架構(gòu)，主庫寫入，從庫讀取，搞一個讀寫分離。讀流量太多的時候，還可以加更多的從庫。

6.solrCloud:

SolrCloud(solr 云)是Solr提供的分布式搜索方案，可以解決海量數(shù)據(jù)的 分布式全文檢索，因?yàn)榇罱思海虼司邆涓呖捎玫奶匦?，同時對數(shù)據(jù)進(jìn)行主從備份，避免了單點(diǎn)故障問題?？梢宰龅綌?shù)據(jù)的快速恢復(fù)。并且可以動態(tài)的添加新的節(jié)點(diǎn)，再對數(shù)據(jù)進(jìn)行平衡,可以做到負(fù)載均衡：

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