在当今数字化时代，系统的并发处理能力和服务的高可用性至关重要。这不仅关系到用户体验，更直接影响到企业的运营效率和经济效益。今天，我想和大家分享一些关于如何提升系统并发能力和确保服务高可用性的策略。

一、高并发优化策略

解决高并发问题从宏观角度来说有3个方向：

单机并发能力是整个系统性能的基础。为了尽可能减少业务接口的响应时间（Response Time，简称RT），我们需要对单机进行优化。通过优化算法、减少不必要的数据库查询和提高硬件性能等方式，可以有效提升单机处理业务的速度，进而增强单机并发能力。

想象一下单机就像一个工作者，响应时间就是他完成一项任务所需要的时间。如果我们能够通过优化工具、技能（算法和查询策略）来减少完成任务的时间，那么这个工作者在单位时间内就能处理更多的任务，这就是提高单机并发的核心思路。

当单机的处理能力达到极限时，我们需要通过水平扩展来解决。水平扩展是指将热点服务进行水平扩展，也就是复制多个相同的服务实例，并合理地分配负载。通过负载均衡器将用户请求均匀地分配到这些服务实例上，从而提高整个集群的并发能力。

这就好比一家餐厅，当一个服务员忙不过来时，我们可以再雇佣几个服务员，并安排一个领班（负载均衡器）来合理地分配顾客（用户请求）给这些服务员，这样就能同时服务更多的顾客，提升了整个餐厅的服务能力。

在提升并发能力的同时，我们不能忽视服务的保护。服务熔断和降级是两种重要的保护措施。当服务出现过载或者故障时，通过服务熔断机制，可以暂时切断对故障服务的调用，避免故障蔓延。而服务降级则是在系统资源紧张时，有选择性地减少一些非核心功能的服务，以保障核心服务的正常运行，从而提高服务的整体可用性。

例如，在电商大促期间，如果订单处理系统出现压力过大的情况，我们可以暂时将商品推荐功能（非核心功能）进行降级，集中资源保障订单的提交和处理（核心功能），确保用户能够顺利完成购物流程。

二、提高单机并发

在机器性能一定的情况下，提高单机并发能力就是要尽可能缩短业务的响应时间（ResponseTime），而对响应时间影响最大的往往是对数据库的操作。而从数据库角度来说，我们的业务无非就是读或写两种类型。

对于读多写少的业务，其优化手段大家都比较熟悉了，主要包括两方面：

对于写多读少的业务，大家可能较少碰到，对于高并发写的优化方案有：

本篇只是宏观的介绍下解决方案，具体的方案细节，请大家自行跳到对应的章节进行查阅。