它的通用设计方法是什么

缓存：使用缓存来提高系统的性能，就好比用“拓宽河道”的方式抵抗高并发大流量的冲击。

异步：在某些场景下，未处理完成之前，我们可以让请求先返回，在数据准备好之后再通知请求方，这样可以在单位时间内处理更多的请求。

Web 2.0 是缓存的时代，这一点毋庸置疑。缓存遍布在系统设计的每个角落，从操作系统到浏览器，从数据库到消息队列，任何略微复杂的服务和组件中，你都可以看到缓存的影子。我们使用缓存的主要作用是提升系统的访问性能，那么在高并发的场景下，就可以支撑更多用户的同时访问。

那么为什么缓存可以大幅度提升系统的性能呢？我们知道数据是放在持久化存储中的，一般的持久化存储都是使用磁盘作为存储介质的，而普通磁盘数据由机械手臂、磁头、转轴、盘片组成，盘片又分为磁道、柱面和扇区，盘片构造图我放在下面了。

盘片是存储介质，每个盘片被划分为多个同心圆，信息都被存储在同心圆之中，这些同心圆就是磁道。在磁盘工作时盘片是在高速旋转的，机械手臂驱动磁头沿着径向移动，在磁道上读取所需要的数据。我们把磁头寻找信息花费的时间叫做寻道时间。

普通磁盘的寻道时间是 10ms 左右，而相比于磁盘寻道花费的时间，CPU 执行指令和内存寻址的时间都在是 ns（纳秒）级别，从千兆网卡上读取数据的时间是在μs（微秒）级别。所以在整个计算机体系中，磁盘是最慢的一环，甚至比其它的组件要慢几个数量级。因此，我们通常使用以内存作为存储介质的缓存，以此提升性能。

当然，缓存的语义已经丰富了很多，我们可以将任何降低响应时间的中间存储都称为缓存。缓存的思想遍布很多设计领域，比如在操作系统中 CPU 有多级缓存，文件有 Page Cache 缓存，你应该有所了解。

异步处理

异步也是一种常见的高并发设计方法，我们在很多文章和演讲中都能听到这个名词，与之共同出现的还有它的反义词：同步。比如，分布式服务框架 Dubbo 中有同步方法调用和异步方法调用，IO 模型中有同步 IO 和异步 IO。

那么什么是同步，什么是异步呢？以方法调用为例，同步调用代表调用方要阻塞等待被调用方法中的逻辑执行完成。这种方式下，当被调用方法响应时间较长时，会造成调用方长久的阻塞，在高并发下会造成整体系统性能下降甚至发生雪崩。

异步调用恰恰相反，调用方不需要等待方法逻辑执行完成就可以返回执行其他的逻辑，在被调用方法执行完毕后再通过回调、事件通知等方式将结果反馈给调用方。

异步调用在大规模高并发系统中被大量使用，比如我们熟知的 12306 网站。当我们订票时，页面会显示系统正在排队，这个提示就代表着系统在异步处理我们的订票请求。在 12306 系统中查询余票、下单和更改余票状态都是比较耗时的操作，可能涉及多个内部系统的互相调用，如果是同步调用就会像 12306 刚刚上线时那样，高峰期永远不可能下单成功。

而采用异步的方式，后端处理时会把请求丢到消息队列中，同时快速响应用户，告诉用户我们正在排队处理，然后释放出资源来处理更多的请求。订票请求处理完之后，再通知用户订票成功或者失败。

处理逻辑后移到异步处理程序中，Web 服务的压力小了，资源占用的少了，自然就能接收更多的用户订票请求，系统承受高并发的能力也就提升了。

以淘宝为例，当时在业务从 0 到 1 的阶段是通过购买的方式快速搭建了系统。而后，随着流量的增长，淘宝做了一系列的技术改造来提升高并发处理能力，比如数据库存储引擎从 MyISAM 迁移到 InnoDB，数据库做分库分表，增加缓存，启动中间件研发等。

当这些都无法满足时就考虑对整体架构做大规模重构，比如说著名的“五彩石”项目让淘宝的架构从单体演进为服务化架构。正是通过逐步的技术演进，淘宝才进化出如今承担过亿 QPS 的技术架构。

归根结底一句话：高并发系统的演进应该是循序渐进，以解决系统中存在的问题为目的和驱动力的。