微博真牛X！什么样的技术架构，可以同时支持 80 个明星并发...

Posted 2021-05-22 Java技术栈

从技术上来说，什么样的架构能够应对瞬间亿级访问量？真的能支持8个明星、80个明星的瞬间亿级流量？

 

不得不承认，明星的内容与流量支撑起了微博的大半江山。

每次明星爆出热点事件，观众都会第一时间奔向微博吃瓜，瞬间涌入的流量也直接导致了微博宕机。

微博史上瘫痪最严重的一次，持续了1.5个小时，王高飞也在微博上表示，紧急租了1000台服务器才解决问题。

 

发生了几次宕机事件后，吃瓜群众们对此表示已经习惯，甚至很多人认为，如果明星突然宣布结婚或分手微博还没崩，只能证明该明星还不够火。

都2021年了，微博为何还是会时不时的崩一下？

据业内技术人员介绍，服务器集群都会按照平时流量预估的峰值来设置。

由于突发热点事件造成的瞬间流量过大，导致服务器压力承受不住客户请求而崩溃。为了成本考虑，目前微博都是在热点事件爆发后才会去阿里云紧急扩容。

为微博省去了大量的成本，毕竟平时如果征用这么多服务器，也都基本处于闲置状态，实在过于浪费。

阿里云官微曾表示，一台机器租用1小时只要1.86元，但事实上这只是华北3区一台低配版机器的价格。

就按这个低配价来算，每天使用1台机器将产生45元钱左右的费用，1000台就要45000元，一月就是135万元，一年将近为微博带来1620万元的成本。

粗略算来，动态扩容一年或许可以为微博省下超过1000万的费用。

其实，出现宕机也不全是微博的错，毕竟热点无法预测。其实微博的系统架构挺牛的了，只要不出现大事件，一般都不会崩的。

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纲

1

IO高并发优化,从一万到百万并发性能优化

1、双十一亿级并发下IO模型的优劣

2、高并发下IO模型高频面试题

3、高并发下同步IO与异步IO的区别

4、高并发下阻塞IO与非阻塞IO的本质

5、高并发下多路复用器原理及实现区别

6、高并发下select、poll、epoll原理解析

7、高并发下服务器如何突破十万、百万并发

8、高并发下netty性能和IO模型的对应关系

9、高并发下内核提供的系统调用原理

10、高并发下中断及线程调度原理

11、高并发下redis、nginx的io模型分别是如何实现的

12、高并发下kafka使用的IO模型和netty是否一样

2

极限并发下多线程引发的性能问题以及调优策略

1、从响应和吞吐的高维度理解什么是高并发调优

2、为什么有了synchronized还需要JUC？

3、为什么CAS和AQS是JUC的核心？

4、可见、有序、原子-深入JVM源码理解多线程三大特性

5、门闩（Latch）同步器适用于什么场景？

6、篱笆（Barrier）同步器适用于什么场景？

7、信号量（Semaphore）同步器适用于什么场景？

8、阶段同步器（Phaser）适用于什么场景？

9、原生锁支持（LockSupport）适用于什么场景？

10、三大场景在实战中运用线程池提升系统性能

11、生产环境中的线程池如何监控？

12、线程池有哪些拒绝策略？

13、有哪些拒绝策略应用在生产环境中？

14、线程池有哪些在实际中的应用场景

3

极限并发下分布式事务的常见问题及最优解决方案

1、分布式场景系统中数据一致性问题如何解决 

2、分布式事务的设计思路分析。

3、两阶段提交协议、三阶段提交协议。

4、组合存储组件，分布式事务如何解决？

5、TCC（Try Confirm Cancel）解决方案。

6、阿里巴巴分布式事务框架：Seata实际落地方案。

7、消息队列+本地事件表+定时任务方案。

8、自定义可靠消息服务方案。

9、最大努力通知方案。

4

极限并发下常用中间件该如何选型

1、Nginx+Redis+MQ+DB下秒杀实现原理

2、Nginx+Redis+MQ+DB下限购实现原理

3、Nginx+Redis+MQ+DB下亿级流量实现原理

4、Redis在架构中的意义

5、分布式微服务是快了还是慢了

6、高可用和可用性对架构的重要性

7、CP v.s AP，在CAP中，到底有没有CP

8、Redis集群在架构中的重要意义

5

JUC技术核心AQS同步队列设计与实现

1、Java并发包JUC结构体系

2、ReentrantLock背后的哲学

3、小白都能听得懂的：AQS设计与思考

4、小白都能听得懂的：AQS实现与优化

5、独家详解：AQS核心代码逐行分解

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