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写 Python 的人,有几个有高并发经验的?

Python编程时光 • 4 年前 • 507 次点击  

找工作时,我们经常能在招聘信息上看到这么一条:有构建大型互联网服务及高并发经验者,优先。

 

但对中小公司的程序员来说,高并发似乎遥不可及——公司业务不需要,用户量级不够,老板说用不上高并发架构设计,何来“高并发经验”呢?

 

作为过来人,我想说的是:公司业务流量平稳,不表示不会遇到高并发的需求场景。拿最常见的技术方案举例吧,电商系统里的下单流程设计,在每秒只调用一次的系统中,关注业务逻辑本身就足够了:查询库存是否充足,在数据库中生成订单,成功后锁定库存,然后进入支付流程。

 

这个流程非常清晰,实现也简单,但如果做秒杀活动,再配合一些运营推广,你会发现下单操作的调用量高达 10,000 次/秒,之前的方案不再适用,需要设计新方案:10000 次请求同时查询库存,是否会把库存系统拖垮?如果请求全部通过,就要同时生成 10000 次订单,数据库能否抗住?如果抗不住,我们要如何做?

 

虽说每家公司所处的行业、业务场景不同,所需要的高并发系统是不一样的,但其中的设计和优化思想,却是万变不离其宗,是可习得的。所以,为了避免遇到问题时手忙脚乱,要提前做好知识储备,以应对随时可能出现的高并发需求场景。

 

其实这方面知识,我也一直在学习,想从别人的经验总结里提炼一点思路。这两天,刚刚看完唐扬的《高并发系统设计 40 问》,超出预期,感觉收获很大。

 

唐扬是美图公司技术专家。工作十余年,他参与研发过三个 DAU 过千万的大型高并发系统,主导过 RPC 框架、分布式消息系统、注册中心等中间件系统的研发,对高并发系统设计的各个方面都有所涉猎,见证了系统从初期构建,到承接高并发大流量的全过程,并累积了大量系统演进经验。

 

专栏里的知识以及他对高并发的思考,兼具深度和广度,对我启发很大。对新手来说,也提供了很多高并发问题的解决方案,值得反复阅读思考。我已经准备好二刷了,不过在这之前,我要把这门课推荐给你。

 

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专栏总 49 讲,目前已全部完结。唐扬以虚拟的高并发系统为主线,带你分析随着前端并发增加,这个系统的变化以及会遇到的一系列痛点问题,从数据库、缓存、消息队列、分布式服务和维护五个角度展开,针对问题寻找解决方案,让你置身其中,真真切切地走一遍系统演进的道路。

 

最后,他还会用两个实际案例(一个是如何设计承担每秒几十万次用户未读数请求的系统,另一个例子是信息流系统的设计)把前面学过的知识点串联起来,手把手带你搞定高并发大流量的冲击。

 

总的来说,跟着学完这门课,你会有三个收获:

  1. 掌握高并发系统设计的“套路”;

  2. 理解基本的系统设计思想,帮助你对新的知识触类旁通,举一反三;

  3. 突破技术瓶颈和所处平台限制,具备一个优秀架构师的资质。

 

发文前我看了下,专栏已有 1,4000+ 订阅了,口碑也不错,截了些评论供你参考:

 

 

 

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