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做培训的都上哪些网站,小游戏制作平台,做直播小视频在线观看网站,网站建设 业务走下坡一、剧情核心冲突与细节第三次压力测试结果出炉#xff1a;模拟国庆高峰期 100 万用户并发访问#xff0c;首页加载时间 12 秒#xff0c;预约接口响应时间 4.5 秒#xff0c;远超 500ms 的目标#xff1b;更严重的是#xff0c;Redis 集群在峰值时出现 “缓存击穿”模拟国庆高峰期 100 万用户并发访问首页加载时间 12 秒预约接口响应时间 4.5 秒远超 500ms 的目标更严重的是Redis 集群在峰值时出现 “缓存击穿”大量请求直达 MySQL导致数据库连接池耗尽服务出现 5 分钟的部分不可用。运维团队紧急扩容服务器但效果甚微林悦意识到必须从 “缓存协同、异步优化、SQL 调优” 三个维度进行系统性攻坚。二、知识点融入与解决路径深化技术细节多级缓存的 “协同与防雪崩” 设计缓存层级协同①浏览器缓存静态资源JS、CSS、图片设置 Cache-Control: max-age864001 天首页 HTML 设置 ETag实现协商缓存②CDN 缓存阿里云 CDN 加速静态资源配置 “智能压缩” 和 “防盗链”热门景区图片设置缓存过期时间 7 天③网关缓存Gateway 缓存景区基础信息如名称、地址TTL5 分钟减轻后端服务压力④本地缓存服务端用 Caffeine 缓存高频访问的商品库存TTL1 分钟最大容量 10000缓存命中率需≥90%⑤分布式缓存Redis 集群缓存用户会话TTL2 小时、实时客流数据TTL30 秒、订单列表TTL10 分钟。缓存问题综合治理①穿透防护布隆过滤器初始化加载所有景区 ID、商品 ID部署在 Gateway 层过滤无效 ID 请求②雪崩防护Redis 缓存过期时间添加随机值±30 秒避免同一时间大量缓存失效Redis 集群采用主从 哨兵模式3 主 3 从架构单个主节点故障时 10 秒内完成主从切换③一致性防护采用 “Canal 监听 MySQL binlog” 机制当商品库存、景区信息更新时自动触发 Redis 缓存更新确保缓存与数据库数据最终一致。异步通信的 “消息队列 事件驱动” 模式将系统中 “非实时、非核心” 流程全部改为异步①订单通知预约成功后预约服务发送消息到 RabbitMQ “order_notice” 队列交换机类型 Direct通知服务消费消息异步发送短信、推送 APP 通知②数据统计订单支付完成后发送消息到 “data_statistics” 队列交换机类型 Topic数据处理服务消费消息异步更新景区销售额、游客量统计③日志采集各服务通过 Logback 将日志发送到 Kafka “service_log” 主题ELK 集群消费 Kafka 日志实现日志异步采集与分析。消息队列配置细节RabbitMQ 开启 “消息持久化” 和 “死信队列”死信队列 TTL24 小时用于处理消费失败的消息Kafka 设置副本数 3确保日志不丢失。SQL 优化的 “执行计划 索引优化” 实操针对慢查询进行专项优化①慢查询定位开启 MySQL 慢查询日志long_query_time1 秒通过 pt-query-digest 分析日志发现 “SELECT * FROM order WHERE user_id? AND create_time BETWEEN ? AND ?” 查询耗时 2.3 秒②执行计划分析explain 显示该查询未使用索引全表扫描③索引优化创建 “user_idcreate_time” 组合索引索引类型为 B-tree优化后查询耗时缩短至 0.05 秒④其他优化禁用 SELECT *只查询必要字段将复杂的 “订单表 商品表 景区表” 三表关联查询拆分为三次单表查询通过应用层组装数据调整 MySQL 参数innodb_buffer_pool_size 物理内存的 70%提升缓存命中率max_connections1000避免连接池耗尽。三、考点深度关联本单元深化了 “多级缓存的协同策略”“消息队列的交换机类型与死信队列配置”“SQL 优化的执行计划分析”这些是案例分析题中 “系统性能瓶颈排查与优化” 的必考内容。例如真题中常给出 “高并发下系统响应慢” 的场景需从缓存、异步、SQL 三个维度给出优化方案而缓存防雪崩、消息持久化等细节也是论文 “性能优化” 章节的关键论据。