Spring Cloud Alibaba微服务如何处理高并发场景？

　　1、限流： 利用Sentinel等组件实现限流，防止过高的并发量直接冲击服务，通过设置QPS（每秒查询率）或并发线程数限制，合理分配系统资源。

　　2、熔断： 实现服务熔断机制，当下游服务不稳定或响应时间过长时，自动切断调用，保护系统不被单个服务的失败拖垮。

　　3、缓存应用： 合理使用Redis等缓存技术，将热点数据缓存起来，减少数据库的压力，提高数据访问速度，缓解后端服务的压力。

　　4、异步处理： 对于一些非实时性的处理请求，可以采用异步消息队列处理，如使用RocketMQ等消息中间件，将请求异步处理，减轻瞬时并发压力。

　　5、数据库读写分离、分库分表： 对数据库进行读写分离和水平分库分表，可以有效分散数据库访问压力，提高数据库的处理能力。

　　6、应用拆分和服务化： 将单体应用拆分成微服务架构，通过服务化拆分功能模块，可以在架构层面分散并发压力，每个服务独立扩展。

很赞哦！

python编程网提示：转载请注明来源www.python66.com。
有宝贵意见可添加站长微信(底部)，获取技术资料请到公众号(底部)。同行交流请加群