从零构建高并发推送系统：一次血泪史与优化经验分享
最近项目上线，搞了个推送系统，本以为小case，结果差点没把我送走。高并发场景下，各种问题像潮水般涌来，真是让我深刻体会了一把什么叫‘痛并快乐着’。
一开始，轻轻松松用单体架构搭了个简单的推送系统，用Redis做存储，消息量小的时候还挺好用。但是，随着用户量的暴增，问题来了：
- 性能瓶颈： 单机Redis扛不住了，响应速度慢得像蜗牛爬，推送延迟严重，用户体验差到爆。
- 资源浪费： 单体架构扩展性差，增加服务器也解决不了根本问题，资源利用率低得可怜。
- 稳定性堪忧： 一旦Redis挂了，整个系统瘫痪，用户反馈像雪崩一样压过来。
这简直是灾难！我赶紧着手优化，这段心酸历程，让我对高并发推送系统的理解提升了一个档次。
第一步：数据库优化
首先，我意识到单机Redis是瓶颈所在。我把它换成了Redis集群，通过主从复制和哨兵机制保证高可用性和数据一致性。同时，优化了Redis的配置，调整了内存分配和连接池大小，提升了吞吐量。
第二步：架构升级
单体架构显然已经不适合高并发场景了，我决定采用微服务架构。将推送系统拆分成多个独立的服务，例如：消息处理服务、用户管理服务、推送服务等。每个服务独立部署，互不影响，方便扩展和维护。
第三步：消息队列的引入
为了解耦和异步处理，我引入了RabbitMQ消息队列。生产者将消息发送到队列，消费者从队列中获取消息并进行处理。这样可以有效降低系统耦合度，提高吞吐量，避免消息丢失。
第四步：负载均衡
为了提高系统的并发处理能力，我使用了Nginx作为负载均衡器，将请求分发到多个推送服务实例上，避免单点故障。
第五步：缓存策略
我使用了本地缓存（例如Ehcache）和分布式缓存（例如Redis）来缓存常用的数据，减少数据库访问压力，加快响应速度。
第六步：限流与熔断
为了防止系统被突发流量冲垮，我引入了限流和熔断机制。限流器控制请求速率，防止系统过载；熔断器快速失败，保护系统避免级联故障。
第七步：监控与报警
我添加了监控系统，实时监控系统的各项指标，例如：CPU使用率、内存使用率、网络流量、消息队列积压等。一旦发现异常，及时报警，方便快速处理。
经过一系列的优化，系统性能得到了显著提升。推送延迟大幅降低，系统稳定性也得到了保障。
经验总结：
- 选择合适的技术栈： 根据业务场景选择合适的技术，不要盲目跟风。
- 架构设计要合理： 高并发场景下，微服务架构是首选。
- 充分利用缓存： 缓存可以有效提高系统性能。
- 监控和报警必不可少： 及早发现问题，及时处理。
这次推送系统优化，让我受益匪浅。不仅解决了实际问题，更重要的是提升了我的技术能力和解决问题的能力。当然，这只是我的经验分享，具体方案需要根据实际情况进行调整。希望我的经验能帮助到大家。最后，我想说，高并发系统优化，是一个持续迭代的过程，需要不断学习和探索，才能不断进步。 记住，永远不要停止学习！