文章核心观点 - 面对业务系统流量突增100倍的情况，需要从紧急响应、原因分析、系统设计和压力测试等多个维度进行综合处理，而非简单扩容[5][6][30] - 处理流程分为三个阶段：紧急响应阶段快速止血、冷静分析流量暴增原因、通过健壮设计增强系统身体素质[7][17][27] - 最终目标是构建一个高可用、高并发的健壮系统，能够应对突发流量并保证稳定性[31][33] 紧急响应阶段：快速止血 - 采取限流方案保护系统，直接丢弃超出系统承载能力的多余请求，防止系统过载[7][8] - 使用令牌桶算法（系统以固定速率添加令牌，请求需获取令牌才能被处理）或漏桶算法（请求以恒定速率被处理）限制请求速率[11] - 实施熔断降级机制，对非核心服务快速失败以释放资源，优先保障核心链路，防止服务雪崩效应[9][14][18] - 通过弹性扩容和引入消息队列进行流量削峰，如系统每秒处理2k请求却收到5k请求时，通过队列缓冲控制处理速率[15][16] 冷静分析流量暴增原因 - 需判断QPS暴增来源是否合理，区分正常促销活动（如双十一）与异常流量（代码bug或恶意攻击）[17] - 如果是代码bug需评估影响范围并快速修复，如果是恶意攻击则需限制IP、加入黑名单和风控拦截[19] - 针对正常促销活动，需分析流量暴增的范围和时间，确认系统瓶颈是否符合压测指标，决定是否采取紧急处理[19] 健壮设计增强系统身体素质 - 采用分而治之策略进行横向扩展，通过分布式部署多台服务器分流流量，提升整体系统并发能力[20] - 进行微服务拆分，按功能单一性将单体应用拆分为多个服务模块（如电商系统拆分为用户、订单、商品系统），分摊请求流量[21] - 实施分库分表应对数据量暴增，单表数据量达到千万级别时需分表以提升SQL查询性能，避免数据库连接数瓶颈[23] - 使用池化技术（数据库连接池、HTTP连接池、Redis连接池）减少连接创建和销毁开销，提高高并发请求处理能力[24] - 通过缓存技术（Redis缓存、JVM本地缓存）提升接口性能，Redis单机可应对几万并发，读场景业务可用缓存抗高并发[25] - 在恰当场景使用异步处理，借助消息队列实现请求缓冲，快速释放资源处理更多请求，如秒杀场景先放队列再通知结果[26] 压力测试确定系统瓶颈 - 系统上线前必须进行压力测试，确定系统支撑的最大并发量和瓶颈点，做好预防措施[27] - 压测需分析整个调用链路，包括网络层、Nginx层、服务层和数据库缓存等中间件的性能问题[28] - 推荐使用loadrunner进行压力测试或jmeter进行接口性能测试，确保系统抗压能力[29]