什么是高并发
Java高并发，英文全称是High Concurrency，表示在短时间内同时存在或处理大量的并发事件、任务或请求。
高并发场景案例
例如：最典型的就是阿里双11秒杀，短时间内会有成千上万的用户同时访问该平台，这就是一个高并发系统。
在双11期间，阿里巴巴的各个电商平台，如淘宝、天猫等，都会面临极高的并发访问和交易请求。
比如：同时1000万人在3分钟内去抢购商品，短时间内需要处理1000万人的并发量，这就是典型的高并发场景。
高并发解决方案
比如：典型的双11高并发，都会涉及到如下9大Java高并发解决方案：
1.分布式架构
分布式架构是将系统拆分为多个独立的模块或服务，分布在不同的服务器上，这样可以减轻单一服务器的负载，提高系统的整体并发处理能力。
2.微服架构
常见的分布式架构，最典型的一定会涉及到微服务架构，比如：Spring Cloud 和Spring Cloud Alibaba。
Spring Cloud体系包含如下：
更加详细的请查看：Spring Cloud最全详解(万字图文总结)
以及阿里巴巴打造的：Spring Cloud Alibaba，包含如下核心组件：
更加详细的请查看：Spring Cloud Alibaba详解(史上最全组件文档教程)
以及最新的微服架构：服务网格Service Mesh
更加详细的请查看：服务网格ServiceMesh详解(定义作用及架构组件)
3.负载均衡
当系统面临大量用户访问，负载过高的时候，通常会使用增加服务器数量来进行横向扩展，使用集群和负载均衡提高整个系统的处理能力。
如下图所示：
比如：一台机器不能满足，则增加两台或者多台机器，共同承担访问压力，用负载均衡技术将请求分发到多个服务器上，避免单一服务器过载。
常见的负载均衡算法包括：轮询、随机、最少连接等，更加详细的请查看：5大负载均衡算法(原理图解)
4.分布式缓存
大部分的高并发场景，都是读多写少，要想提高数据的访问速度，那系统必须得加缓存。
使用缓存来存储常用的数据和结果，减轻数据库和服务器的负载，提高数据读取速度。
比如：典型就是使用Redis集群来缓解数据库的压力，提高访问速度。
除此之外，分布式缓存面临比较大的问题，比如：缓存雪崩等。
1)缓存失效，但依然大量请求访问缓存服务redis；
2)redis大量失效后，大量请求转向到mysql数据库;
3)mysql的调用量暴增，很快就扛不住了，甚至直接宕机;
由于大量的应用服务依赖mysql和redis的服务，这个时候很快会演变成各服务器集群的雪崩，最后网站彻底崩溃。
除此之外还会涉及到：缓存击穿、穿透等难点，详细请查看：Redis缓存雪崩、穿透、击穿、数据一致性详解
5.异步处理
对于一些耗时的操作，比如：下订单后的发短信，并发量大的情况下同步操作极为耗时。
消息队列可以实现系统之间的异步通信，发送方将消息发送到消息队列中，而不需要等待接收方的响应。
如下图所示：
这种方式可以提高系统的响应速度和吞吐量，适用于解耦和提升系统性能的场景。
所以，可以考虑采用异步处理方式，如异步下单、支付等，以减少对主流程的阻塞。
6.分库分表
类似淘宝网这样的网站，海量数据的存储和访问成为了系统设计的瓶颈问题。
日益增长的业务数据，无疑对数据库造成了相当大的负载，这里就会涉及到垂直拆分和水平拆分等。
如下图所示：
垂直拆分又可以分为：垂直拆表和垂直拆库，水平拆分又可以分为：水平拆表和水平拆库。
更加详细的请查看：分库分表最全详解(史上最强图文版)
7.消息队列
使用消息队列来处理异步任务和事件，减轻主系统的负载，提高系统的可伸缩性。
比如：最典型就是采用RocketMQ来流量削峰。
8.限流和熔断
设置请求限流和熔断机制，以防止过多的请求进入系统，保护系统稳定性。
9.分布式数据库
使用分布式数据库系统，如分布式 NoSQL 数据库，来提高数据存储和查询的并发处理能力。
综合运用上述高并发架构解决方案，可以构建出具有高性能、高可用和可扩展性的系统，满足大量并发请求的需求。