高并发是大型架构核心，下面我详解高并发核心瓶颈@mikechen
高并发系统
在高并发系统中，很多工程师都会问一个问题：系统性能瓶颈到底在哪里？
是 CPU 算力不够？还是内存容量不足？亦或是磁盘 I/O 撑不住？
如果要搞定，你需要了解整个服务流程。
一个服务请求，从进入系统到返回结果，大致会经历以下流程：
请求到达 ↓ 网络接收 ↓ CPU处理业务逻辑 ↓ 访问内存数据 ↓ 访问磁盘或数据库（I/O） ↓ 返回响应
因此，系统性能的核心依赖于三大资源：
CPU：计算能力，看 CPU：使用 top、vmstat、sar，看 CPU 总利用率；
内存：数据访问速度，使用 free、vmstat、/proc/meminfo，看 available、swap 使用情况；
I/O：数据读写能力，使用 iostat、sar -d，关注 IOPS、吞吐量、await、%util 是否长时间很高。
一旦其中任何一个资源达到上限，就会成为系统瓶颈。
为什么 I/O 更容易成为“第一杀手”
CPU 的时延是纳秒级，内存访问是十几到几十纳秒。
而网络、和磁盘 I/O 往往是毫秒级，中间有 6 个数量级的鸿沟，这使得 I/O 阻塞在高并发场景中天然更致命。
高并发系统追求的是整体吞吐和响应时间，只要有部分请求在磁盘或网络等待。
线程就会堆积，连接数爆炸，最后表现出来就是“全站都慢了”。
一个典型情况：TPS 上到 10 万级以后，CPU 利用率看起来并不高。
但 load average 暴涨，iowait 居高不下，RT 长尾严重，这基本就是 I/O 已经吃不消的典型信号。
CPU：真瓶颈很少见，但“伪 CPU 瓶颈”很多
CPU 真正打满，一般出现在：复杂计算（加解密、大量压缩）。
频繁上下文切换（线程太多）、锁竞争严重等场景。
很多“看起来 CPU 很高”的场景，其实是：缓存 miss、频繁内存拷贝、系统调用过多。
或者在忙轮询等待 I/O，根因仍然：在数据移动、和 I/O 上。
内存：一旦不够，就会“间接”变成 I/O 杀手
高并发场景下，只要内存足够。
内存本身很少成为第一瓶颈，但内存不足会触发频繁的页换入换出（swap）。
把所有热点都推向磁盘 I/O，系统瞬间雪崩。
数据库、缓存、消息队列这些组件一旦内存配置不合理。
会导致 buffer pool / page cache 命中率降低，更多请求直接打到磁盘，把 I/O 的压力放大数倍。
可以粗略理解为：内存的主要价值是在“挡在 I/O 前面”。
内存够用时，你在对抗 I/O，内存不够用时，你在被 I/O 收割。