直播带货系统源码：高并发场景是福不是祸

随着直播带货系统源码中业务功能的不断增加，高并发场景的出现频率也越来越高，高并发场景下瞬间并发的大量访问请求严重威胁着系统的稳定性，但我们要知道高并发场景是福不是祸，所以在开发直播带货系统源码时要做好高并发场景的应对工作。

一、实现高并发限流能力

限流是保证直播带货系统源码在高并发场景中持续可用的一种常用手段，所谓限流其实就是通过控制QPS将后端服务无法承受的流量拒绝掉，以此避免后端服务被瞬时流量冲垮。

1、常见的限流实现算法

在开发直播带货系统源码时，通常会采用计数器算法、漏桶算法、令牌桶算法来实现限流能力。由于不同算法具备不同的优劣势，所以适用于不同的业务场景。

2、被拒绝流量的处理方式

被拒绝的流量也需要进行处理，比较常见的处理方式有返回失败、降级处理、请求排队等。

二、实现高并发场景下的写请求优化

在直播带货系统源码中，数据层是比较薄弱的一个环节，如果有大量写请求直接访问数据层势必会影响数据层的可用性，甚至有可能会导致整个系统不可用，所以为了避免该情况，我们可以利用异步的方式来解耦数据层的访问，实现高并发场景下的写请求优化。

在开发直播带货系统源码时，消息队列中间件是实现异步解耦的常用组件，我们可以将一些写请求放到消息队列中，以此控制系统需要承受的写请求数量。

三、实现高并发场景下的读请求优化

就直播带货系统源码所面临的高并发场景而言，读请求远大于写请求，所以做好读请求的优化工作比做好写请求的优化工作更重要。

在开发直播带货系统源码时，我们可以在客户层或者CDN层设置缓存，利用缓存响应高并发场景下的读请求，这样就能避免大量读请求直接达到数据库，数据库的处理压力降低，系统的整体可用性便能得到提升。

高并发场景是直播带货系统源码运行过程中无法避免的场景之一，高并发场景往往代表着高流量、高关注度，对于平台发展而言是一个不错的现象，为了避免高并发场景转福为祸，就得在开发直播带货系统源码时做好高并发场景的应对工作。