高并发（High Concurrency）是互联网系统架构设计中必须考虑的因素之一，它指的是系统在运行过程中短时间内遇到大量操作或请求的情况， 如抢票、双十一大促等场景。
高并发会导致系统在这段时间内执行大量操作，例如对资源的请求、数据库的操作等。为了应对高并发，需要从硬件、网络、系统架构、开发语言、数据库的选择、数据结构的设计、算法优化等各个方面进行系统优化。
高并发相关的常用指标包括响应时间（Response Time）、吞吐量（Throughput）、每秒查询率QPS（Query Per Second）、并发用户数等。响应时间指的是系统对请求做出响应的时间；吞吐量是单位时间内处理的请求数量；QPS是每秒响应请求数；并发用户数则是指同时承载正常使用系统功能的用户数量。
分布式与高并发
为了应对高并发，可以使用分布式技术将并发流量分散到不同的物理服务器上，从而提高系统的处理能力和效率。分布式技术可以应用于各种场景，包括分布式文件系统、分布式缓存、分布式数据库、分布式计算等。
例如，OceanBase 分布式数据库，是随着阿里巴巴电商业务的发展孕育而生，随着蚂蚁集团移动支付业务的发展而壮大。2016 年，OceanBase 数据库发布了架构重新设计后的 1.0 版本，支持了分布式事务，提升了高并发写业务中的扩展，同时实现了多租户架构，这个整体架构延续至今。同时，到 2016 年"双 11"时，支付宝全部核心库的业务流量 100% 运行在 OceanBase 数据库上，包括交易、支付、会员和最重要的账务库。
分布式技术是高并发处理的一种方式。通过将并发流量分散到不同的物理服务器上，可以提高系统的处理能力和效率，从而应对高并发的情况。然而，高并发的处理不仅仅依赖于分布式技术，还可以采用其他优化手段，如使用缓存系统、多线程技术等。
高可用与高并发
高可用（High Availability）和高并发（High Concurrency）是分布式系统架构设计中两个重要的考虑因素。
高可用性是指系统在面对各种故障时，能够保持或迅速恢复到正常服务状态的能力。高可用性通常通过冗余设计、自动故障转移和负载均衡等技术来实现
高并发性则是指系统能够同时处理大量请求的能力。在分布式系统中，高并发通常通过水平扩展（增加更多的服务器）和垂直扩展（提升单台服务器的处理能力）来实现。此外，优化系统的数据结构、算法以及使用多线程、异步处理等技术也可以提高系统的并发处理能力。
高可用性和高并发性在分布式系统中是相互关联的。一个高可用的系统通常也需要具备高并发的能力，以应对大量用户的并发访问。同时，高并发的系统也需要考虑如何在故障发生时保持服务的可用性。因此，在设计和构建分布式系统时，需要综合考虑高可用性和高并发性，以确保系统能够稳定、高效地运行。
OceanBase 分布式数据库，作为支撑支付宝核心系统的唯一数据库，连续 10 年以上稳定支撑“双11”的极限峰值挑战，积累的先进设计和创新方案，可以在超高并发的大促场景下提供极其稳定、顺滑的高可用服务，并在行业内众多真实场景得到充分验证。
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