前端面试题 当QPS达到峰值时，该如何处理？【必会】

关于前端中的QPS

在前端中，QPS（Queries Per Second，每秒查询请求数）是一个重要的性能指标，用于衡量前端应用程序与服务器之间交互的频率和负载能力。以下是关于前端QPS的相关内容：

• • QPS的计算：QPS的计算方式是在特定的时间段内，统计前端向服务器发送的查询请求数量，然后除以该时间段的秒数。例如，在1分钟内前端发送了600个查询请求，那么QPS就是600÷60 = 10。

• • QPS对前端性能的影响：较高的QPS可能会导致前端页面加载缓慢、响应延迟，甚至出现卡顿现象。因为大量的请求会占用网络带宽和服务器资源，如果服务器处理能力不足，就会影响到前端应用的性能和用户体验。

• • 提高前端QPS的方法：
    
    • • 缓存优化：合理设置浏览器缓存，对于不经常变化的静态资源，如HTML、CSS、JavaScript文件以及图片等，设置较长的缓存时间，避免重复请求。还可以使用本地存储（如localStorage、sessionStorage）来缓存一些临时数据，减少与服务器的交互。
    • • 合并请求：将多个相关的小请求合并成一个大请求，减少HTTP请求次数。例如，将多个图片合并成一个雪碧图，通过CSS背景定位来显示不同的图片；或者将多个API请求合并成一个，一次性获取多个数据。
    • • 优化代码逻辑：避免在前端代码中进行不必要的计算和重复操作，提高代码的执行效率。例如，对于一些固定的数据或计算结果，可以进行缓存，避免多次查询或计算。
    • • 使用CDN（内容分发网络）：将静态资源分发到离用户更近的服务器节点上，加速资源的加载。CDN可以根据用户的地理位置自动选择最优的服务器节点，减少数据传输的延迟，从而提高QPS。

• • 监控QPS：通过使用浏览器的开发者工具、性能分析工具或者第三方监控服务，可以监控前端应用的QPS。这些工具可以提供详细的请求信息，包括请求的URL、响应时间、请求频率等，帮助开发者了解应用的性能状况，及时发现和解决问题。

此外，在不同场景下QPS的含义可能略有不同。例如在与数据库交互的前端应用中，QPS可能指每秒对数据库的查询次数。如果是指前端页面的访问量，QPS则可以理解为每秒对前端页面的请求次数，比如用户每秒打开或刷新页面的次数等。

当QPS（每秒查询率）达到峰值时，可以从以下几个方面进行处理：

服务器层面

• • 增加服务器资源：
    
    • • 增加服务器数量：通过负载均衡器将流量均匀分配到多个服务器上，减轻单个服务器的压力。这是应对高并发常用的方法，可以根据QPS峰值的增长趋势，合理增加服务器实例数量。
    • • 升级服务器配置：提升服务器的硬件性能，如增加CPU核心数、内存容量、磁盘I/O性能等。对于计算密集型或内存消耗大的应用，这种方式能有效提高服务器处理请求的能力。

• • 优化服务器性能：
    
    • • 调整服务器参数：优化服务器的操作系统参数、数据库配置参数等。例如，调整Linux系统的内核参数 net.ipv4.tcp_max_syn_backlog 来增加TCP连接队列长度，提高服务器处理并发连接的能力；优化数据库的缓存配置，增加缓存命中率，减少磁盘I/O。
    • • 采用异步处理：将一些非关键的业务逻辑处理转换为异步操作，使用消息队列等技术将任务暂存，然后由后台线程逐步处理，避免阻塞主流程，提高服务器的响应速度和并发处理能力。

缓存层面

• • 增加缓存：
    
    • • 使用分布式缓存：如Redis、Memcached等，将常用的数据缓存到内存中，减少对数据库的访问。对于读多写少的场景，缓存能显著提高系统性能和响应速度。可以根据业务需求，合理设置缓存的过期时间和淘汰策略。
    • • 多级缓存架构：构建多级缓存，例如在应用服务器本地设置缓存，同时使用分布式缓存。先从本地缓存读取数据，若未命中再访问分布式缓存，最后才访问数据库。这样可以进一步提高缓存命中率，降低访问延迟。

• • 缓存优化：
    
    • • 优化缓存数据结构：根据业务场景选择合适的缓存数据结构，如哈希表、列表、集合等，提高数据的存储和查询效率。例如，对于存储用户信息的缓存，可以使用哈希表，以用户ID为键，用户信息为值，快速查询和更新用户数据。
    • • 缓存预热：在系统启动或流量高峰来临前，提前将一些热点数据加载到缓存中，避免在高峰时期因缓存未命中而导致大量的数据库查询，从而提高系统的响应速度。

应用程序层面

• • 优化代码：
    
    • • 优化算法和数据结构：检查应用程序中的算法和数据结构使用是否合理，对复杂的查询或计算进行优化。例如，使用更高效的排序算法、优化数据库查询语句的索引使用等，减少处理每个请求的时间。
    • • 减少不必要的操作：避免在请求处理过程中进行过多的重复操作或不必要的计算。例如，在多次请求中重复获取相同的数据，可以将其缓存起来，避免重复查询数据库。

• • 业务流程优化：
    
    • • 合并请求：将多个相关的小请求合并为一个大请求，减少网络传输次数和服务器处理请求的开销。例如，在前端页面中，如果需要获取多个相关的资源，可以使用 Promise.all 等方法将多个请求合并为一个，一次性获取所有资源。
    • • 限流与熔断：实施限流策略，当QPS达到一定阈值时，拒绝部分请求，避免系统因过载而崩溃。同时，设置熔断机制，当某个服务出现故障或响应时间过长时，自动切断对该服务的请求，防止故障扩散，保障系统的稳定性。

数据库层面

• • 数据库优化：
    
    • • 索引优化：分析数据库查询语句，为经常用于查询条件、连接条件的字段创建索引，提高查询效率。但要注意索引的数量和维护成本，避免过多的索引导致查询性能下降。
    • • 分库分表：根据业务数据的特点，将数据库进行垂直分库或水平分表。垂直分库是将不同业务模块的数据分离到不同的数据库中；水平分表是将数据按照一定的规则（如按时间、按ID范围等）分散到多个表中，以减轻单个数据库或表的压力。

• • 数据库集群：
    
    • • 主从复制：建立数据库主从集群，将读操作分发到从库，减轻主库的压力。主库负责写操作，从库实时同步主库的数据。这样可以提高数据库的并发读能力，同时保证数据的一致性。
    • • 分布式数据库：使用分布式数据库系统，如Cassandra、HBase等，它们能够自动将数据分布在多个节点上，实现高可用性和可扩展性，适用于处理大规模的并发数据请求。