我觉得最快的办法，是深度参与1到2个流量非常大的系统。

这不是唯一的办法，但是最快的。当然也不是每个人都能遇到这种机会。

你唯一能做的，是好好准备，争取去到一个比较有可能有这样项目的公司和部门。

我自己就是这么过来的。职业的前五年，待过的公司都相当一般，做的事情没有啥难度，接触不到高并发的场景。真的，几乎没什么实质性的成长。

我也不是不努力，是努力的方向和环境都不对。

后来想通了这件事，下了功夫准备，进了一家几亿用户规模的互联网公司。

进去之后，深度参与了C端商品系统的一次完整重构。32台机器，70万并发读请求，这是大促时的峰值数据。首页、搜索、商详页、购物车、下单、收藏夹、推荐，公司几乎所有面向用户的业务系统都依赖它，大促时商品域的流量在整个公司排第一。

在这种量级的系统里干活，和在小流量系统里完全是两个世界。小流量系统里干几年，你的思维方式会被限制在功能层面：这个接口能不能用、那个bug修了没有、需求文档里这个字段什么意思。到了70万并发的系统里，你想的事情完全不一样。缓存命中率够不够、GC停顿会不会拖慢响应、主从延迟会不会让C端用户读到旧数据、大促瞬间收藏夹涌入的流量要不要做隔离。

拿几个具体的技术决策来说。

• 商品数据有好几个G，放不进JVM堆内存，硬放进去GC扛不住，所以我们得用堆外缓存，数据存在堆外的直接内存里，不参与GC扫描。
• 运营频繁加字段，不可能每次都去DDL改表结构，所以用EAV模型，新增一个属性就是在表里加一行记录，不需要改表，不需要发版。
• 十几个调用方需要的数据差异很大，首页只要名称和图片，商详页要全量信息，下单接口只要价格和库存，所以接口设计成Option模式，调用方通过传不同的枚举值按需取用，各取所需。

这些技术决策不是看书学来的，是被真实的业务压力逼出来的。你在小系统里干十年，也不会遇到这些问题，更不会去想这些方案。

深度参与这样的系统之后：

你真正体会到架构设计的作用了。

以前觉得架构设计就是画几张图、写写文档，走个流程。在大流量系统里你才明白，架构设计是从架构层面先确保系统的稳定性。

• 缓存分几层
• 每层承担什么职责
• 读写怎么隔离
• 流量怎么灰度切换
• 降级策略怎么定
• 主从延迟怎么兜底

这些架构层面的决策直接决定了系统在峰值流量下能不能扛住。架构没设计好，后面写再多代码也补不回来。

这种认知，只有在大流量系统里被打过、被压过，才能真正建立起来。

且你每行代码也都不能马虎。

注意，是每一行代码。

在这个量级下，每一种你认为不会出现的异常场景，都会出现。

超时、网络抖动、主从同步延迟、缓存击穿、消息重投递，你觉得概率极低的那些边界case，在70万并发下变成了日常。一个小疏忽，放在小系统里可能永远不会被触发，放在这个量级就是一次线上故障。小系统里一个接口响应慢了几百毫秒，用户感知不到，运维也不会告警。大流量系统里这几百毫秒乘以70万并发，线程池直接被打满，后面的请求全部排队超时，整条链路雪崩。

那份细心，那份对代码的敬畏，那份对技术的追求，都是在这种系统下一步一步磨出来的。

你可能会说，高并发不就是那几套固定的解决方案吗? 没有那么难，但是我想说的是，没有真正干过，永远都是只停留在：你有思路而已。

这是我想说的。

因此我才说大流量系统能让人快速成长？

但是呢，如我上面提到的，这种机会确实不是每个人都能遇到。大流量系统集中在互联网大厂和有相当规模的公司里，大多数公司的业务量到不了需要处理这些问题的程度。那怎么办?

我当年采用的超级笨的办法：

死扣JAVA基础技术。

因为只要有面试机会，我唯一能拿到比较好的分数，就只有这一条。毕竟我当时的履历实在太一般了。

当面试官觉得我基础还不错，可能会给机会。

当年我就是这么混入到大厂的。

纯属个人经历，仅供参考。