在增删改查（CRUD）操作中，高并发的压力主要集中在以下场景：
- 查询（Read）
高并发查询是最常见的高并发场景，尤其在以下系统中：
- 电商平台：用户同时浏览商品详情页或搜索商品信息。
- 内容分发系统：如微博、新闻推荐等，大量用户同时访问热门内容。
特点：
- 查询请求通常占总请求量的 80% 或更多（读多写少）。
- 数据库或缓存的读性能成为系统瓶颈。
解决方案：
- 使用 缓存（如 Redis、Memcached）减少数据库压力。
- 使用读写分离架构（如 MySQL 主从架构）提升读性能。
- 分布式数据库（如 Elasticsearch）处理复杂查询。
- 插入（Create）
高并发的插入场景相对特殊，通常发生在以下系统：
- 日志收集系统：如海量设备产生日志，写入存储系统（如 Kafka）。
- 秒杀/抢购系统：用户同时下单，频繁新增订单记录。
特点：
- 插入请求通常伴随数据唯一性约束（如主键冲突）。
- 需要保证数据完整性和一致性，特别是订单或支付系统。
解决方案：
- 使用批量写入减少单次请求开销。
- 引入分布式 ID（如雪花算法）减少主键冲突。
- 前端限流，后端排队（如消息队列）。
- 更新（Update）
高并发更新场景较少见，但在以下场景中容易遇到：
- 库存扣减：秒杀系统中，多个用户同时尝试更新同一商品库存。
- 账户余额：支付系统中，多个操作同时更新账户余额。
特点：
- 高并发更新易引发数据冲突或覆盖（如超卖问题）。
- 强一致性要求高。
解决方案：
- 分布式锁：如 Redis 分布式锁，防止同一资源被同时修改。
- CAS 操作：乐观锁（如 compare-and-swap）避免覆盖冲突。
- 消息队列：串行化处理更新请求。
- 删除（Delete）
高并发删除场景相对少见，但可能出现在以下情况：
- 批量删除操作：如清理过期缓存、删除过时日志文件。
- 用户操作频繁：如大规模用户请求删除数据。
特点：
- 删除操作可能涉及级联删除（影响多个表）。
- 删除可能需要扫描大量数据，性能开销较大。
解决方案：
- 标记删除（软删除）：通过更新标志位避免真实物理删除带来的性能问题。
- 定期批量清理（延迟删除）：减少单次删除的性能压力。
高并发最常见的场景
- 查询（Read） 是最主要的高并发场景，常见于大流量的互联网系统。
- 插入（Create） 和更新（Update） 场景中的高并发压力多发生在业务核心系统（如订单、支付、库存）。
- 删除（Delete） 的高并发需求相对少见，但在大规模清理数据时需要注意优化。
如何应对高并发场景？
- 缓存优先：对于查询场景，优先使用缓存（如 Redis）。
- 读写分离：将读写操作分离，读操作交给从库，写操作交给主库。
- 分布式锁：在更新场景中使用分布式锁或乐观锁处理冲突。
- 消息队列：将高并发写入操作串行化（如库存扣减）。
- 限流和降级：对流量进行限流，防止系统过载。
应根据具体场景选择合适的优化方案，以应对高并发带来的挑战。
