高性能架构是大型架构的重中之重，也是大厂重点考察对象，下面我就全面来详解高性能架构@mikechen
分布式缓存
首当，第一优先就是考虑：使用缓存技术来解决性能问题。
比如：通过Redis集群、或Memcached集群…等等实现分布式缓存，提高系统可用性和扩展性。
这样，可以极大的减轻数据库压力，将频繁访问的数据缓存到内存中，减少数据库查询次数。
并且，提高响应速度，从内存中读取数据比从磁盘读取数据快得多。
但是，也需要考虑：缓存一致性问题、预热、穿透…等等解决方案。
分布式缓存系统中，缓存一致性是关键问题，可以采用不同的策略，如：定时失效、版本控制…等等方案，确保缓存与数据源的一致性。
以及，缓存预热，提前将热点数据加载到缓存中，减少首次访问的延迟。
缓存穿透，是指查询请求绕过缓存直接访问数据库，可以通过增加布隆过滤器来避免此类问题。
异步处理
异步处理是提升系统性能和响应速度的重要手段，尤其在高并发、大数据量和复杂业务场景中。
异步任务处理：将用户请求中的复杂、耗时操作（如：发送邮件、发送积分）异步处理，避免阻塞主流程。
如下图所示：
以及，订单支付后的异步处理，包括：库存扣减、支付通知、发货…等。
选择合适的异步处理方式，如消息队列、异步任务框架、异步编程等，可以有效提高系统的吞吐量和可扩展性。
微服务架构
小而独立的服务，每个服务负责一个特定的业务功能，并且可以独立部署、扩展和升级。
轻量级通信，服务之间通常通过RESTful API或消息队列进行通信。
自动化部署，使用容器化技术（如Docker）和编排工具（如Kubernetes）实现自动化部署和管理。
去中心化数据管理，每个服务管理自己的数据，可以采用不同的数据存储技术。
容器化与Kubernetes
如何利用容器技术（如Docker）、和Kubernetes，是提高应用的部署、和管理的关键技术。
Docker，是一个开源平台，能够将应用、及其依赖打包到容器中，使得应用在不同环境下都能够一致地运行。
容器是轻量级的、隔离的、可移植的，可以在任何支持Docker的环境中运行，无论是开发环境、测试环境还是生产环境。
Kubernetes ，是一个开源的容器编排平台，它能够自动化容器的部署、扩展、和管理。
Kubernetes能够有效地管理大规模的容器化应用，解决了容器调度、负载均衡、扩容、服务发现、存储管理等复杂问题。
Docker负责容器化应用的构建和打包，而Kubernetes负责容器的编排和管理。
Docker可以创建轻量级的容器镜像并推送到容器仓库（如Docker Hub、Harbor等），而Kubernetes则通过集群管理和调度功能自动部署这些容器应用。
无服务器架构
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成本效益：只为实际使用的计算资源付费，无需管理或支付空闲服务器的费用。
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自动缩放：平台自动根据负载调整资源，无需手动配置。
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运维简化：减少了服务器管理的复杂性，开发者关注业务逻辑而非基础设施。
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快速部署：利用云服务提供商的CI/CD工具，代码可以快速从开发到生产。
数据库优化
- 分片键选择： 分片键的选择对分库分表的性能影响很大，需要仔细考虑。
- 数据一致性： 分布式事务、最终一致性等。
- 全局唯一ID： 设计全局唯一ID生成策略。
- 跨库查询： 对于跨库查询，需要考虑如何优化。
- 数据迁移： 在分库分表过程中，需要考虑数据迁移的问题。
削峰填谷
削峰填谷（Peak Shaving and Valley Filling）：是一种常用于分布式系统、和高并发场景的负载管理策略。
通过消息队列（如Kafka、RocketMQ…等），可以将突发流量请求缓冲，平滑处理请求，防止高并发直接对数据库或应用服务器造成压力。
mikechen睿哥
mikechen睿哥，十余年BAT架构经验，资深技术专家，就职于阿里、淘宝、百度等一线互联网大厂。
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