数据库是大型架构核心，下面我详解千万QPS数据库@mikechen
整体架构设计
在面向千万 QPS级别的数据库设计中，必须从整体架构、数据分布、性能优化与可运维性四个维度统筹考虑。
先纠正一个认知误区，任何单体数据库，都无法长期稳定支撑千万 QPS 的业务读写请求。
千万 QPS ≠ 数据库直接 QPS，而是：
业务入口 QPS → 缓存层 QPS → 计算层 QPS → 数据库真实 QPS。
Client ↓ CDN / 边缘缓存 ↓ 接入层（Nginx / API Gateway） ↓ 应用层（无状态横向扩展） ↓ 缓存层（多级缓存） ↓ 数据库层（分库分表 + 主从 + 多集群）
在成熟系统中：90%–99.9% 的请求不落数据库，数据库只承担最终一致性与核心数据存储。
架构与扩展策略
水平分片（Sharding）：将数据按业务键或范围切分到多个节点，避免单点瓶颈。
分片策略应支持在线迁移与均衡，以便随业务增长弹性扩容。
读写分离
采用主从复制或多主架构，将读流量分发到只读副本。
对写入量极高的场景，可采用有序写入队列或分区写入以降低冲突。
数据存储与索引
适配存储引擎：针对热点业务选择合适存储（内存型数据库、高性能 KV 存储、列式数据库等）。
冷热数据分层存放，冷数据迁移至低成本介质。
索引设计精简
避免过多二级索引，采用覆盖索引或预计算字段以减少随机 I/O。
对高并发写场景，考虑将索引异步更新或采用 LSM-Tree 等写优化结构。
多层缓存体系
结合本地缓存（如进程内）、分布式缓存（如 Redis 集群）。
以及、与 CDN（针对静态内容），将读请求从后端存储中卸载。
缓存一致性策略需根据业务容忍度设计（强一致性使用写穿/失效，最终一致性使用 TTL 或异步更新）。
流量削峰（不让请求打到数据库）
效果：扛 百万～千万 QPS，直接拦截 70%+ 请求。
CDN / 边缘缓存
适用场景：
商品详情；
用户信息；
配置数据；
内容类数据；
高可用性与容错
多副本与多可用区部署：跨机房/可用区复制，快速故障切换。
利用自动重试与熔断避免故障蔓延。
流量调度与降级
实施灰度发布、流量导流与服务降级策略，保证在资源受限时核心功能优先可用。
灾备与备份
定期快照与增量备份，同时演练恢复流程，确保在大规模故障下的数据可恢复性。
mikechen睿哥
10年+一线大厂架构实战专家，就职于阿里、淘宝等一线大厂，操盘多个亿级大厂核心项目。