高负载是大型架构核心，下面我详解高负载方案@mikechen
数据库优化与水平扩展
这是治本的方案，确保数据库自身拥有足够的承载能力。
读写分离： 将读操作（通常占绝大多数）分流到多个只读副本（Read Replicas），主库（Master）只负责写操作。
实践： 使用中间件或代理（如ProxySQL, MyCat）来自动路由读请求和写请求。
分库分表 ： 从根本上分散数据库的存储/和处理压力。
垂直分库： 按业务线（如订单库、用户库）拆分，将大系统拆分成小系统。
将一个庞大的单体数据库，根据其内部存储的业务实体类型，拆分成多个独立的数据库实例。
专库专用： 每个业务模块拥有独立的数据库，各自隔离，互不影响。
提升性能： 数据库变小，表结构更简单，I/O和索引查询效率更高。
避免雪崩： 某一业务（如订单）的高峰流量和慢查询只会影响到订单库，不会拖垮用户库或商品库。
二级缓存与热点缓存策略
在应用端/或中间层，部署缓存（如：Redis、Memcached…等等）。
将热点数据缓存在内存中，极大减少对数据库的直接访问。
以及，防止缓存雪崩，缓存雪崩最常见场景是：
- 大量 Key 同一时间过期；
- 瞬间所有请求 直穿数据库；
- DB 连接池被打满 → 系统级雪崩；
尽量避免，“同一时刻大量 Key 一起失效”、或者“Redis 整体挂掉”这种触发雪崩的前提条件。
服务降级与异步化处理
在负载突增时，应快速降级，非关键功能以保核心业务可用。
例如：返回默认值、关闭统计或延迟埋点。
对非实时写入或长耗时操作采用异步队列（消息队列、后台任务）缓冲高峰，平滑写入数据库峰值。
合理的超时与重试策略也能避免大量请求在后端积压。
限流、熔断与系统自愈
在网关或应用层，实现限流（漏桶、令牌桶）与熔断机制。
限制单位时间内的请求量，防止突发流量直接冲击数据库。
结合降级策略，当后端出现异常或延迟升高时触发熔断并快速返回降级结果。
监控与告警体系应覆盖数据库连接数、慢查询、CPU/IO等指标。
配合自动扩容或流量削峰，使系统具备自愈能力。
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。