分布式是大型架构核心，下面我详解分布式亿级架构@mikechen
负载均衡与无状态化
要先把流量“均匀地”打散到多机多集群，再通过无状态服务实现水平扩展。
前端接入层：DNS 轮询 + Anycast/全站加速 + 四/七层负载均衡（如 Nginx、LVS、云 SLB）。
应用层：服务实例尽量无状态（会话存在 Redis/Token/JWT），使得实例可以随时扩缩容和滚动发布。
服务内部：再做一次服务级负载均衡（客户端负载均衡、服务发现），避免单集群成为瓶颈。
多级缓存与热点治理
缓存是亿级架构的第一战力，一般会设计“多级、多维度”的缓存体系。
多级缓存：本地 L1（JVM/Caffeine）+ 分布式 L2（Redis Cluster）+ 远程/二级存储 L3（Redis+SSD/KV）。
缓存粒度：维度化缓存、增量缓存（避免每次全量渲染页面），典型如商品详情页分块缓存。
热点与雪崩：针对热点 Key 做本地热点缓存、请求合并、互斥锁防击穿，配合降级兜底防止缓存崩溃拖垮 DB。
数据库扩展（分库分表 & 读写分离）
单库不可能扛住亿级访问，需要通过分库分表和读写分离实现水平扩展。
垂直拆分：按业务域拆库（用户、交易、账务等），先解决单实例过于庞大问题。
水平拆分：对大表做分库分表（按用户 ID/订单号等路由），结合分布式事务或最终一致性策略处理跨分片场景。
读写分离与多副本：主写多从读 + 分布式读写分离路由，面向高并发查询；同时要考虑数据延时与一致性策略。
异步化与消息中间件
通过异步化把“必须实时完成的少数事情”和“可以排队慢慢干的多数工作”拆开，从而平滑流量、削峰填谷。
消息队列：核心用途是异步处理、削峰、解耦（如下单同步返回、后续积分/通知异步处理）。
高并发原则：大量使用异步化、并发化，将长耗时操作下沉到 MQ 消费端，前端请求尽量只做必要的快速校验和写入。
配套机制：限流、降级、超时重试、回滚与幂等设计，保证在消息重复、超时、失败时系统整体仍然可控。
mikechen睿哥
10年+一线大厂架构实战经验，操盘多个亿级大厂核心项目，就职于阿里、淘宝等一线大厂。