使用dubbo、SpringCloud实现分布式，拆分系统，不同业务访问不同数据库
二、缓存大量读请求直接从缓存里取
三、MQ读请求解决好后，就要解决写请求，加入MQ进行削峰
四、分库分表加入MQ可以针对平时数据量不大，但秒杀时数据量很大的场景，但如果平时数据量就很大，那MQ削峰了也没用。这时进行分库分表，将请求分摊到各个库
五、读写分离要更新缓存中的数据，所以主库负责写，从库负责读
六、ELK分布式系统上ELK
七、简述阿里云ECS弹性伸缩，高峰特别是秒杀时，NGINX限流一个IP每秒1个，前端CDN静态化，还有秒杀前不要暴露真实秒杀地址，单机+cache，配置ECS感应流量，自动扩展到20-30台，单台扛几百用户单纯响应是没啥问题的（这里说的是单纯响应，就是说先确保不出现500或502这类错误），后端代码逻辑Redis防刷，需要同步调用的接口尽可能少（比如一般只走支付网关，拉起支付接口），redis+lua预热加减库存，如果需要限流redis队列排序限流等（比如队列里用户数控制最多50000），同步接口返回速度尽可能高（这里面需要JVM、各种SQL优化以及读写分离、分库分表），能走异步的尽量走异步，比如短信通知，购买成功加积分级别，抵用券等。事务尽可能的小，就是说都是小事务提交（不要把什么写日志，调接口也包在开启事务逻辑里面），还有乐观锁，悲观锁，间隙锁（特别是间隙锁，MySQL在RR隔离级别下产生的间隙锁要特别小心），快照读，当前读，mvcc这些一定要清楚认知和使用恰当，不然事务隔离级别下的锁竞争，平峰时快速普通SQL不光会跑到十几甚至几十秒，而且会造成MySQL线程数跑满，或者直接挂了
