合适原则，合适的架构优先于业界领先的结构。简单原则，简单的架构优于复杂的架构。演化原则，架构需要随着业务的发展而不断演化。真正优秀的架构师是在企业当前人力，条件、业务等各种约束下设计出来的，能够合理地将资源整合在一起并发挥出最大功效，并且能够快速落地。
2.备选方案360度环评| 质量属性 | 集群方案 | 拆分方案 | 备注 |
|---|---|---|---|
| 性能 | 中，继续扩展下去，mysql出现瓶颈 | 高，系统拆分为子系统，子系统又可以做成集群 | 拆分优 |
| 复杂度 | 低，引入nginx做负载 | 高，需要对系统和db做拆分 | 集群优 |
| 成本 | 中，需要增加web服务器 | 中，增加web服务器和mysql，mysql逻辑上分开 | 集群稍优 |
| 可扩展 | 低，所以功能在一个系统实现，越来越复杂，扩展越来越难 | 高，系统按照职责才分多个子系统，子系统可单独扩展 | 拆分优 |
| 可用性 | 中，web服务器是集群，但是db是单点 | 高，系统性是独立的，某个子系统不可用，不会导致整个业务不可用 | 拆分优 |
设计架构的时候，首先要分析出系统的复杂性。
备选方案差异要明显。架构师要对技术的细节和原理有比较深入的了解，避免成为“PPt架构师”。3.储存高性能
解决主从延迟常见的办法：
- 写操纵后的读操作指定发给数据库的主服务器。这种和业务强绑定。读从机失败后再读取主机。大大增加主机的读操作压力。关键业务读写主机，非关键业务采用读写分离。
分表：
垂直分表
适合将表中某些不常用的且占了大量空间的列拆分出去。可以提高性能，但是会增加查询次数。
水平分表
适合表行数特别大的表。
常见的路由算法：
范围路由，例如id范围。Hash路由 uid%64。配置路由 用一张表来记录路由信息。 设计简单，使用起来非常灵活，扩充表市，迁移指定的数据。缺点：多一次查询，路由表本身太大，也会成为瓶颈。
分表带来的问题：
join操作，需要做多次join查询，再合并结果。count操作 ： count数想加多次count，记录数表：记录表的记录总数。复杂度增加。不一致。order by 操作 分表查询字表中的数据，汇总排序。
Redis的事务只能保证I隔离性和C一致性。无法保证A原子性和D持久性。
4.缓存设计4.1缓存穿透：
缓存没有发挥作用，业务系统直接去查询了存储系统。
通常是两种情况：
存储数据不存在。
解决办法：
缓存空值，也可以是具体的值。
以及生成缓存数据需要耗大量的时间或资源。
4.2缓存雪崩：当缓存失效（过期）后引起系统性能急剧下降的情况。
请求打到存储系统，对存储系统造成巨大的压力。拖慢整个系统，造成系统宕机，连锁反应，造成整个系统奔溃。
缓存雪崩的解决办法：
加锁更新。分布式锁，zookeeper，redis。go 里的singleflight。后台更新 缓存设置不过期，后台定时更新。特殊场景缓存系统内存不足时，会踢掉一些缓存数据。
（1）定时读取，用户体验一版。
（2）消息队列通知 缓存更新及时，用户体验更好。
后台更新还适合进行缓存预热。
4.3缓存热点
特别热点的数据，所有的业务请求都命中都一份数据。对缓存服务器的压力很大。例如大明星发的维度。
解决方案：
复制多分缓存。请求分散到多个缓存服务器上，减轻缓存热点导致的单台缓存服务的压力。
假设分成100份。
缓存key+编号。 读取时随机读取某份的数据。
5.常见的负载均衡算法及优缺点
轮询：
系统收到请求后，按照顺序轮流请求分配到服务器上。无需关注服务器本身的状态。
缺点：
无法感觉系统CPU高负载。无法关注到集群中机器的差异。录入新的机器是32核，老的机器是16核。
加权轮询：
负载均衡系统根据服务器权重进行任务分配。解决了轮询算法无法根据服务器配置差异进行任务分配的问题。
缺点：
无法识别服务器的状态差异。
负载最低优先：
分配任务给当前负载最低的服务器。根据不同的指标。
LVS4层网络负载均衡系统：连接数。Nginx：http连接数。
自己研发的系统：CPU负载，I/O密集型。
优点：
可以感知服务器的当前的运行状态。
缺点：
复杂度大幅度上升。
性能最优类：
从客户端的角度，优先将任务分配给处理速度醉的服务器。
通过统计分析每个服务器的响应时间，可以采样统计，10s，1m，5分
Hash类型：
负载均衡系统根据任务的某些关键信息进行hash运算。
源地址hash
将来源于同一个源Ip地址的任务分配给同一个服务器。
IdHash
