采用微服务与无状态架构设计,支持水平扩展,通过LVS和Nginx实现多级负载均衡,并结合Kubernetes的HPA进行自动弹性伸缩,有效避免单点故障。在存储方面,实施数据库读写分离、分库分表(如使用ShardingSphere),并采用TiDB等分布式数据库。同时构建多级缓存机制:布隆过滤器、本地缓存(Caffeine)和Redis集群,以应对缓存穿透和雪崩问题。优化查询性能时,禁止使用SELECT,改用批量操作。为应对高并发,使用Kafka或RocketMQ进行削峰填谷,异步处理非核心流程,并利用Sentinel配置限流、熔断和降级策略,结合Prometheus监控和SkyWalking链路追踪,确保系统稳定。前端方面,静态资源通过CDN和WebP格式加速,启用HTTP/2协议。关键业务使用JMeter进行阶梯增压测试,实施全链路压测并借助影子库验证。最后,根据压测结果优化JVM(使用G1GC)和数据库索引,先解决瓶颈再灰度上线。
一、架构与扩容
采用微服务+无状态设计,支持水平扩展。部署LVS+Nginx多级负载均衡,配合K8s HPA实现自动弹性扩容,避免单点故障。
二、存储与缓存
数据库读写分离、分库分表(如ShardingSphere),使用TiDB等分布式数据库。构建多级缓存:布隆过滤器→本地缓存(Caffeine)→Redis集群,解决穿透/雪崩问题。禁用SELECT,用批量操作优化查询。
三、异步与限流
通过Kafka/RocketMQ削峰填谷,异步化非核心流程。使用Sentinel配置QPS限流、熔断降级,配合Prometheus监控+SkyWalking链路追踪,保障高并发下系统稳定。
四、前端与压测
静态资源走CDN+WebP格式,启用HTTP/2。关键业务用JMeter阶梯增压测试,全链路压测+影子库验证。根据压测结果调优JVM(G1GC)和数据库索引,先解决瓶颈再灰度上线。