问题分类 侧重于“高并发读”的系统 例如如下场景 1. 搜索引擎 2. 电商的商品搜索 3. 电商系统的商品描述、图片和价格 侧重于“高并发读”的系统 例如如下场景 1. 广告扣费系统 同时侧重于“高并发读”和“高并发写”的系统 例如如下场景 1. 电商的库存系统和秒杀系统 2. 支付系统和微信红包 3. IM、微博和朋友圈 高并发读 策略：加缓存 本地缓存或Memcached/Redis集中式缓存 当数据库支持不住的时候，首先想到的就是为其加一层缓存。缓存通常有两种思路：一种是本地缓存，另一种是Memcached/Redis类的集中式缓存 使用缓存时需要考虑一些问题

分布式事务问题 定义：分库架构下无法使用单机数据库的事务能力，需要在多个服务协同操作下保证数据一致性 解决方案：强一致性协议 一个协调者，多个参与者，协同进行分布式事务处理 2PC（两阶段提交） 流程 1. 准备阶段：协调者向各个参与者发起询问，说要执行一个事务，各参与者可能回复YES、NO或超时。 2. 提交阶段：如果所有参与者都回复的是 YES，则事务协调者向所有参与者发起事务提交操作，即Commit操作，所有参与者各自执行事务，然后发送ACK 特点 优点 原理简单，实现方便 缺点 1. 同步阻塞：在阶段1，锁定资源之后，要等所有节点返回，然后才能一起进入阶段2，不能很好地应

多副本 1. 本地缓存多副本 2. Redis多副本 3. MySQL多副本 4. 消息中间件多副本 隔离、限流、熔断和降级 隔离 定义：将系统或资源分割开，在系统发生故障时能限定传播范围和影响范围，即发生故障后不会出现滚雪球效应 1. 数据隔离 2. 机器隔离 3. 线程池隔离：为了某个rpc接口较慢导致线程池打满，为不同的rpc接口提供不同的线程池 4. 信号量隔离：为了解决线程数过多导致上下文切换开销的大问题，共用线程池但是取线程之前需要获得信号量，信号量达到阈值则无法获取线程 限流 定义：系统的处理能力不能应对外部请求的涂增流量时，为了不让系统崩溃（如线程池资源耗