一、冷热分离架构
遇到的问题：某些数据被频繁访问（如热门商品），反复查询数据库浪费资源。
解决方案 ：缓存热点数据
缓存层级 ：
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本地缓存：Memcached（单机）
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分布式缓存：Redis（集群）
缓存常见问题 ：
| 问题 | 描述 | 解决方案 |
|---|---|---|
| 缓存穿透 | 查询不存在的数据，直接打到DB | 布隆过滤器 |
| 缓存击穿 | 热点key突然失效，大量请求打到DB | 互斥锁、逻辑过期 |
| 缓存雪崩 | 大量key同时失效 | 随机过期时间、多级缓存 |
| 热点集中失效 | 某时段大量缓存同时过期 | 分散过期时间 |
🌰 例子：学校门口的奶茶店，把最受欢迎的珍珠奶茶提前备好（缓存），不用每次都现做。
二、垂直分库架构
遇到的问题：单库数据量太大，查询越来越慢。
解决方案 ：按业务拆分数据库
分库策略 ：
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评论数据按商品ID hash路由
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支付记录按小时创建表
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确保每张实时操作的表数据量足够小
此时已可称为"分布式数据库" ，由多个组件协作：
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分库分表管理 → MyCat
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SQL解析 → 单机数据库
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读写分离 → 网关+消息队列
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结果汇总 → 数据库接口层
相关软件 ：Greenplum、TiDB、PostgreSQL XC、华为LibrA
🌰 例子：图书馆把书按类别分到不同房间（用户/商品/交易），找书时先去对应的房间，效率大幅提升。
三、 微服务架构
遇到的问题：团队壮大，业务复杂，代码耦合严重，一个模块出问题影响全局。
解决方案 ：微服务化
特点 ：
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不同团队独立维护自己的服务
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服务间通过 Gateway、消息总线 通信
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公共业务（如用户管理）可抽离为公共服务
相关软件 ：Spring Cloud、Dubbo
🌰 例子 ：大公司把业务分成独立事业部，用户部、商品部、交易部各自运营，通过内部系统协作。
四、容器编排架构
遇到的问题：
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资源利用率低，很多资源应对短时高并发，平时闲置
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需要动态扩缩容
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开发/测试/生产环境需要隔离
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运维工作量巨大
核心概念 ：
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Docker：集装箱，把应用+依赖打包成镜像
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K8S：货船，根据集装箱大小、货物情况合理组织部署
集群划分 ：
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生产集群：线上正式环境
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研发集群：通过命名空间隔离不同应用
相关软件 ：Docker、Kubernetes