标签：均衡 系统 主从架构 请求 分布式搜索 备份 缓存 平衡 流量
（1） 系统拆分，将一个系统拆分为多个子系统，用dubbo来搞。然后每个系统连一个数据库，这样本来就一个库，现在多个数据库，这样就可以抗高并发；
（2） 缓存，大部分的高并发场景，都是读多写少，读的时候走缓存，redis轻轻松松单机几万的并发；
（3） MQ（消息队列），将请求灌入mq中，控制在mysql承载范围之内，排队后面系统慢慢写，mq单机抗几万并也是可以的；
（4） 分库分表，一个库拆分为多个库，多个库来抗更高的并发；一个表拆分为多个表，减少每个表的数据量，提高sql跑的性能；
（5） 读写分离，可以搞个主从架构读写分离，主库写入，从库读取。流量太多的时候，还可以加更多的从库。
（6） Solrcloud，是solr提供的分布式搜索方案，可以解决海量数据的分布式全文检索，因为搭建了集群，因此具备高可用的特性，同时对数据进行主从备份，避免了单点故障问题。可以做到数据的快速恢复。并且可以动态的添加新的节点，在对数据进行平衡，可以做到负载均衡；
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原文地址：https://www.cnblogs.com/qingaoaoo/p/12803535.html
