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。
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