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DNS轮询：从App/Browser入口，对请求进行分类，静态数据直接去CDN获取，同时Nginx进行集群化，通过DNCS轮询 。
Nginx负载均衡：Nginx可以支持10W的并发访问，Nginx支持配置请求的代理策略，把请求路由到多个Web服务器处理 。Nginx支持的负载均衡策略包括：轮询，权重，ip_hash，fair，url_hash等
分布式架构负载策略：Web层调用service，以及service之间的调用，每个service都需要部署多份 。目前最常用的两个框架技术，spring cloud、dubbo、HSF，都采用客户端负载均衡策略，路由到service的不同实例 。
Redis集群：redis单台几十万的QPS，可通过Redis集群，把数据分配到多台服务器上，减轻每台机器的负载 。
MySQL读写分离：一般不对写请求分流，也可通过分布式数据库技术对写请求分流 。对于读请求，一般采用读写分离的策略 。读库应用单独设置索引，提高读性能 。
高并发之“动静分离”
动态页面：根据实时数据渲染的页面，需要调用后台，读取速度慢
静态页面：存储在文件系统的文件，不经常变动，读取速度很
为了提升效率，尽可能静态化，用静态页面，替换动态页面 。例如，商品信息页，商品信息在发布后，保存下商品信息的静态页面；仅访问必要的数据实时数据 。
几个关注点：
1、 静态数据缓存到离用户最近的地方 。比如浏览器、CDN、服务端的 Cache
2、 可以直接缓存 HTTP 连接 。关键是数据中是否含有和访问者相关的个性化数据，比如输出的数据是否和 URL、浏览者、时间、地域相关，以及是否含有 Cookie 等私密数据 。
3、 经常使用Nginx和Web服务器缓存静态文件 。JAVA 系统本身不擅长处理大量连接请求，需要在Nginx和Web侧尽量缓存
4、 动态数据尽量Json化 。减少不必要的数据传输和解析
5、 缓存还需要考虑失效问题/命中率问题/发布更新问题/动静数据合并；以失效为例，一般有三种方式：超时更新，定时更新，通知更新 。
秒杀之“减库存”
减库存一般有如下方式：下单减库存，付款减库存，预扣库存 。
其中，笔者比较推荐“下单减库存”，因为参加秒杀，买到就是赚到，成功下单后却不付款的情况比较少；同时卖家对秒杀商品的库存有严格限制，逻辑上更为简单 。
当然“下单减库存”，要保证库存数据不能为负数 。
一些方法：
1、事务判断，即保证减后库存不能为负数，否则就回滚；
2、直接设置数据库的字段数据为无符号整数，小于零时会直接报错；
3、热点商品放在单独的热点库
4、并发锁：增加并发锁，比如排队等
5、计数器：在Web层或Service层做一个计数器，技术到达阈值，直接返回抢购失败 。
6、按商品路由：把对同一品类商品的抢购路由到同一个service以及DB链接上，减少不必要的锁竞争 。
实践中的一些原则：
1. 将读数据缓存在 Web 端，过滤掉无效的数据读；
2. 对读数据不做强一致性校验；
3. 对写数据做基于时间的分片，过滤过期请求；
4. 对写请求做限流保护，过滤超载请求；
5. 对写数据强一致性校验，仅校验最后有效的数据 。
秒杀之“热点”
秒杀需要对核心热点数据进行实时分析，处理思路可以从业务/系统/数据不同角度进行优化/限制/隔离，比如：
静态热点数据：提前预测 。卖家报名，提前打标
动态热点数据：系统在运行过程中临时产生的热点
也可以增加单独的热点分析组件，总体控制系统业务的热点，并做对应的限制和隔离方法 。
秒杀之“异步”
秒杀系统设计上，经常使用消息队列来缓冲瞬时流量，把同步的请求调用转换成异步的间接推送，中间通过一个队列在一端承接瞬时的流量洪峰，在另一端平滑地消费消息 。
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本质上，就是把一步变成两步，其中增加一些机制来缓冲 。比如在秒杀优惠券抢购，用户抢码（确定用户是否有资格） 和 系统发码（为有资格用户分发优惠券），抢码QPS可能10几万，只需要知道是否有资格；而发码仅针对有资格用户，QPS可能仅仅几千，使用消息队列，可以大大提高效率 。
除了消息队列，也可以使用其他方式排队，比如线程池加锁等待、内存排队算法（如FIFO）、文件排队（如基于 MySQL binlog 的同步机制）
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