高并发设计三种思路
1、横向扩展
2、缓存
3、异步
首先，不能为了设计而设计，不要过度设计。单机满足业务需求就不要分布式，架构不能盲目，架构一定是逐步演进的，而且是随着业务的需求逐步进行的。
三种思路理解要宽泛。比如横向扩展可以是集群，可以是主从分离，也可以是分库分表等等。
缓存呢其实无处不在，比如CPU的一级缓存、二级缓存、三级缓存，操作系统缓存（如windows的page.sys文件），mybatis的一级缓存，二级缓存等等。
异步就是解藕操作，比如将订单成交的消息我需要保证准确性而不是实时性，因此就先放入消息队列中，消息被消费的时候在进行业务的处理，这样就可以提高并发请数量
系统分层
MVC
系统性能
高并发：高性能（响应时间）、高可用（down机、故障、维护）、可扩展（应急扩容）
响应时间（平均值、最大值、分位值），响应为1s，吞吐量为每秒1次，响应缩短到10ms，吞吐量上升到每秒100次，从用户体验来说：200ms分界点，1s为另一个分界点，健康系统的99分位值的响应时间控制在200ms以内，不超过1s的请求占比要超过99.99%
高并发下的性能优化手段：
1.提高系统的处理核心数（吞吐量=核心数(并发进程数)/响应时间(s)）
但并非无限增加核心数就可以增加吞吐量，随着进程数增加，并行的任务对于资源的争夺也增加，在某
个临界点，进程增加导致系统的性能下降，这就是性能测试中的拐点模型，所以在评估系统性能时，需要做压力测试，找到拐点
2.减少单次任务响应时间
cpu密集型：优化算法
io密集型：1.采用工具，linux的工具集
2.通过监控，对任务的每一个步骤做分时统计，从而找到任务中哪一步小号消耗了更多的时间
高可用
1.开发设计层面
冗余---主备，负载均衡，failover
取舍----降级，限流，熔断，超时控制
2.运维层面
灰度发布，故障演练，监控报警
高可扩展性的设计思路
拆分，将复杂的问题简单化
- 存储层的扩展性
业务拆分、水平拆分 - 业务层的扩展性
业务维度，重要性维度和请求来源维度
