高并发：1.提升单个机器性能或者web的性能；2.部署多服务进行支撑。

高可用：1. 冗余；2. 故障转移(感知，监控)

                 技术手段：集群（redis哨兵模式；）；keepalived存活探测

Nginx反向代理水平扩展&高可用分析

如果nginx不够用，可以DNS负载均衡方式配置同一个域名解析出多个IP，理论上无限制扩展。

 高可用分析：DNS服务器和Nginx压根就是两个服务，没法进行故障感知。如果这么配置那么01服务好不好都会解析返回。要高可用就得给nginx1冗余一台nginx1_1，但对外展示的IP都是1.0.0.1。技术就是使用VirtualIP虚拟一个IP，使用KeepAlived探测nginx可用性，如果nginx1挂掉了，自动访问nginx1_1。

网关水平扩展&高可用分析

可以在nginx.conf中配置多个server，并且配置负载均衡规则。nginx可以探测后面server可用性，理论上可以添加无限server，但局限于nginx的吞吐量。

高可用分析：nginx可以探测到tomcat是否好使，如果不好使就不在转发请求到此服务。

服务水平扩展&高可用分析

服务间调用，都是通过RPC方式调用，为了解耦调用方和背调方，独立出配置中心，调用和被调都注册到配置中心如Zookeeper，Eureka，Nacos等，配置中心

高可用分析：服务之间RCP的调用client会轮训访问ProductIP地址，如果访问不同就访问下一个Server，并有专门的后台线程和注册中心同步ProducerServerIP列表。

数据缓存高并发&高可用分析

缓存使用最广的是redis，mongodb，rockermq组件，组件都用自己集群以及保障措施。

数据库水平扩展&高可用分析

DB扩展分为一下集中：

1. 业务上将比较内聚的数据拆分到另一个库
   1. 是架构上拆分的方式，不能动态扩展
2. 三个月内订单数据和历史订单数据 放在不同的库中
   1. 冷热数据需要迁移过程
   2. 理论上三个月内订单量也会超一个数据库容量的，这种法子就失效了
3. 根据订单的地点路由到不同的数据库
   1. 是上面第二种的变形
   2. 不需要进行数据迁移，但北京一个地区的数据也会超，这就不好使了
4. 只是根据ID进行Hash计算，尽可能平均分配到不同DB
   1. 不怎么可行，存储数据没问题，访问呢？你并不知道数据在那个数据库，所以这种不现实
5. 根据读写属性拆分为读库和写库
   1. 写到主库，从库读取数据
   2. 读并发高的话，可以上几个Slave支持
   3. 对多salve从库读取，如果一个从库宕机，druid连接池会探测到并获取其他连接进行访问
   4. 写库 是有一个主库，这就需要冗余了。

高可用分析：单几点Mysql是不满足高可用需求的，需要冗余一台机器。类似nginx高可用一样，使用virtualIP+KeepAlived来探测和故障转移，需要注意的我两台Mysql服务器可能存在数据同步差。

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