一、高性能架构（核心：提吞吐量、降延迟）

1. 多级缓存

• 核心原理：遵循局部性原理，分层存储（本地缓存+分布式缓存），减少数据库直连

• 面试重点：缓存一致性（Cache Aside Pattern）、缓存三大问题（穿透/击穿/雪崩）及解决方案

2. 数据库读写分离

• 核心原理：主库（Master）抗写、从库（Slave）抗读，通过BinLog实现主从同步

• 面试重点：容忍主从同步延迟，强一致性业务需强制读主库

3. 数据分区（分库分表）

• 核心原理：按Hash/Range规则，将海量数据分散到多个数据库节点，降低单机压力

• 面试重点：分片键（Sharding Key）选择、避免数据倾斜

4. 异步并发

• 核心原理：串行同步改并行异步（CompletableFuture/Reactor模式），缩短响应时间

• 面试重点：适用于IO密集型任务，注意上下文切换成本

二、高可用架构（核心：冗余、故障隔离，组件故障不影响服务）

1. 熔断与限流

• 核心原理：限流（入口拦截过载流量，令牌桶/漏桶）；熔断（切断故障下游，防止雪崩）

• 面试重点：限流护自身，熔断护下游及整体链路

2. 池化技术

• 核心原理：预创建资源容器（线程、连接、对象），借出归还，避免频繁创建销毁开销

• 面试重点：核心池大小（Core Size）、最大池大小（Max Size）的合理配置

三、可扩展架构（核心：拆分、解耦，适配业务增长）

1. 微服务架构

• 核心原理：按业务领域（DDD）拆分单体应用为独立部署服务，实现开发/部署/扩容解耦

• 面试重点：服务粒度控制，规避分布式事务复杂性

2. 消息队列解耦

• 核心原理：生产者/消费者通过中间件交互，互不感知，实现解耦+流量削峰

• 面试重点：消息可靠投递（不丢消息）、幂等性处理（不重复消费）

3. 无状态设计

• 核心原理：服务节点不存储会话状态（Session），状态外置（Redis/JWT），支持节点随意扩展

• 面试重点：JWT（空间换时间）、Redis Session（时间换空间）的区别与适用场景

4. 插件化/SPI机制

• 核心原理：定义标准接口，通过配置加载具体实现，实现逻辑可扩展

• 面试重点：Java SPI/Dubbo SPI，遵循开闭原则（OCP）

  （注：文档部分内容可能由 AI 生成）