技术解决方案储备（摘自rrc-wiki）

 

 

编号	名称	描述	解决问题	适用场景	绝对不可用场景	衍生问题	优点	缺点	推荐开源项目
1	缓存	在数据源之前增加一层或多层数据缓存，降低访问低性能数据源的频次或减少网络/IO开销，以达到提升性能的目的。	1. 高并发性能	1. 读多写少的业务 2. 读场景下热点数据命中率高 3. 多数据的更新展示时延要求较低		1. 热点数据分布不均匀，还是可能导致 cache 物理机成为访问热点，引发问题 2. 如果存在回源策略，则在 cache 失效时，要注意短时间内大量回源请求发生，引发雪崩 3. 要考虑 cache 的整体容量	1. 目前最常见的解决方案，整体技术栈成熟，相关资料丰富		1. [YAC](https://github.com/laruence/yac) 2. [redis](https://redis.io) 3. [memcached](https://memcached.org)
2	离线数据预热	将复杂计算逻辑从实时处理中抽离，提升实时访问时的性能。	1. 高并发性能	1. 数据更新频率低 2. 数据更新入口可控 3. 整体数据容量可控		1. 读写逻辑比较分散，会降低代码可读性 2. 所有预热的逻辑需要做统一管理，还需要和读取逻辑做关联
3	压测	如何做压测？	评估性能、资源预分配	任何新增接口或较大变更的接口建议做压测		1. 如何加压？ 2. 配置差异的影响 3. 上下游依赖的情况下怎么压
4	重传和超时	不同场景下重传和超时策略？	可靠性、响应时间可控	1. 合理超时避免异常时负载飙升		1. 非幂等接口避免重传 2. 超时参数要考虑上游的超时情况？
5	性能监控	现有工具有哪些？（阿里云、openfalcon、线上日志或Kafka、命令等）	日常运维、性能优化
6	服务发现和注册	业务平台有用Consul做统一路由中心，但有单点风险，利弊		1. 接口分散 2. 加密认证方式各不相同		是个大单点
7	降级机制	目前我们用的Etcd+Confd，但用于db的账号和地址的变更；另外通过SLB做后端服务器流量控制		容灾方案
8	异步化	异步处理的方式有哪些（队列、DB、fastcgi_finish_request?）？适用范围？可能问题	解耦	触发事件		1. 异步任务通知
9	SQL vs. NoSQL	数据存储方案有哪些？ 什么场景选用什么方案有什么评判标准么？	数据存储	数据存储