2.2.3 分库分表
因为数据库压力过大 ， 首先一个问题就是高峰期系统性能可能会降低，因为数据库负载过高对性能会有影响 。另外一个，压力过大把你的数据库给搞挂了怎么办？所以此时你必须得对系统做分库分表 + 读写分离，也就是把一个库拆分为多个库，部署在多个数据库服务上，这时作为主库承载写入请求 。然后每个主库都挂载至少一个从库，由从库来承载读请求 。
2.2.4 缓存集群
如果用户量越来越大，此时你可以不停的加机器 ， 比如说系统层面不停加机器，就可以承载更高的并发请求 。然后数据库层面如果写入并发越来越高，就扩容加数据库服务器，通过分库分表是可以支持扩容机器的，如果数据库层面的读并发越来越高，就扩容加更多的从库 。但是这里有一个很大的问题：数据库其实本身不是用来承载高并发请求的 ， 所以通常来说 ， 数据库单机每秒承载的并发就在几千的数量级，而且数据库使用的机器都是比较高配置，比较昂贵的机器，成本很高 。如果你就是简单的不停的加机器，其实是不对的 。所以在高并发架构里通常都有缓存这个环节，缓存系统的设计就是为了承载高并发而生 。所以单机承载的并发量都在每秒几万，甚至每秒数十万，对高并发的承载能力比数据库系统要高出一到两个数量级 。所以你完全可以根据系统的业务特性 ， 对那种写少读多的请求 ， 引入缓存集群 。具体来说，就是在写数据库的时候同时写一份数据到缓存集群里 ， 然后用缓存集群来承载大部分的读请求 。这样的话，通过缓存集群，就可以用更少的机器资源承载更高的并发 。
一个完整而复杂的高并发系统架构中，一定会包含：各种复杂的自研基础架构系统 。各种精妙的架构设计.因此一篇小文顶多具有抛砖引玉的效果,但是数据库优化的思想差不多就这些了.
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