引言
系统搭建，小有小的灵活，大有大的难处，从小到大，系统该怎么打怪练级呢?
首先：守住你的底线
底线?单体实例的最大处理量
单体实例?泛指单个应用实例、单个缓存实例，单个存储实例
底线从何而来?压测
底线恒定不变?随着服务的架构变化随时调整
如：一个实例【java实例+DB】的处理峰值为500/秒，在缓存化数据后处理峰值可以调整的5000/秒，但是缓存异常情况下，系统降级，那峰值必须要回到500/秒。
守不住底线?打怪如同碰见一个大 BOSS，经由负载均衡一个个秒掉你的服务，最终全局502
怎么守住底线?限流、限流、限流!
限流：一个系统稳定的最底层的护城河，永远不要轻视它。
线上的情况千变万化，交易峰值你可以规划，但是异常流量永远不可预测
如我们的限流拆分：
调整线上限流依据?监控，分流监控
监控的力度也是根据限流层次同步细化
PS：我们搭建了一个流量分析平台，通过接入系统，可以通过自定义规则定义流量拆分报表，并且实现精细化流量控制
其次：不断提高底线
1. 提高单位处理量
优化数据结构和使用缓存等手段，提升单体实例的最大吞吐量。
常用手段：
网站静态流量分流：页面静态化、APP本地缓存、CDN分发
数据缓存化：配置性数据本地预加载缓存，热点数据redis预加载缓存[注意：缓存也是吞吐量阀值和容量阀值]
流程简化：收单流程和生产流程拆分
请求流量清理：启用gzip压缩、ajax清理掉多余的数据信息
2. 无状态化
高内聚，低耦合，将应用+DB打包成一个对外可扩展的服务模块，标准有三：
对内依赖数据的多源化
对上游实现无依赖化
对下游实现数据的自动传递
价保系统流程处理中心样例：
最后：统筹变化，横向扩展
1. 监控为眼
统筹变化，首先要对系统的流量情况了若指掌，是通过监控系统来实现的。
2. 流程优化
只有简单的业务流程才是稳定可靠的，将业务流程和接单流程拆分，针对性配置资源，才能实现性能和资源的灵活安排。
针对现在的微服务化，要根据系统所处阶段灵活拆分，任何过度设计都会导致开发量和运维量飙升，最终影响系统的稳定性。
3. 横向扩展
集群化计算中心【容器+DB】，横向扩容缩容，外部依赖异常可灵活切换。
系统练级标准
1. 单实例不死
通过DB限流和应用限流，保证单实例在大流量下冲击下，会出现服务性能变差，但是不会死掉。
2. 分类型限流
在细化监控基础上，针对不同业务不同流程配置不同的限流阀值，保证异常流量可监控，可阻截，高效的提供正常服务。
3. 集群扩展【DB+实例】
将DB和实例打包成一个集群，可以根据服务流量动态调整扩容缩容。
该集群具备标准：对上游通过接口扩容，数据流内部自我驱动流转，对下游主动同步。
4. 外部依赖无感化
简而言之就是外部依赖接口挂掉不影响系统的核心功能，通过将相关依赖数据预抓取实现热数据备份，保证接口挂掉后自我降级，保证服务的可用性。
每个阶段都是应该随着系统的流量的增加，逐级优化，反之就是过度设计，导致研发和线上运维成本等上升，反而影响系统稳定性。
刘慎宝：京东财务研发部架构师，主要负责财务研发部的基础组件和各系统技术方案支持，10+年互联网研发专家。2010年入职京东并历经几乎所有618和双11挑战。精通高并发服务搭建和业务建模，曾多次主导京东财务系统架构升级和数据库升级，主导结算魔方重构，订单台账优化、价保优化等重大研发项目，对财务系统有深刻理解。
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