技术方案主要分为几类 第1篇
本地Cache加速
镜像服务
远程加速
带宽优化
集群抗攻击
应用场景
网站站点/应用加速
视音频点播/大文件下载分发加速
视频直播加速
移动应用加速
作为补充，像分布式文件系统、大数据、NoSQL、NewSQL，慢慢也开始成为高并发系统的周围框架生态补充。
技术方案主要分为几类 第2篇
在实际的业务开发中，要做好数据量的增长预测，做好技术方案选型。另外，在引入分表方案后，要考虑数据倾斜问题，这个跟分表键有很大关系，避免数据分布不均衡影响系统性能。
并不是所有的调用都要走同步形式，对于时间要求不高、或者非核心逻辑，我们可以采用异步处理机制。
也就衍生出消息队列。
消息队列主要有三种角色：生产者、消息队列、消费者。
生产端核心的逻辑处理完后，会封装一个MQ消息，发送到消息队列。下游系统，如果关心这个事件，只需要订阅这个 topic ，便可以收到消息，进行后续的业务逻辑处理。
两者之间通过消息中间件完成了解耦，系统的扩展性非常高。
技术方案主要分为几类 第3篇
本地缓存是部署在应用服务器中，而我们应用服务器通常会部署多台，当数据更新时，我们不能确定哪台服务器本地中了缓存，更新或者删除所有服务器的缓存不是一个好的选择，所以我们通常会等待缓存过期。因此，这种缓存的有效期很短，通常为分钟或者秒级别，以避免返回前端脏数据。
相反，分布式缓存采用集群化管理，支持水平扩容，并提供客户端路由数据，数据一致性维护更好。虽然有不到 1ms 的网络开销，但比起其优势，这点损耗微不足道。
技术方案主要分为几类 第4篇
LVS
Nginx
HAProxy
对于一些大型系统，一般会采用 DNS+四层负载+七层负载的方式进行多层次负载均衡。
过去是一个大而全的系统，面对复杂的业务规则，我们采用分而治之的思想，通过SOA架构，将一个大的系统拆分成若干个微服务，粒度越来越小，称之为微服务架构
每个微服务独立部署，服务和服务间采用轻量级的通信机制，如：标准的HTTP协议、或者私有的RPC协议。