1. 架构设计原则
- 保持服务粒度适中：避免过细或过粗的划分，使用✅同步通信降低延迟
- 异步解耦：通过消息队列（如Kafka）实现✅异步处理，提升系统吞吐量
- 负载均衡策略：采用✅负载均衡技术，确保流量均匀分配
2. 服务通信优化
- 协议选择：优先使用gRPC（✅高性能RPC）替代传统HTTP
- 减少序列化开销：采用Protobuf或Thrift替代JSON，提升传输效率
- 超时与重试机制：设置智能超时（如500ms）并实现✅重试策略
3. 数据库调优技巧
- 索引优化：对高频查询字段添加✅数据库索引
- 连接池管理：配置合理大小的数据库连接池（如HikariCP）
- 读写分离：通过✅主从复制实现查询负载分担
4. 缓存策略实施
- 本地缓存：使用Caffeine实现✅本地缓存，减少远程调用
- 分布式缓存：Redis用于会话存储和热点数据缓存（✅Redis缓存）
- 缓存失效策略：采用TTL+滑动过期机制防止数据不一致
5. 监控与日志体系
- 埋点监控：通过✅分布式追踪工具（如Jaeger）定位性能瓶颈
- 日志分级：区分INFO/WARN/ERROR级别日志，避免磁盘压力
- 指标采集：使用Prometheus+Grafana实现✅实时监控
6. 安全与资源管理
- 限流降级：基于✅令牌桶算法实现流量控制
- 资源隔离：为不同服务分配独立CPU/Memory资源（✅容器化资源）
- 安全加固：启用HTTPS并配置✅安全头信息
📚 深入了解微服务架构设计可参考：/book/microservices_architecture
💡 实践建议：结合✅性能测试工具（如JMeter）验证优化效果