高并发设计
在面对高并发的场景下，归纳起来共有三种方法。
- Scale-out（横向扩展）：分而治之是一种常见的高并发系统设计方法，采用分布式部署的方式把流量分流开，让每个服务器都承担一部分并发和流量。
- 缓存：使用缓存来提高系统的性能，就好比用“拓宽河道”的方式抵抗高并发大流量的冲击。
- 异步：在某些场景下，未处理完成之前，我们可以让请求先返回，在数据准备好之后再通知请求方，这样可以在单位时间内处理更多的请求
一、Scale-up vs Scale-out
将类似追逐摩尔定律不断提升 CPU 性能的方案叫做 Scale-up（纵向扩展），把类似 CPU 多核心的方案叫做 Scale-out（横向扩展），这两种思路在实现方式上是完全不同的。
- Scale-up：通过购买性能更好的硬件来提升系统的并发处理能力，比方说目前系统 4 核4G 每秒可以处理 200 次请求，那么如果要处理 400 次请求呢？很简单，我们把机器的硬件提升到 8 核 8G（硬件资源的提升可能不是线性的，这里仅为参考）。
- Scale-out：则是另外一个思路，它通过将多个低性能的机器组成一个分布式集群来共同抵御高并发流量的冲击。沿用刚刚的例子，我们可以使用两台 4 核 4G 的机器来处理那400 次请求。
在我们系统设计初期会考虑使用 Scale-up 的方式，因为这种方案足够简单，所谓能用堆砌硬件解决的问题就用硬件来解决，但是当系统并发超过了单机的极限时，我们就要使用 Scale-out 的方式。
Scale-out 虽然能够突破单机的限制，但也会引入一些复杂问题。比如，如果某个节点出现故障如何保证整体可用性？当多个节点有状态需要同步时，如何保证状态信息在不同节点的一致性？如何做到使用方无感知的增加和删除节点？等等
二、缓存
我们知道数据是放在持久化存储中的，一般的持久化存储都是使用磁盘作为存储介质的，而普通磁盘数据由机械手臂、磁头、转轴、盘 片组成，盘片又分为磁道、柱面和扇区。
普通磁盘的寻道时间是 10ms 左右，而相比于磁盘寻道花费的时间，CPU 执行指令和内存寻址的时间都在是 ns（纳秒）级别，从千兆网卡上读取数据的时间是在μs（微秒）级别。所以在整个计算机体系中，磁盘是最慢的一环，甚至比其它的组件要慢几个数量级。因此，我们通常使用以内存作为存储介质的缓存，以此提升性能。
当然，缓存的语义已经丰富了很多，我们可以将任何降低响应时间的中间存储都称为缓存。缓存的思想遍布很多设计领域，比如在操作系统中 CPU 有多级缓存，文件有 Page Cache缓存，你应该有所了解。