百萬并發(fā)場景下，微服務(wù)架構(gòu)如何支撐？
百萬并發(fā)場景
微服務(wù)拆分，是高并發(fā)架構(gòu)的基石。
首先，將業(yè)務(wù)拆分為粒度適當?shù)奈⒎?wù)，盡量設(shè)計為無狀態(tài)或?qū)顟B(tài)外置。
拆分應(yīng)以業(yè)務(wù)邊界、和數(shù)據(jù)自治為依據(jù)，確保單一服務(wù)職責明確、耦合度低且便于獨立擴展。
粒度既不能過粗以致成為新的單體瓶頸，也不能過細導(dǎo)致分布式復(fù)雜性與通信開銷激增。
通常采用領(lǐng)域驅(qū)動設(shè)計（DDD）識別邊界上下文，結(jié)合訪問頻次、擴展需求及團隊組織結(jié)構(gòu)。
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比如：按領(lǐng)域邊界拆（DDD：Bounded Context）。
每個服務(wù)代表一個獨立業(yè)務(wù)域（訂單、庫存、支付、用戶、搜索等）。
確定服務(wù)邊界，并確保服務(wù)之間通過輕量、可靠的 API 或消息隊列進行通信。
對外網(wǎng)關(guān)（API Gateway）做認證、限流、灰度、熔斷。
跨服務(wù)調(diào)用用短超時、斷路器、重試（指數(shù)退避）并實現(xiàn)冪等。
數(shù)據(jù)拆分
垂直拆分（按業(yè)務(wù)/表）：不同功能放不同庫（比如把日志/審計/統(tǒng)計放獨立庫）。
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適合：不同表之間無強事務(wù)、容量差異大。
水平分表（sharding）：把某張大表按某個維度切分為多張表，多庫多表。
shard = hash(user_id)% N
db = dbs[shard]
table ="orders_"+(user_id % M)
db.execute("INSERT INTO "+ table +" (...) VALUES (...)")切分鍵常見：user_id、order_id、地域、時間（按月/按日）。
目錄表 + 時間分區(qū)：日志、審計類按時間自動分表/分區(qū)（MySQL partition 或分表）。
分片路由策略：范圍分片、哈希分片（一致性哈希）或復(fù)合策略（hash+range）。
服務(wù)限流
限流，防止流量超出系統(tǒng)承受閾值（令牌桶、滑動窗口、漏桶）。
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常見算法：
令牌桶（Token Bucket）：允許突發(fā)流量，平滑長期速率。
漏桶（Leaky Bucket）：平滑輸出速率，限制峰值。
固定窗口 / 滑動窗口（計數(shù)）：簡單實現(xiàn)，滑動窗口更平滑。
分布式限流：Redis + Lua 腳本（原子操作）、Guava RateLimiter（單節(jié)點）。
-- keys: bucket_key, timestamp_key
-- ARGV: rate, capacity, now
--返回是否允許服務(wù)熔斷
當下游服務(wù)失敗或延遲升高時，快速斷開對下游的調(diào)用，避免級聯(lián)故障并給下游恢復(fù)時間。
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常見實現(xiàn)（Hystrix/Resilience4j/Sentinel）
狀態(tài)機：CLOSED(open calls), OPEN(tripped, short-circuit), HALF-OPEN(testing).
觸發(fā)條件：失敗率閾值（例如 50%）且最小請求數(shù)（例如 20 請求/窗口）或延遲閾值。
恢復(fù)策略：等待時間后進入 HALF-OPEN，允許少量探測請求，成功則關(guān)閉。
服務(wù)降級
某些功能依賴不可用或延遲高時，提供降級結(jié)果（簡化功能、緩存數(shù)據(jù)或友好提示），保證系統(tǒng)核心可用。
常見降級策略
功能降級：關(guān)閉非關(guān)鍵功能（推薦/個性化、統(tǒng)計、日志寫入等）。
數(shù)據(jù)降級：返回緩存數(shù)據(jù)或舊數(shù)據(jù)（接受最終一致性）。
響應(yīng)降級：返回默認值/簡化頁面或“服務(wù)暫不可用”的友好提示。
限速降級：對低優(yōu)先級用戶限流或延遲處理。
比如：訂單查詢遇到庫存服務(wù)不可用：返回緩存訂單狀態(tài) + 顯示“庫存處理中”提示，而不是拋 500。
