阿里云ECS如何应对高并发与大数据场景？

弹性架构设计

通过负载均衡(SLB)实现流量智能分发，配合Auto Scaling弹性伸缩功能，可在5分钟内完成实例数量的动态调整。当CPU使用率超过80%时自动扩容ECS节点，业务低谷期自动释放冗余资源，有效平衡性能与成本。

关键实现步骤：

1. 配置SLB监听规则，启用加权轮询算法
2. 设置伸缩组最小/最大实例数量阈值
3. 定义基于QPS的报警触发规则

数据库优化策略

采用读写分离架构将请求分流，主实例处理写操作，只读实例承载80%以上的查询请求。通过分库分表技术将单表数据控制在500万行以内，结合索引优化降低查询延迟至5ms以下。

核心优化手段：

• 使用PolarDB分布式版实现自动分片
• 建立组合索引覆盖高频查询字段
• 启用SQL审计分析低效查询

缓存与计算加速

云数据库Redis版提供百万级QPS处理能力，通过Lettuce客户端实现本地缓存与分布式缓存二级架构。对热点数据启用exString增强型数据结构，缓存命中率可达95%以上。

大数据处理场景

基于MaxCompute构建数据湖架构，配合DataWorks实现TB级数据ETL处理。实时计算引擎Flink对接Kafka消息队列，在电商大促场景下可并行处理10万+事件/秒，端到端延迟小于500ms。

通过弹性架构、数据库优化、缓存加速和大数据组件协同，阿里云ECS可支撑百万级并发请求与PB级数据处理需求。建议企业根据业务特征选择SLB+Auto Scaling组合方案，配合Redis缓存与MaxCompute数据平台构建完整技术栈。