一、分布式架构设计原则
采用微服务架构将分销系统拆分为订单服务、库存服务、支付服务等独立模块，各模块通过REST API或gRPC进行通信。通过容器化技术实现快速部署，结合Kubernetes集群管理实现动态扩缩容，有效应对促销活动的突发流量。
| 组件 | 作用 |
|---|---|
| Nginx | 反向代理与负载均衡 |
| Spring Cloud Alibaba | 微服务治理 |
| RocketMQ | 异步消息处理 |
二、数据库优化策略
实施分库分表策略，按订单日期和区域维度进行水平拆分，单表数据量控制在500万条以内。建立读写分离架构，主库处理写操作，3个从库通过GTID同步承担读请求。
- 索引优化：为高频查询字段建立组合索引，避免全表扫描
- 连接池配置：设置最大连接数为CPU核心数*2+1
- 慢查询监控：启用MySQL Slow Query Log分析执行计划
三、缓存与静态资源处理
采用三级缓存架构：本地缓存(GUAVA Cache)→分布式缓存(Redis集群)→数据库，设置商品详情缓存过期时间为5分钟。静态资源通过CDN加速，配置缓存策略：
- 图片资源：设置1年长期缓存
- CSS/JS文件：启用Gzip压缩和Brotli压缩
- API响应：添加ETag实现协商缓存
四、高并发请求处理机制
使用Nginx配置加权轮询负载均衡算法，根据服务器性能分配流量权重。针对秒杀场景采用令牌桶算法限流，设置QPS阈值防止系统过载。通过消息队列实现订单异步处理，削峰填谷降低数据库压力。
五、性能监控与容灾方案
部署Prometheus+Grafana监控体系，关键指标包括：
- 服务器：CPU利用率≤70%，内存使用率≤80%
- 数据库：活跃连接数≤最大连接数80%
- 应用层：平均响应时间<200ms
建立多区域灾备架构，通过DNS智能解析实现故障自动切换，数据同步延迟控制在5秒以内。
通过分布式架构、数据库优化、缓存策略、流量控制和智能监控的协同作用，可构建支撑百万级并发的分销系统。建议采用渐进式优化策略，每次架构调整后通过压力测试验证效果。
