水平扩展与负载均衡
电信MSS系统在高并发场景下，常通过横向扩展服务器集群提升处理能力。结合负载均衡技术（如Nginx或Kubernetes），可将请求均匀分发至多节点，避免单点过载。
- 动态调整节点数量以应对流量波动
- 使用加权轮询算法优化资源分配
缓存优化策略
引入分布式缓存（如Redis或Memcached）减少数据库查询压力。通过热点数据预加载和本地缓存两级机制，降低响应延迟。
- 缓存穿透防护：布隆过滤器验证请求
- 设置合理的TTL与淘汰策略
异步处理机制
将非实时任务（如计费日志）通过消息队列（如Kafka）解耦，实现削峰填谷。消费者服务按处理能力拉取任务，保障核心流程稳定运行。
数据库分库分表
采用ShardingSphere等中间件对数据进行垂直拆分和水平分片，分散I/O压力。读写分离架构进一步降低主库负载。
| 分片键 | 分片算法 |
|---|---|
| 用户ID | 哈希取模 |
| 时间戳 | 按范围分区 |
监控与动态扩容
基于Prometheus和Grafana构建实时监控体系，通过预设阈值触发自动扩容。结合容器化技术实现秒级资源弹性调度。
通过多层次优化策略，电信MSS系统可有效应对高并发挑战，实现稳定低延时的服务能力，为5G时代的海量连接提供可靠支撑。
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