问题分析与监测
通过实时监控系统QPS、响应时间和错误率，结合APM工具定位性能瓶颈节点。建立阈值告警机制，例如：
- CPU使用率超过80%触发预警
- 数据库连接池等待时间＞200ms时告警
横向扩展策略
基于Kubernetes的自动伸缩方案实现弹性扩容：
- 配置HPA基于CPU/内存指标扩缩容
- 部署无状态服务集群
- 采用服务网格进行流量分配
缓存与数据库优化
建立三级缓存体系缓解数据库压力：
- 本地缓存（Caffeine）处理高频读取
- 分布式缓存（Redis）共享会话数据
- 数据库查询结果缓存（MySQL Query Cache）
流量整形技术
通过算法实现精细化流量控制：
| 算法 | 适用场景 |
|---|---|
| 令牌桶 | 允许突发流量 |
| 漏桶 | 平滑流量曲线 |
异步处理机制
将非实时操作纳入消息队列：
- 使用RabbitMQ实现订单异步处理
- 通过Kafka处理日志收集
- 配置死信队列保证数据可靠性
通过多维度的架构优化组合，建立从流量监测到资源调度的完整闭环，结合自动扩缩容与智能限流算法，可有效应对突发流量冲击。
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