在有限的物理资源下，如果实现服务的高可用性与稳定性。主要解决如下一些问题：
1、高并发下服务稳定性。流量削峰：LRUK(自动识别&存储热点数据，QPS增加4倍，响应时间未见变化)、被动限流降压(中间层A系统并发平均降了14w/分钟，最高降了23w/分钟，回收了7台虚拟机(共21台)) 、操作异步化、分流、服务发布防抖动。
2、整体高可用。业务拆分&物理隔离(解决各业务线相互影响)、数据隔离(分库分表)、使用本地缓存&缓存压缩提高系统吞吐量(核心接口平均响应时间降低98.6%，redis并发|流量|存储空间降低64%|37%|35%)。优化后单机压测qps理论值由2300上升至3700。
3、数据一致性。解决数据库主从延迟，数据库与redis缓存，跨系统&跨数据库，本地缓存与redis缓存数据，同库多表冗余数据等问题；实现数据最终一致性。
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