硬件、操作系统层面的优化：
1、提升硬件性能，采用多核CPU、增加内存、固态硬盘，注意32位系统内存限制为2G，64位则无此限制，
2、为应用服务增加集群负载均衡，硬件负载F5，软负载LVS、Nginx，进行限流
3、请求数据进行动静分离，若访问静态资源如静态页面、图片可通过Nginx进行路由至固定路径获取，无需访问后台服务器，降低服务器压力
应用系统架构优化：
1、系统设计初期要考虑好拓展性，采用分布式，在CAP三者间取一个良好的平衡，选取一个分布式应用间高效的RPC通讯框架（dubbo、thrift）；
2、注意系统高可用设计，防止单点故障，做好服务容错（failback/failover/failfast/failsafe）、做好访问量高峰期备案，如服务降级、服务器动态扩容、双机热备等
3、做好应用拆分，防止应用宕机导致大量功能不可使用，针对访问量不同的应用采取不同的部署策略
4、使用缓存，减少对数据库的访问，将高频使用较少变动的数据放到缓存中，可采用单机缓存或分布式缓存，技术选型ehcache或memcached、redis等。为提高缓存命中率可对用户请求根据用户ID做一致性hash，保证每次同一个用户请求发送到同一台服务器
5、多核CPU系统可以采用多线程，线程池的方式加快系统处理速度
6、分布式系统中合理利用消息中间件做好应用解耦、访问量削峰填谷（rocketmq pull模式拉取数据）、分布式事物最终一致性等
编码规范及JVM优化：
1、根据应用的特点选择合适的垃圾收集器，例如需要高吞吐量则选用Parallel Scanvenge，需要提高响应速度则采用CMS或G1收集器，根据访问量大小设置一个合理的JVM大小、垃圾清除触发点等等
2、高并发环境注意使用java类需要考虑线程安全，可以选用线程安全容器如ConcurrentHashMap，CopyOnWriteList，或者合理利用锁机制，诸如synchronized、reentrantLock、reentrantReadWriteLock等，分布式环境甚至需要使用分布式锁，可采用redis、zookeeper等实现，注意锁对中断、共享、超时的支持
3、减少锁的持有时间，多线程尽量以相同的顺序获取锁，以避免死锁情况；
4、合理使用线程池，减少线程创建、销毁开销，但不是线程越多越快，最好为CPU数+1；若为单核CPU系统但有很多IO等待场景，也可以使用多线程，提高CPU时间利用率
数据库优化：
1、采用良好的数据库架构设计，诸如读写分离，水平拆分、垂直拆分；读写分离、垂直拆分即为多数据源问题，拆分规则可以为地域、业务发生时间、业务类型等，可以通过数据访问层中间件或AOP+Annotation自己实现；水平拆分注意拆分规则，可以采用用户ID，账户ID等进行拆分，注意避免多数据库联合查询、分布式事物等，为此可以在设计表的时候进行一定的数据冗余，例如交易表存留客户一些必要信息，将公共表例如权限、路由表在每个库均复制一份
2、合理使用缓存，例如Mybatis开启一级、二级缓存，减少数据库访问，开启preparedStatement,减少运行时sql预编译开销
3、sql编写使用注意事项：①合理使用索引（单个索引、联合索引，太多会影响表插入、删除速度，jion列使用索引）②尽量减少让索引失效的语句使用例如：like ‘%’，or,sql中拼接、sql中使用计算函数等；③多表查询使用小表驱动大表；④select只返回需要的项⑤表字段设计时尽量非空等等
4、采用高可用的分布式事物解决方案，例如：2pc(对网络要求高，高并发下系统负载太大，效率不高)、柔性事物（通过rocketmq发送事物消息，达到数据最终一致性）
良好的运维：
1、做好流水表记录、日志收集工作，流水表中记录交易要素项及交易访问的服务器ID，便于查看日志；
2、建立良好的安全预警机制，若有问题及时通过email,短信方式自动提示相关负责人，以便及时跟进
3、做好灾备工作，主备切换，多地部署
新技术的使用：
1、采用微服务架构，解耦各应用，应用间互不影响，提高系统可用性，
2、docker容器技术，解决生产、测试环境不一致问题，通过容器动态部署、卸载达到服务器集群动态扩容、快速部署目的。