高并发架构
在业务的最初期，由于业务和用户的体量比较小，可能采用单机就足够了。随着业务的增长，用户量和并发请求量都会不断上升。当增长到一定的瓶颈的时候，系统能否抗住压力，就需要采取一些方案了。这就是著名的C10K，甚至C100K，C1000K的问题。
一般我们会从2个层面去解决这些问题：硬件层面和软件架构层面。
硬件层面
硬件层面，我们可以进行纵向扩展和横向扩展。
纵向扩展就是增加硬件的性能和配置。这个很好理解，比如采用配置更高的服务器设备和更大带宽的网络，数据库采用Oracle。纵向扩展实施起来简单，缺点是费钱；而且硬件的性能都有上限，最终还是要靠横向扩展。
横向扩展就是购买多台机器，通过负载均衡来提供服务。比如：1台不行就10台，10台不行就100台。数据库也是，数据量太大就分库分表。
软件架构层面
软件层面可以细分为很多方面，比如缓存，消息队列，数据库优化，微服务架构。
对于大多数系统，数据库都是“压倒骆驼的最后一根稻草”，是最容易引起瓶颈的问题所在。我们从架构层面尽量减少到达数据库的访问。
缓存其实就是将高频访问的数据进行缓存，获取的时候先从缓存中取，然后返回给客户端；这样就大大减少了对数据库的访问次数。缓存是成本最低，见效最高的一种方案，也是今天重点学习的内容。
消息队列可以用来应对秒杀场景的高并发，我们将所有的请求看做消息存储到消息队列，然后立即返回给客户端。然后在按照顺序从队列中取消息，一条一条的处理；可以避免系统在海量并发下造成崩溃。
数据库优化其实就SQL技巧和索引的优化了；也可以采用适合应用场景的数据库。比如如果没有事务要求，可以采用性能更高的NoSQL数据库（比如MongoDB）；如果有大量的搜索需求，可以采用ElasticSearch。
微服务架构是将单体架构进行拆分，可以更好的优化具有性能瓶颈的服务，提升单个服务的性能。
Redis使用
介绍
Redis是目前最流行的缓存数据库，它将数据存到内存中，并支持持久化；所以读取速度非常快，普通机器也能轻松达到10w+/s；并支持丰富的数据类型，如key/value，list，map，set等。
redis-cli使用
redis-cli是Redis提供的命令行客户端，可以方便执行Redis命令。简单演示命令行的操作：
- get/set
- del xxx
- rpush/lrange
node_redis客户端
Redis有各种语言的客户端实现，就像我们使用MySQL驱动连接MySQL数据库一样，我们需要使用NodeJs的Redis客户端去操作Redis数据库。在NodeJs中最为好用的是node_redis实现。
node_redis：https://github.com/NodeRedis/node_redis
具体做法是：先将热点数据存储到Redis中，业务模块取数据的时候优先从缓存中获取。
代码演示热数据的准备和从缓存中取数据：
'use strict'
require('./db')
let redis = require('redis');
let util = require('util');
let client = redis.createClient('redis://127.0.0.1:6379');
let getAsync = util.promisify(client.get).bind(client)
let lrangeAsync = util.promisify(client.lrange).bind(client)
let existsAsync = util.promisify(client.exists).bind(client)
client.on('error', err=>{
console.log('redis connect fail: ' + err.toString());
});
let Product = require('./model/product');
// 将商品的数据取出来，放入redis中
async function prepareHotData() {
let list = await Product.find();
let key = "product";
let data = list.reverse();
data.forEach( d=>{
client.lpush(key, JSON.stringify(d))
})
}
// 数据的准备可以在项目启动时进行，或者访问频次少的时间段
// prepareHotData()
async function getProductsByPage(page = 1) {
let hasProduct = await existsAsync('product')
if(hasProduct===1){
let skip = (page-1)*5;
let limit = skip+5 - 1;
let res = await lrangeAsync('product', skip, limit)
console.log(res);
}else {
// 从数据库中获取
}
}
getProductsByPage(1);