小明：我在一家电商公司上班，最近又要面临双11的大考了，每次都会紧张的要命。
小明：特别是大促开始的前5分钟，系统的压力非常大，比平时流量要翻上10几倍。这时候系统往往都会不可用几分钟，压力山大啊。
程序羊：那现在的架构是个什么样子的？
小明：我们做了系统拆分，用dubbo作了服务化，现在的架构是这个样子的：
程序羊：不错，主流的架构，一般的流量不会冲垮。
小明：是啊，平时运行很稳定，但大促的时候总会挂一会儿。比如说首页的商品展示，上一次是因为优惠券服务比较慢，导致首页平响标高，之后就无法提供服务了。
小明：由于商品详情页的流量比较大，导致下单确认页调用商品服务延时很高，用户不能下单了。
程序羊：由于某个服务不可用，导致某个重要的服务不可用，发生了雪崩。
小明：有什么方法可以解决这个问题呢？
程序羊：在整体部署架构需要做一些调整，如果想降低系统平响，提高系统质量，需要调整下系统架构。
程序羊：我们先看如何调整部署结构，核心思想就是按照重要程度和访问量进行隔离。
小明：部署层面进行隔离？
程序羊：大促期间将访问量大或者比较重要的服务单独部署，做到进程层面的隔离。一般来说我们的服务都读的量要不写的量大很多，部署一组从库专门负责读。来看下部署结构。
小明：这样的话我就不用担心首页量影响到其他模块，做了一次隔离。
小明：这样可以解决一些问题，但是如果这次优惠券服务又延时，首页还是有可能出不来。
程序羊：可以想象一下，优惠券在整个流程里不是主要流程，如果优惠券延时比较大，我们可以暂时不展示优惠券，这就涉及到非主要流程的降级。
小明: 跟首页相比，优惠券确实不是最主要的，可以舍车保帅。有没有什么工具可以方便的做降级，自己写太耗时了。
程序羊：可以使用 hytrix，比较成熟的一个工具，和spring-cloud结合使用比较简单。
@HystrixCommand(groupKey = "activitySkuInfoBatch")
@RequestMapping(value = "/activitySkuInfoBatch", method = RequestMethod.GET)
public Map<Long, CurrentActivityProduct> getActivitySkuInfoBatch(
@RequestParam(value = "productIds") String productIds) {
List<Long> productIdList = JacksonUtil.json2List(productIds, Long.class);
return activityProductQueryService.currentActivityProduct(productIdList);
}
小明：这还挺方便的，具体使用方法我找找资料看下。有了进程间隔离，有了降级，这下可以稳定一些了。
程序羊：hytrix 会帮咱们做线程间的隔离，又多了一层保障。
小明：如何能提高单个部署节点的平响呢，单个节点可以承受更多的请求后，就可以少部署一些机器，也为公司省点钱。O(∩_∩)O哈哈~
程序羊：看了你也是很有追求的。其实分析下，我们的平静可能是在存储上，比如说Redis，DB。我们一个请求往往要查询多次存储，也有可能会连表查询。
程序羊: 另外我们应用的特点是，读的量要远远大于写的量，特别是商品这一类的服务。
小明：是啊。
程序羊：给你介绍一种架构方式CQRS，原理看下图：
程序羊：CQRS具体的知识，你搜索下，这种架构可以让你每次请求尽量只查询一次存储。
程序羊：如果做的好一些，可以直接在反向代理层Nginx上使用LUA直接查询存储，流量都不会打到应用服务器上。
小明：这样应用服务器压力就小多了。
程序羊：是的，我们的架构可以演化成这样，如下：
小明：这样的话，一般的流量应该都可以抗住了。
程序羊: 开发的时候要注意，能异步去做一些事情的时候就要异步做。
程序羊: 比如说一个聚合服务，要同事查询商品和用户信息，两个流程上没有先后顺序，可以并发异步的去查询，最后将结果合并。
小明：按照这么改，大促以后就安枕无忧了。
