常见的架构设计思想或抓手（设计手段）

01、性能优化相关

1. 缓存机制：本地缓存、分布式缓存（如 Redis）、CDN 缓存
2. 冷热数据分离：将频繁访问数据和冷数据分开处理
3. 读写分离：主从数据库、读库写库分离
4. 分库分表：解决单表数据量大和访问压力
5. 连接池技术：数据库、HTTP 等连接复用
6. 延迟加载：懒加载策略，减少初始负载
7. 异步处理：提升响应性能（线程池、任务队列）
8. 批量处理：减少频繁 I/O（如批量写入数据库）
9. 预计算（预聚合）：如大屏展示的指标提前计算
10. 前端静态化/服务端渲染（SSR）：减少服务端动态压力
11. 索引优化：数据库索引、全文索引
12. 数据压缩：降低传输/存储成本
13. 短路保护/热点隔离：防止缓存穿透、雪崩
14. 本地热点缓存：如 Caffeine 限定热数据内存缓存

02、解耦与高内聚

1. 消息队列（MQ）：如 Kafka、RabbitMQ、RocketMQ
2. 事件驱动架构（EDA）：事件通知替代直接调用
3. 发布/订阅模式：如 MQ 的 topic 模型
4. 中间件隔离层：如 API 网关、服务代理
5. 服务注册与发现：如 Nacos、Eureka
6. 配置中心：统一配置管理（Apollo、Spring Cloud Config）
7. 接口契约设计（OpenAPI）：服务边界清晰

03、高可用与容灾

1. 服务熔断：如 Hystrix、Sentinel
2. 限流机制：漏桶、令牌桶
3. 降级处理：预案结果兜底返回
4. 幂等设计：避免重复处理（如幂等 token）
5. 重试机制：幂等 + 网络容错
6. 服务副本冗余：主备节点、服务多副本
7. 自动故障转移：如数据库高可用方案（MGR、DRDS）
8. 灰度发布 / 蓝绿部署：降低上线风险
9. 监控告警系统：如 Prometheus + Grafana

04、扩展性与弹性伸缩

1. 微服务架构：服务独立、解耦部署
2. Serverless / FaaS：按需弹性运行
3. 分层架构设计：如表现层、服务层、数据层
4. 水平扩展（Scale-out）：支持节点横向扩展
5. 数据库分片：业务维度分区、哈希分区
6. 动态配置热更新：无需重启服务
7. 多活部署：多地域数据同步、请求就近路由

05、扩安全与合规

1. 接口签名/加密：防止篡改和伪造
2. 认证授权：JWT、OAuth2.0、RBAC 等
3. 防重放攻击机制：时间戳 + nonce
4. 权限隔离机制：多租户、分角色访问
5. 数据脱敏与加密：用户数据合规处理

06、可维护性与可观测性

1. 日志采集系统：ELK、Fluentd
2. 链路追踪系统：SkyWalking、Jaeger、Zipkin
3. 埋点系统：前端埋点/行为追踪
4. 自动化运维平台：CI/CD、容器编排（如 K8s）
5. 领域驱动设计（DDD）：代码结构贴合业务模型
6. 模块化设计：功能模块清晰、复用性强
7. 代码生成平台：提升标准化与开发效率

07、数据架构/存储设计

1. 数据湖与数据仓库：离线 + 实时数仓架构
2. OLAP/OLTP 分离：如 ClickHouse + MySQL
3. 多模型数据库选型：NoSQL、GraphDB、TSDB
4. 日志与指标分离处理：采集链路解耦
5. 延迟队列处理：定时任务或未来事件调度