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1、对等节点的故障转移，Nginx和服务治理框架均支持一个节点失败后访问另一个节点。2、非对等节点的故障转移，通过心跳检测并实施主备切换（比如redis的哨兵模式或者集群模式、MySQL的主从切换等）。3、接口层面的超时设置、重试策略和幂等设计。4、降级处理：保证核心服务，牺牲非核心服务，必要时进行熔断；或者核心链路出问题时，有备选链路。5、限流处理：对超过系统处理能力的请求直接拒绝或者返回错误码。6、MQ场景的消息可靠性保证，包括producer端的重试机制、broker侧的持久化、consumer端的ack机制等。7、灰度发布，能支持按机器维度进行小流量部署，观察系统日志和业务指标，等运行平稳后再推全量。8、监控报警：全方位的监控体系，包括最基础的CPU、内存、磁盘、网络的监控，以及Web服务器、JVM、数据库、各类中间件的监控和业务指标的监控。9、灾备演练：类似当前的“混沌工程”，对系统进行一些破坏性手段，观察局部故障是否会引起可用性问题。高可用的方案主要从冗余、取舍、系统运维3个方向考虑，同时需要有配套的值班机制和故障处理流程，当出现线上问题时，可及时跟进处理。
1、集群部署，通过负载均衡减轻单机压力。2、多级缓存，包括静态数据使用CDN、本地缓存、分布式缓存等，以及对缓存场景中的热点key、缓存穿透、缓存并发、数据一致性等问题的处理。3、分库分表和索引优化，以及借助搜索引擎解决复杂查询问题。4、考虑NoSQL数据库的使用，比如HBase、TiDB等，但是团队必须熟悉这些组件，且有较强的运维能力。5、异步化，将次要流程通过多线程、MQ、甚至延时任务进行异步处理。6、限流，需要先考虑业务是否允许限流（比如秒杀场景是允许的），包括前端限流、Nginx接入层的限流、服务端的限流。7、对流量进行 削峰填谷 ，通过 MQ承接流量。8、并发处理，通过多线程将串行逻辑并行化。9、预计算，比如抢红包场景，可以提前计算好红包金额缓存起来，发红包时直接使用即可。10、 缓存预热 ，通过异步 任务 提前 预热数据到本地缓存或者分布式缓存中。11、减少IO次数，比如数据库和缓存的批量读写、RPC的批量接口支持、或者通过冗余数据的方式干掉RPC调用。12、减少IO时的数据包大小，包括采用轻量级的通信协议、合适的数据结构、去掉接口中的多余字段、减少缓存key的大小、压缩缓存value等。13、程序逻辑优化，比如将大概率阻断执行流程的判断逻辑前置、For循环的计算逻辑优化，或者采用更高效的算法。14、各种池化技术的使用和池大小的设置，包括HTTP请求池、线程池（考虑CPU密集型还是IO密集型设置核心参数）、数据库和Redis连接池等。15、JVM优化，包括新生代和老年代的大小、GC算法的选择等，尽可能减少GC频率和耗时。16、锁选择，读多写少的场景用乐观锁，或者考虑通过分段锁的方式减少锁冲突。
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