緩存
緩存比較好理解，在大型高併發系統中，如果沒有緩存數據庫將分分鐘被爆，系統也會瞬間癱瘓。使用緩存不單單能夠提升系統訪問速度、提高併發訪問量，也是保護數據庫、保護系統的有效方式。大型網站一般主要是“讀”，緩存的使用很容易被想到。在大型“寫”系統中，緩存也常常扮演者非常重要的角色。比如累積一些數據批量寫入，內存裡面的緩存隊列（生產消費），以及HBase寫數據的機制等等也都是通過緩存提升系統的吞吐量或者實現系統的保護措施。甚至消息中間件，你也可以認為是一種分佈式的數據緩存。
- redis等
降級
服務降級是當服務器壓力劇增的情況下，根據當前業務情況及流量對一些服務和頁面有策略的降級，以此釋放服務器資源以保證核心任務的正常運行。降級往往會指定不同的級別，面臨不同的異常等級執行不同的處理。根據服務方式：可以拒接服務，可以延遲服務，也有時候可以隨機服務。根據服務範圍：可以砍掉某個功能，也可以砍掉某些模塊。總之服務降級需要根據不同的業務需求採用不同的降級策略。主要的目的就是服務雖然有損但是總比沒有好。
- 對服務器JVM大小進行調整
限流
限流可以認為服務降級的一種，限流就是限制系統的輸入和輸出流量已達到保護系統的目的。一般來說系統的吞吐量是可以被測算的，為了保證系統的穩定運行，一旦達到的需要限制的閾值，就需要限制流量並採取一些措施以完成限制流量的目的。比如：延遲處理，拒絕處理，或者部分拒絕處理等等。
- Guava Ratelimiter限流(限制某個接口或服務 每秒/每分鐘/每天 的請求次數或調用次數)
- Semaphore限制併發數量
- nginx+lua 分佈式限流
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