系統拆分，將一個系統拆分為多個子系統，用dubbo來搞。然后每個系統連一個數據庫，這樣本來就一個庫，現在多個數據庫，不也可以抗高並發么。
緩存，必須得用緩存。大部分的高並發場景，都是讀多寫少，那你完全可以在數據庫和緩存里都寫一份，然后讀的時候大量走緩存不就得了。畢竟人家redis輕輕松松單機幾萬的並發啊。沒問題的。所以你可以考慮考慮你的項目里，那些承載主要請求的讀場景，怎么用緩存來抗高並發。
MQ，必須得用MQ。可能你還是會出現高並發寫的場景，比如說一個業務操作里要頻繁搞數據庫幾十次，增刪改增刪改。那高並發絕對搞掛你的系統，你要是用redis來承載寫那肯定不行，人家是緩存，數據隨時就被LRU了，數據格式還無比簡單，沒有事務支持。所以該用mysql還得用mysql啊。那你咋辦？用MQ吧，大量的寫請求灌入MQ里，排隊慢慢玩兒，后邊系統消費后慢慢寫，控制在mysql承載范圍之內。所以你得考慮考慮你的項目里，那些承載復雜寫業務邏輯的場景里，如何用MQ來異步寫，提升並發性。MQ單機抗幾萬並發也是ok的。
分庫分表，可能到了最后數據庫層面還是免不了抗高並發的要求，好吧，那么就將一個數據庫拆分為多個庫，多個庫來抗更高的並發；然后將一個表拆分為多個表，每個表的數據量保持少一點，提高sql跑的性能。
讀寫分離，這個就是說大部分時候數據庫可能也是讀多寫少，沒必要所有請求都集中在一個庫上吧，可以搞個主從架構，主庫寫入，從庫讀取，搞一個讀寫分離。讀流量太多的時候，還可以加更多的從庫。
Elasticsearch，可以考慮用es。es是分布式的，可以隨便擴容，分布式天然就可以支撐高並發，因為動不動就可以擴容加機器來抗更高的並發。那么一些比較簡單的查詢、統計類的操作，可以考慮用es來承載，還有一些全文搜索類的操作，也可以考慮用es來承載。
轉自：中華石杉Java工程師面試突擊