一个典型的大型互联网应用系统使用了哪些技术方案和手段，主要解决什么问题？请列举描述。

缓存技术：是使用成本低但是对性能提升非常明显的技术，在请求链条每个环节上都可以使用缓存来加速，包括但不限于：浏览器缓存、CDN、反向代理缓存（动静分离）、分布式缓存、本地缓存、数据库缓存、物理化视图。调用链上每个环节都是一个漏斗，经过筛选都会过滤掉大量的请求，减少对后继节点的压力，在任何场景、架构中数据库都是被重点保护的对象，数据库是IO型，而IO的速度比内存速度慢，通过缓存层层过滤请求，减少落到数据库上的请求。缓存技术是通过空间换时间，减少请求的链路环节，在大型互联架构中，一次请求一定会经过多次的跳转、转发才会到目的地，每次跳转都会消耗性能，而且网络不是100%的稳定，所以链路越长，出错先顾着的几率越大，而且在同步模式下，整条链路都被破等待，很容易因为一个节点造成雪崩，这也是熔断和异步消息机制的原理，就是让请求快速返回，缓存技术的本质也是快速返回。关于缓存技术，给我额外的启发是，如何快速返回是很多技术追求的目标。



分层设计：计算机中有一句话，任何复杂问题通过添加一个层就能解决，事实确实如此，设计模式、设计原则中的接口，网络七层模式，三层应用架构，BFF，网关、门面、反向代理，这些都有分层模式，他们带来的效果也是实实在在的。分层是关注点分离和职责分离的一种策略，是解耦的利器，各层之间通过接口交互，接口稳定后，各层内部的修改，不会影响对方。分层技术除了上面的好处外，分层可以消除混乱，让结构优雅，提高代码、设计、架构的可维护性和可扩展性，分层是分工协作的重要边界（业务和架构都适用）。



分割设计：对于复杂问题，分而治之，化整为零是通用解决方案，分层、分割在中台架构、微服务架构中更突出。分层是功能性的，分割是业务性的，领域驱动设计指导我们对系统分割，服务共享沉淀的诉求引领我们对系统分层，系统在垂直和水平方向切分后，形成多个可独立部署、运行、运维的单元，每个单元都可以配置集群、缓存，都可以进行垂直伸缩，通过对每个单元进行高可用和高性能设计，必然对系统的整体高可用和高性能有重要意义。各单位之间通过RPC调用和消息传递互联互通，虽然增加了系统复杂性，但是借助分布式治理框架，自动化运维等工具屏蔽复杂性。



异步设计：刚经历了一次异步设计的实践，系统上线前进行压测，发现负载太低，后来同步调用链切断，后半段使用异步方式处理，性能翻了好几倍，其实异步设计也是一种快速返回的技术。异步设计还有很多好处，最常见的是削峰填谷、适配处理速度、解耦。在分布式架构中各服务交互要么通过RPC调用，要么通过消息传递，尤其是异构系统、技术体系不同系统交互多采取这种方式，异步设计借助消息中间件，这也可以理解为一个层，通过在调用方和服务方之间插入这个层，是对双方的隔离和保护。分布式环境中，由于受限于CAP理论约束，分布式事务是绕不过去的，最常见的两种事务解决方案，基于同步的SAGA，和基于异步的可靠消息传递。



安全设计：所有请求走网关，在网关上集中鉴权，基于token而不是口令的认证机制，在反向代理中添加WAF防火墙，基于https通道传输数据，敏感数据加密存储等，通过策略来提高性能安全性，安全设计除了技术手段外，安全意识和观念也非常重要：安全设计作为系统架构的重要质量属性要尽早进行系统性设计，严苛的授权机制，最小授权原则，使用安全工具自测等。在实践中，感觉垂直越权和水平越权都比较难实现，因为与具体业务相关，很难做成通用的。



Nosql技术：比如hbase ， ES这些技术提供了可伸缩，高可用，高性能存储和查询方案，对于非事务的海量数据处理场景可以使用nosql技术。



冗余设计：适当的冗余可以提高系统性能，如数据库的反范式、数据库的读写分离、双机，集群都能看到冗余的影子。