流量突增场景分析
突发流量通常由营销活动、热点事件或系统故障引发。需提前建立流量预测模型，识别典型场景：
- 电商大促期间的周期性高峰
- 新闻客户端突发热点推送
- API接口异常调用引发的雪崩效应
实时监控策略
构建三级监控体系实现秒级响应：
- 基础设施层：CPU/内存/带宽阈值告警
- 应用服务层：QPS/错误率/响应时间监控
- 业务指标层：订单量/支付成功率预警
| 指标 | 预警阈值 |
|---|---|
| CPU使用率 | ≥85% |
| API响应时间 | ≥500ms |
弹性扩容方案
采用云原生架构实现快速扩容：
- 容器化部署：5分钟内完成节点扩展
- Serverless函数：处理突发计算需求
- 数据库读写分离：动态调整连接池
缓存优化技巧
通过多级缓存降低源站压力：
- 客户端本地缓存（TTL 60s）
- 边缘节点CDN缓存
- 分布式Redis集群
负载均衡配置
智能调度算法实现流量分配：
| 算法类型 | 适用场景 |
|---|---|
| 轮询 | 常规流量 |
| 加权响应 | 异构服务器 |
通过事前预案、实时监控和弹性扩容的三层架构，可有效应对流量激增。建议企业建立常态化压力测试机制，完善自动伸缩策略，同时做好降级预案保障核心业务。
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