随着软件项目中的数据量不断增加有哪些方法可以让我们的系统依然运行的非常的流畅，响应时间很短呢让我们看一下：

下面这个架构，大家一定很不陌生大部分尛项目都是这样的架构：所有的代码都放在一个代码包中，部署在一台服务器上数据库也只有一个。

单体架构简单最容易实现；但当這台服务器出现故障的时候，则无法对外提供服务可用性差，难以扩展

当数据开始增加，SQL 执行地越来越慢；我们可以将频繁读取但是變化不多的数据保存到缓存中这样可以极大地减少数据库的压力，提高应用的响应速度；

常用的缓存淘汰策略：先进先出、最少使用、朂近最少使用等等；

当然本地缓存也有很多的弊端比如单个服务器资源有限、缓存数据无法共享、生命周期小于等于应用的生命周期等等；所以我们可以引入分布式缓存，比如 Memcached 、 Redis

因为并不是所有的数据都适合放在缓存中，所以随着数据的进一步增加需要提高数据库本身的性能和高可用，最简单的方法：数据库的读写分离

当数据库中的数据进一步增加，单台数据库无法支撑可以考虑分库分表；每一條数据根据路由策略，存储在不同的数据库中；

分库分表虽然突破了单台数据库的资源限制理论上可以支撑无限增长的数据，但是也会帶来新的难题：

现有的数据分片不够的话就需要做数据库的扩充，要么需要做数据迁移要么会让数据路由算法变得更加复杂；

全量的數据查询和统计成了一个很大的难题；

针对分库分表后全量查询的难题，通常我们可以引入 ES 做全量的数据检索

上面就是针对“数据量不斷增加”的一些解决方法，当然我们也需要结合项目实际情况进行架构设计这是一个迭代演化的过程，避免过度设计

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