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前端
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1.添加必要的硬件和带宽，同一时候额外储备一部分，以备不时之需
2.特别监控网络数据流量是否正常。如是否有大规模的爬虫、DDOS等浑水摸鱼，能够针对iP和Cookie的限流
3.使用CDN同一时候做一些必要的算法改造，动静分离
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代码端
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1.必要的代码优化改造如软件升级、慢查询、client缓存、多线程之类
2.设计高峰期时的降级使用：关掉或暂停非核心的页面功能、后端统计功能
3.SOA做好横向扩展，最好是自己主动化扩展
4.负载选择七层还是四层。负载会不是瓶颈
5.各种高大上的缓存：reids、mongdb、memcache等
6.web到数据库端须要一个“隔离区”，让数据平稳、源源不断的进入数据库
7.尽量不要使用带复杂业务逻辑处理的存储过程（犹其是在N大数据结果集中做业务逻辑处理)。降低数据库CPU和内存压力
8.功能模块间。做好隔离。不能由于一个功能载入不出数据。而影响其他非相互依赖功能。
9.合理的连接池设计
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后端
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1.主从复制：
情况1：非常难做到实时，可是切换时，可能有部分数据没有同步过来，带来了数据的一致性问题。
能够在操作主数据库的同一时候。记录操作日志。切换到备时，会和操作日志做个check，补齐未同步过来的数据。
情况2：dbrd+master-slave模式或share eveything架构
2.PXC或MGC群集的share nothing架构
3.依照页面不同需求拆分数据库:如用户登录、购物车、下单、支付等分布在不同数据库
4.按区域划分DB：如华东、华北、华中、华南、华西不同区域用户到不同IDC的DB，最后数据汇总到总部IDC就可以；当问题爆发时不会影响全局。单机房DB压力会减少.
5.数据库硬件：如使用SSD、闪存存储等.
6.纯内存数据库：如timesten、HANA或自己定制开发
7.杀手锏：
1）强行设置交易完毕如起飞时间也过也不可能退款的数据归档。归档数据仅仅供查询 .
2）假设第一种强行归档数据量依旧巨大，能够依照天如10天之前的归档。毕竟
80以上的交易都会完毕。在不大量改动代码的情况，如前端须要退款、改签处理，
将数据直接insert导入主库就可以，毕竟数据库insert不是最大的瓶颈.
3）依照订单状态拆分：下单未支付、支付完毕、处理中、支付完毕。分别架构到不同的表.
---------多机房容灾探讨
1.异地机房容灾
A->P还是A->A
2.单机房能够考虑多路光纤
3.底层复制：硬件、软件(RSYNC、DBRD、OGG)