高并发其实挺容易的，当你明白了一万并发的原理，然后扩展到百万、千万、亿万级很easy
要点有如下几项：
1、垂直分层：
DNS层、跨机房部署、LVS（Linux Virtual Server的简写，意即Linux虚拟服务器）+Nginx负载均衡，vanish+共享存储实现动静分离，Nginx后挂载N台服务器集群，服务器集群后挂载微服务化、微服务后挂载数据库分库分表+消息队列+任务调度，最后端挂载数据集群负责数据的统一归档+流计算+异步批处理
2、水平分区：
根据业务划分业务线，每个业务线中设计分区键，根据userNo设计用户隔离，根据IP地址设计地区隔离，根据用户级别设计级别隔离，根据操作日期设计时间隔离，根据关键key进行hash散列，然后考虑一下分区的扩容、缩容、灾备、监控
3、数据同步
跨机房跨集群的困难点在于数据同步，有三种做法：
3.1）不同步，任由各子集群在自己的业务范围内运行
3.2）汇总集群，建立一个统一的数据汇总集群（如Hadoop\Spark\Kylin等），将数据汇总到统一的大数据集群中，再进行统计、汇总、运算等。缺点是会有时间差，短须5分钟，长须一天以上
3.3）远程数据同步
通过开源框架实现多个数据库的同步，例如阿里的otter，底层为canal，模拟mysql的从库，实现日志解析并数据库入库，时间差较短，如果网络没有太大问题，可在秒级完成数据同步。数据同步冲突算法有两种：单向回环补救、时间交集补救。一般推荐使用单向回环补救，即：如果发现数据库A与数据库B的同步时间差大于某个数值，则根据pk查询最新记录同步到数据库中。而另一种算法时间交集补救，是根据“时间交集”的定义，获得双方数据库的“时间交叉的操作”清单，然后根据此清单执行单向回环补救。此方法缺点为：a)开源版本中仅有单向回环补救;b)只支持mysql->mysql同步或者mysql->oracle同步。
集齐以上三件，基本上百万级并发就轻松搞定了。然后需要注意一些细节：
1）集群与集群之间要实现从入口开始的严格隔离，即DNS层->LVS层->Nginx层完全隔离
2）数据库的链接数是重要资源，一个mysql数据库可以提供1000链接，也就是说，按照50链接/每机器来计算，最多链接20个实例，硬上一下超不过30台。因此数据库层的分库分表一定要彻彻底底的分开。子集群之间不能互相链接数据库。
3）一些关键业务可以在缓存中操作，建议采用redis缓存。而memcache死机后数据丢失，mongodb功能尚不完善。redis的安全机制一定要做好，千万不能丢数据。缓存到数据库的存储可以采用计数形式，每隔N次操作存一次数据库，可以线性降低数据库压力
4）数据库只使用简单的存取功能，所有业务功能在代码层实现，DBA推荐的分区、分存储、存储过程等功能一般在数据仓库中是有用的，而在实时计算系统中，千万不要采用。否则你会看到你们几百人的开发团队等待一个DBA给你们排期的情况。
5）前端可以做一些小的手段，例如抽奖活动，可以在页面js中直接告诉用户未中奖，而并不通知后台，此为“基础不中奖率”，可以直接过滤掉90%以上的流量。（此功能请与产品团队好好沟通，从性价比上讲，这种小手段不提倡，但是性价比极高。）
6）消息队列系统建议采用一些堆积能力较强的系统，如:rocketmq,rabbit等，建议rocketmq，消息堆积能力之强，单机堆积上亿条。
7）日志系统建议kafka，日志系统之后可以增加storm,hdfs,logstash等配套设施
8）网卡流量问题需要严重关注，经常出现的问题是：在某个活动之间，redis网卡流量打满，导致redis无法访问，整个业务暂停。需要网络部门对公司内部的服务器路由有准确估算，出现分值之后可以妥善定位问题并修复，日常工作中也要做好规划，提前做好准备。
9）老生常谈的：断路器、限流、自动降级。断路器是指在RPC的客户端中实现如下功能：如果发现该断路器访问服务端在10秒内访问超过50次且失败率高于50%，则中断该断路器的访问10秒钟，以保护下游系统。自动降级就是：如果发生问题，自动切换到备用程序上，如报错、如访问redis失败改访问DB等。限流就是在RPC的服务端中实现如下功能：对每个IP、每个token进行限制，通过令牌桶算法，每个时间段只允许指定数量的服务通过，否则就拒绝服务调用。一般断路器使用hystrix，自动降级可以自行实现，也可以用hystrix的配套设施实现，限流比较简单自行实现即可。
这么一套下来，大概得三四百人，时间得四五年吧，估算一下：
工资成本两个亿
服务器预算一个亿
网络流量费、电费、机架费、安全监测费、域名费用、第三方采购费用......
大致可以这么说：如果一家公司计划三年内投入五个亿，还计算搞一番事业出来的，这套框架就够了，包你从QPS500到QPS10000到QPS1亿稳定运行。
但本文主旨不是要告诉你如何搭建一个亿万计的高并发系统，我的意思是：现在高并发技术烂大街了，每当我看到一个人和我吹嘘高并发多么多么牛，我心中总是泛起一丝怜悯。
想想战争年代的发报员
想想几十年前的司机
想想十年前的站长
想想五年前的国产操作系统
想想三年前的移动端开发
想想一年前的docker
。。。。。。
高并发只是一种类似的技术：使用场景少，价格高昂，好比屠龙之技，龙就那么几条，还都差不多被砍死了。随着相关资料的泛滥，将来它会是一门“出入江湖必备的手艺”，如太祖长拳一般的泛滥，不值一文。