讀執行緒遠遠大於寫執行緒，那麼這個系統可以算上是OLAP型別的系統，併發問題需要具體問題具體分析。
一、資料庫層面
1、從查詢SQL層面去最佳化，結合業務，儘量做到最優，結合業務建議最優索引，儘量使用覆蓋索引，或是有排序場景則利用索引本身的排序。
2、從引數配置最佳化，資料庫的cache pool,和各種buffer size要設定合理，避免非熱點資料汙染熱點資料。
3、從架構層面最佳化，一主多從，讀寫分離，也可使用資料庫代理Proxy或是Mycat等做請求的負載均衡，資料量比較大時，做好資料庫的分庫、分表、分割槽等。
二、快取層
1、快取分為本地快取，遠端快取，本地快取如程序內的Map、List、Queue等，這種快取速度最快的，遠端快取比較常見有Memecached、Redis等因為更新少，熱點資料儘量儲存在快取中，應用層直接訪問快取層，快速返回資料，不過要注意快取的更新機制。
2、適當時，也需要採用分散式架構。
三、應用層
1、應用本身做好最佳化能夠極大地增加併發數，如運用無鎖佇列，CAS、分段鎖技術、執行緒池等都可以大大提高併發性。
2、業務上的最佳化，複雜業務簡單化，拆分，編排業務。
2、應用層採用分散式部署、避免單點故障
四：代理層
2、靜態資源使用CDN加速
讀執行緒遠遠大於寫執行緒，那麼這個系統可以算上是OLAP型別的系統，併發問題需要具體問題具體分析。
一、資料庫層面
1、從查詢SQL層面去最佳化，結合業務，儘量做到最優，結合業務建議最優索引，儘量使用覆蓋索引，或是有排序場景則利用索引本身的排序。
2、從引數配置最佳化，資料庫的cache pool,和各種buffer size要設定合理，避免非熱點資料汙染熱點資料。
3、從架構層面最佳化，一主多從，讀寫分離，也可使用資料庫代理Proxy或是Mycat等做請求的負載均衡，資料量比較大時，做好資料庫的分庫、分表、分割槽等。
二、快取層
1、快取分為本地快取，遠端快取，本地快取如程序內的Map、List、Queue等，這種快取速度最快的，遠端快取比較常見有Memecached、Redis等因為更新少，熱點資料儘量儲存在快取中，應用層直接訪問快取層，快速返回資料，不過要注意快取的更新機制。
2、適當時，也需要採用分散式架構。
三、應用層
1、應用本身做好最佳化能夠極大地增加併發數，如運用無鎖佇列，CAS、分段鎖技術、執行緒池等都可以大大提高併發性。
2、業務上的最佳化，複雜業務簡單化，拆分，編排業務。
2、應用層採用分散式部署、避免單點故障
四：代理層
2、靜態資源使用CDN加速