对于Runnf这种类型的应用，我们预估了主要的性能指标，即QPS和TPS，从而基于这种指标，我们在架构层面宏观上进行了设计。具体包括如下设计：

• 应用的无状态设计，基于性能的负载均衡算法
• 设计了初步的缓存模型，即把热点数据和不经常修改的业务数据放入缓存中
• 通过返回空和缓存该空值的方式防止了缓存穿透问题，保证数据库的不被压垮
• 可能存在缓存雪崩，通过同步机制来同步构建缓存内容代码进行预防
• 数据库层面，通过读写分离机制降低了单库的写和读压力
• 数据复制延迟问题提出了解决方案，即关键场景业务写和读主库，非关键场景业务读从库
• 通过缓存来读，另外列举了通过开源第三方中间件来实现读写分离。

后续架构方向考虑重点如下：

• 数据存储设计上，为了考虑后面的数据量增长趋势，以及单库性能的瓶颈，因为即使应用实例已经是无状态了，但是数据库连接毕竟是有限的，分库分表是一种基本的手段
• 同时，对于关键资源和指标的监控，也是我们后期要建设的
• 后端API服务的安全体系也是要考虑的重要环节
• 一个比较重要的点就是单机性能的优化了，业务层面的流程优化，SQL和代码的优化，具体还要结合一些工具来找出问题点在哪里
• 工程上，需要把持续集成做起来，因为系统稳定后，其实就是业务的快速迭代，快速响应市场活动，以及生态上的第三方合作