首先得充分的理解业务，理解需求，理解当下需要解决的首要问题，以及可能的风险有哪些，再将目标进行分解，进行具体的技术选型、模型设计、架构设计。如果需要解决的核心问题是并发，则可以通过各种缓存手段（本地缓存、分布式缓存），来提高查询的吞吐，这样虽然会一定程度上需要在数据一致性上做出牺牲，由强一致性变为最终一致性，但是，如果数据一致性不是核心需要解决的问题，那么，此问题的优先级则可以先放一放，反过来如果核心问题变为数据的一致性，如交易系统，那么再怎么强调数据的一致性都不为过，由于分布式环境下为了应对高并发的写入以及海量数据的存储，通常需要对关系型数据库进行分库分表扩展，这也给数据一致性带来了很大的挑战，原本的单库事务的强一致性保障，在这个时候升级为跨库的分布式事务，而通过二阶段或者三阶段提交所保障的分布式事务，由于分布式事务管理器与资源管理器之间的多次网络通信成本，吞吐及效率上很难满足高并发场景下的要求，而这实际上对于交易系统来说，又是一个很难回避的问题，因此，大家又想出很多的招来解决这个问题，通过可靠消息系统来保障不失为一种方式，变同步为异步，但是，又引入新的问题，消息系统为保证不丢消息，则很难保证消息的顺序性以及是否重复投递，这样作为消息的接收方，则需要保障消息处理的幂等性，以及对消息去重。
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