高并发设计可以从以下几方面考虑：
无状态
拆分
服务化
消息队列
数据异构
缓存
并发化
1. 无状态
无状态的应用容易进行水平扩展。
实际常用：应用无状态，配置文件有状态，例如，不同的机房读取不同的配置文件，通过配置中心指定。
2. 拆分
拆分维度：
系统维度：根据业务功能拆分，例如商品系统、购物车、结算、订单系统。
功能维度：对一个系统进行功能再拆分，比如，优惠券系统可以拆分为创建系统、领券系统、用券系统。
读写维度：根据读写比例进行拆分，例如，商品系统中读的量大于写，可以拆分为商品写服务、商品读服务；写的量大时，可以分库分表。
模块维度：按照基础或者代码维护特征进行拆分，例如基础模块分库分表、数据库连接池等；代码结构按照三层结构划分。
3. 服务化
服务化需要考虑自动服务注册，和服务发现，还有服务的分组/隔离，例如，有的系统访问量，导致把整个服务打挂，因此，需要为不同的调用方提供不同的服务分组，隔离访问。
后期随着调用量的增加还要考虑限流、黑白名单等。
还有一些其他的注意点，例如超时时间、重试机制、服务路由、故障补偿等。
4. 消息队列
消息队列用来解耦一些不需要同步调用的服务，或者订阅一些自己系统关心的变化。
消息队列可以实现服务解耦、异步处理、流量销峰等，例如，订单产生系统、定期推送系统、订单风控系统等等。
使用消息队列，需要考虑如何处理消息发送失败，以及重复消费的情况。
有的消息队列有自动重试功能，如果重试多次还未成功，就通知发送失败，这时，就要做好后续的数据处理工作，例如持久化数据要同时增加日志、报警等。
对于消息重复消费问题，需要在业务层面进行防重处理。
应用示例：电商促销时，流量会比平时高出几倍甚至几十倍，这就需要特殊的设计来保证系统平稳，一般是牺牲强一致性，保证最终一致性，如扣减库存，直接在 redis 中扣减，记录下日志，通过 worker 同步到数据库。
再比如订单系统，可以这样设计：
结算服务调用订单接单服务，将订单存储到 redis 和订单队列中。订单redis用于用户查看订单详情，通过队列提升接单能力。
然后通过同步Worker把队列中的订单同步到数据库。
当订单状态发生变化，例如用户支付了，订单状态机负责驱动状态的变更，更新数据库和redis。
5. 数据异构
数据量大了以后，通常会分库分表，例如订单表，拆分时通常根据订单ID进行划分，但如果查询某个用户的订单时，就比较麻烦了，需要聚合多个表，这种情况一般都会生成一个“用户ID”维度的数据，供业务直接调用。或者有跨库join查询时，将需要join的多个表按照某个维度又聚合在一个库中。这类做法就叫做“数据异构”。
6. 缓存
（1）浏览器、APP客户端缓存
（2）CDN 缓存
（3）应用层缓存
（4）分布式缓存，应用示例：
7. 并发化
例如一个读服务需要如下数据：
如果串行，共需要60ms。
如果 C 依赖 A 和 B，D 没有任何依赖，E 依赖 C，那么就可以并行获取数据：
并发化处理，共需要30ms，性能提升了一倍。
总结
内容整理自张开涛的《亿级流量网站架构核心技术》，推荐详读。
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