1. 相关概念
1.1 内存数据库
关系型数据库处理永久、稳定的数据，内存数据库就是将其数据放在内存中，活动事务只与内存数据打交道，重新设计了体系结构并且在数据缓存、快速算法、并行操作方面也进行了相应的改进，所以数据处理速度比磁盘数据库要快很多，一般都在10倍以上。但它不容易恢复，可能暂时不一致或非绝对正确的，要求较大的内存量，而64位操作系统可以支持更大的地址（2T），为内存数据库的实现提供了可能。
1.2 计算密集型
计算密集型是指，每个请求的命令中，大都包含不同的参数值，很难重用前一次计算的结果，所以要按照约定的业务逻辑重新计算，并按照约定的格式返回数据，且计算在总耗时中占比较大。
2. 数据存储
2.1 DB
数据存储在DB中，直接访问数据库。但数据库压力太大，系统瓶颈明显。
2.2 DB + All In One Cache
将DB中的数据加载到节点的内存中，并定时从数据更新日志库中读取来更新内存的数据，极大减轻数据库的压力。
但随着数据的膨胀，节点启动加载慢，升级时间长，宕机恢复难等。
2.3 DB + File + All In One Cache
每天晚上从DB读取数据，生成带有数据同步标识的数据文件，分发到各个服务器节点。节点启动时，直接从本地数据文件加载，大大提高了启动速度。
但随着DB中数据的更新，实例间数据不一致性严重。
2.4 DB + File + All In One Cache + AMQ Sync
通过DP服务定时监控数据更新日志库中的记录，通过AMQ发布给订阅的每个节点，节点根据当前同步的标识决定是否处理消息记录，根据消息记录的属性执行具体的增删改操作，使得数据的一致性较好。
但单个节点内存过大，大数据量时仍会变慢，卡顿现象频繁且耗时较长。
2.5 DB + File + Distributed Cache + AMQ Sync
按照业务将数据拆分到不同的节点上，通过管理节点分配任务，使得内存大小可控，卡顿频率和耗时明显减少。
但生产bug、业务逻辑变更或新增需求时，只能重启服务，不够灵敏，可维护性差。
2.6 DB + File + Distributed Cache + AMQ Sync +CodeDom
利用CodeDom实现动态编译，在运行时增加或修改业务逻辑。
另外，可以为每个节点对应一个独立的DataProcess。
3. 数据运算
3.1 存储过程
将业务逻辑写到存储过程中，难以维护，请求排队现象严重。
3.2 内存运算
通过缓存节点的中间层对外提供服务，在缓存数据的基础上，提供：获取单个运算结果的API（对外），获取数据集合的Enumerator（对内），获取数据运算结果集合的Report（对外），内存读取速度较快。
但很难有效的负载均衡，无法高效并行。
3.3 负载均衡+并行
通过Master节点，将请求分给对应的若干工作节点并行处理，再对结果进行合并和归纳，返回给客户端，实现高效并行处理。
延伸：数据运算的耗时，大都在查找、比较、排序、序列化、压缩、加密处理等，根据性能分析逐个调优。
4. 系统调优
4.1 GC
当内存越大时，二代回收耗费几秒甚至十几秒，会挂起所有线程而使节点在这段时间内不能正常工作。
1.可设置多核并发的Server GC模式，为每个核创建单独的大小堆和GC线程，减少回收的粒度和影响。
2.监控将要发生回收的工作节点，通知Mater并暂停该工作节点提供服务，直至GC完成。
4.2 Cache
1.运行时内存的增加，主要是因为创建了很多临时对象。所以，要尽量少用Linq，尽量避免创建不必要的对象。
2.频繁使用的字符串可尝试采用驻留机制。
3.将不常用的历史数据以文件方式存储和更新而不放入内存。
4.业务拆分减少每个节点要加载的数据。
5.尽量避免创建大对象，必要时通过弱引用+延迟加载处理大对象。
原文地址：http://www.cnblogs.com/LoveOfPrince/p/6336472.html
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