9.系统监控
大型系统的服务模块众多，经常会因为各种原因出现进程挂掉，网络质量不好，机器宕机等现象，我们设计的系统应该具备监控上报和告警的能力，运维和开发能够通过监控报表实时的查看系统的运行状态 。服务一旦出现问题能够及时发现，通过自动化处理，或者人工介入处理，从而达到缩短系统的不可用时间，提高可用性 。
常见的监控指标有：CPU、带宽、内存使用率、网络连接状态，系统调用错误，成功率，PV，UV等 。
谈了主要的应用治理，解析来要说说数据治理，它对于提高系统的响应效率也非常重要 。
10.数据缓存
当读写的并发数越来越大时，数据库很容易成为系统的瓶颈，因此在大型系统中，缓存系统的设计就非常有必要了，设计良好的缓存系统，可以大大提高系统的可用性和并发效率 。
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11.数据库优化
我们需要的数据库不仅是要稳定，能提供服务，也要考虑其提供服务的效率，当数据库里面的数据有百万条以上时，查询效率就变得很低了 。不仅需要考虑前面提及的读写分离，我们也需要根据业务特点，做出适当的分库、分表、分区策略，建立合适的索引 。从而大大提高数据插入和查询效率 。
前面讲了架构设计时应当考虑的高可用的技术手段，还有一点不可忽视的是我们的产品如何部署到生产系统中，尤其是在做产品升级的时候，升级是offline的还是online的？我们能保证不带来一点down time吗？如果系统部署到一半失败了，而线上数据还在源源不断的进来，怎么处理？如果部署失败了，系统能在不丢失新数据的情况下回滚吗？这些都可用性设计时需要考虑的问题，做不好就会带来糟糕的客户体验 。
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