在尼恩指导了几百个小伙伴的面试，在这些过程中， 非常、非常高频的一个面试题：

千万级数据，如何做性能优化？

亿级数据，如何做性能优化？

最近，有个小伙伴阿里二面，又遇到了这个问题。

其实，尼恩一直想梳理一个教科书式的答案，

但是由于千万级数据、亿级数据的场景，千差万别，唯恐不能覆盖全面而出现纰漏，所以一直拖着。

一直拖着…

最近，在梳理超高并发行业案例的过程中，发现了一个"近乎完美" 的行业案例《vivo 全球商城 亿级订单中心、优惠券中心架构设计与实践》。

突然，豁然开朗。

咱们一直心心念念的 “千万级数据，如何做性能优化？” 的教科书式的答案，其实就藏着在这个行业案例里边。

很多小伙伴，一说到3高架构，就习惯于 一顿猛吹，不切实际

面试官又不是傻子，一听，就知道在吹水。

vivo 案例里边的数据量， 刚好不多不少， 正好是 “教科书式” 的数据量

很多小伙伴，一遇到3高架构的题目，就异常亢奋

狠不得竹筒倒豆子，把尼恩面试宝典里边的三高架构思路，尼恩书里的三高架构思路，社群的听到到三高架构思路，一个劲儿全部倒出来，

一听，就知道在吹水。为什么呢？

生产方案，其实不不是完美的

完美的方案，都不怎么生产；都活在书上、活在嘴里

而行业案例《vivo 全球商城 亿级订单中心、优惠券中心架构设计与实践》，刚好就是一个不怎么完美的方案，但是，却恰恰是一个 真正生产方案。

总之，尼恩从 面试维度，对这个方案，进行二次重构和梳理，现在把其做为参考答案，收入咱们的

《尼恩Java面试宝典 PDF》

供后面的小伙伴参考，大家一定好好看看这个教科书级别的答案。

注：