首先你有一个后端JAVA应用，当前端请求http过来之后，你需要去查存储在MySQL里面的库表数据来进行增删改查吐给前端应用。
    但是当前端存在某个场景：频繁的请求某一接口，并且这一接口不怎么变化；那么后端需要缓存这一部分数据，这时就需要Redis出场了，它就是专门为缓存而生的。但是它到底有什么特点呢?正如Redis自己介绍的：Redis数据读写速度非常快，因为它把数据都读取到内存当中操作。这就决定了他与MySQL的区别：MySQL大而全，Redis小而精。所以Redis就有了它的用武之地，专门做缓存用。
    此时前端又出现场景了，就是这部分的数据主要是配置化的，不会怎么变化。比如活动页定期上下线，个别图片，联系人电话等。这部分就可以配置在Apollo里，专门用来配置配置化的数据。
    随着前端产品的用户量越来越大，数据动辄几万条，几十万条，此时服务器的压力扛不住了，这时怎么办？这就该Kafka出场了。Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理消费者在网站中的所有动作流数据。那它怎么做的呢？就是它成很多队列的形式，等待到来的标识，告诉它何时消费。消费的时候就会将前端一次请求的比如10万条数据，分10批次，一次1万条缓解服务器压力的形式来实现分批查询。RocketMQ跟Kafaka差不多，都是来缓解服务器压力的，这个看架构选型了。
    服务器的压力解决了，但是数据量大导致查询库表的时间就变得长了，从而前端用户回显响应数据的时间也变长了。那么就该轮到ES搜索引擎：Elasticsearch 是一个分布式、高扩展、高实时的搜索与数据分析引擎。实现原理主要分为以下几个步骤，首先用户将数据提交到Elasticsearch 数据库中，再通过分词控制器去将对应的语句分词，将其权重和分词结果一并存入数据，当用户搜索数据时候，再根据权重将结果排名，打分，再将返回结果呈现给用户。ES搜索引擎分片查询做了优化升级，会明显比传统MySQL分片方式要快，并且在这层面还可以根据业务特点做优化。所以针对大数据量的场景目前优化方案可以采用ES搜索引擎。