基于Easyswoole或Hyperf作为基础技术栈的技术选型和架构设计

估算和架构设计建议：

业务量估算

1. 用户群体：儿童及其家长，可能在特定时间段（如放学后、周末、假期）活跃度更高。
2. 地区分布：可能在某些地区（如中国、东南亚等）用户量更大。
3. 时间分布：高峰时段可能在晚上和周末。

并发量级别

• 低峰时段：可能只有几百到几千的并发请求。
• 高峰时段：可能达到几万甚至更高的并发请求。

架构设计建议

1. 小规模并发（几百到几千请求/秒）：

   • 单体应用架构：初期可以使用单体应用架构，便于开发和维护。
   • 垂直扩展：随着业务量的增加，逐步增加服务器资源。

2. 中等规模并发（几千到几万请求/秒）：

   • 微服务架构：将应用拆分成多个微服务，提高系统的可维护性和扩展性。
   • 负载均衡：使用负载均衡器分配请求到不同的服务器。
   • 数据库优化：优化数据库查询，使用索引和缓存策略。

3. 大规模并发（几万到几十万请求/秒）：

   • 分布式系统：采用分布式数据库和缓存，提高系统的扩展性和可用性。
   • 服务网格：使用服务网格技术管理微服务间的通信。
   • 容器化与编排：使用Docker和Kubernetes进行服务的容器化和自动扩展。
   • 自动扩缩容：根据负载自动增加或减少服务实例。

4. 极高规模并发（百万级别请求/秒）：

   • 全球分布式架构：在多个地理位置部署服务，利用地理位置优势。
   • 多级缓存策略：使用多级缓存，如本地缓存、分布式缓存、CDN等。
   • 数据库读写分离：将数据库的读操作和写操作分离，使用主从复制提高性能。
   • 限流与熔断：实现限流策略和熔断机制，防止系统过载。

具体技术选型

• 前端：React Native 或 Flutter，便于跨平台开发。
• 后端：Node.js、Java Spring Boot、Python Django等，根据团队熟悉度选择。
• 数据库：MySQL、PostgreSQL、MongoDB等，根据数据类型和查询需求选择。
• 缓存：Redis、Memcached，用于缓存热点数据。
• 消息队列：RabbitMQ、Kafka，用于处理异步任务和解耦服务。
• 负载均衡：Nginx、HAProxy。
• 容器化