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稳定性
稳定性是第一前提，如系统崩溃恢复容灾备份这些，主要是一些数据保护的机制，还有就是程序参数的校验、异常的处理、事务的回滚、程序边界的设计（合理的边界划分可以避免服务的连锁崩溃）、对账机制等，这些都是日常生活中常用的一些手段在计算机领域的体现，更详细的设计就不深入的分析了。
高并发
通过多年来对操作系统的研究，以及结合多年来各种语言的编程经验来说，高性能的程序的开发其实都是有规可循的。因为高性能的程序基本上都会面临相似的问题：如何提高并发，如何降低时间复杂度（但是并不是一味的降低，需要在空间复杂度之间做一个平衡）。
如何提高并发：在目前的大多数程序中或多或少的都会遇到并发的问题，如何设计高效的并发非常的重要，从我个人的经验来说，当遇到一个会存在并发的业务场景，我会首先整理业务场景，并根据业务场景画出简单的数据流图，根据数据流图找出相应的会并发访问修改的数据，
缩小加锁的粒度（只对需要并发访问的数据进行加锁）,。
然后分析数据的性质是否可以局部的并发，这种情况下就可以使用分段锁（再次减小加锁的粒度，一个比较出名的例子就是mysql的表锁、行锁机制）。
最后再分析数据的访问性质，是读多写少（大部分都是这种情况）、读少写多（日志）、还是读写频率差不多，不同的业务情况使用不同的锁，比如针对读多写少的业务来说，为了提高读的并发性可以使用
读写锁；针对并发粒度较小，且并发操作的耗时很短的情况，操作系统又提出了CAS操作（乐观锁
），这种操作避免了上锁和释放锁耗时的过程，进一步提高了并发性，但是只是针对特定的场景才能达到想要的性能。
当单台并发达到上限之后，就是分布式系统粉墨登场了，虽然分布式系统数据一致性会有一定的耗时，但是分布式系统的并发却有了显著的提高，一致性所带来的耗时/并发数带来的平均延迟并不大，所以能很好的满足系统的需求。
高性能
高性能的设计主要分为两个层面，一个层面是操作系统层面的，另外一个层面是业务层。
操作系统层面：尽量使用操作系统和处理器自身的高性能的指令或者是运算方式，最简单的例子是位运算，针对一些特殊的算法如果能使用位运算实现，那么尽量使用位运算实现（这在很多算法面试题中都会考的，因为位运算在很多场景都有特别切合实际的使用），还有就是合理高效的使用操作系统自身的API，如DMA之类的机制，以及有效的利用缓存之类的机制。
业务层面来说：首先需要为数据的存储设计合适的数据结构，这个也需要在空间利用率和访问复杂度之间做权衡；然后为业务中需要计算的场景设计高效的算法，算法的抽象是一个比较难的事情，算法设计需要在时间复杂度和空间复杂度中做权衡，还有就是针对算法的特性进行优化，可以参考算法设计，如果算法具有分治、动态规划这些算法的特性，那么此类算法可以采用并发机制提高算法的性能（算法设计很复杂，算法本身涉及到的很多高等数学的知识，还有就是算法的实现是否更加符合计算机的运行机制，建议多看看ACM算法设计相关书籍）
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