一家公司在 Amazon EC2 实例上运行订单处理应用程序，该应用程序将订单保存到 Amazon Aurora 数据库。在流量高峰期，应用程序有时无法足够快地写入订单。解决方案架构师应该怎么做才能确保订单尽快可靠地写入数据库？

正确答案通过引入 SQS 队列来解耦订单处理应用程序和数据库写入操作。当流量高峰时，应用程序可以将订单快速写入 SQS 队列，而不会阻塞。然后，Auto Scaling 组中的 EC2 实例可以根据队列中的消息数量自动扩展，从 SQS 队列中读取并处理订单到数据库中，从而确保订单尽快可靠地写入。 其他选项的不足之处在于： 增加 EC2 实例大小并使用 SNS：SNS 主要用于发布/订阅消息，不适合作为持久化队列来缓冲大量待处理的订单，且数据库直接订阅 SNS 无法处理写入瓶颈。 将订单写入 SNS 并让 EC2 实例从 SNS 主题读取：SNS 不提供消息持久化和按需拉取的能力，不适合作为订单队列。 当 EC2 实例达到 CPU 阈值时才写入 SQS 并使用计划扩展：这种方法没有充分利用 SQS 的缓冲能力，且计划扩展不如基于队列长度的动态扩展灵活和及时。