架构 - 理解架构的演进
在学习架构时，第一步不要去学习框架，而是要学习架构的演进。强烈推荐李智慧老师的《大型网站技术架构》，这本书翻起来很快，对构筑你自己的体系很有帮助，本文的内容来源于它，在此基础上拓展了下。@pdai
架构演进
大型网站的技术挑战主要来自于庞大的用户，高并发的访问和海量的数据，任何简单的业务一旦需要处理数以P计的数据和面对数以亿计的用户，问题就会变得很棘手。大型网站架构主要就是解决这类问题。
架构选型是根据当前业务需要来的，在满足业务需求的前提下，既要有足够的扩展性也不能过度设计，每次的架构升级都是为了解决系统瓶颈而做的。
初始阶段的网站架构
初始阶段都比较简单，通常一台服务器就可以搞定一个网站了，看图。
应用服务和数据服务分离
随着网站业务的发展，一台服务器逐渐不能满足需求；这时候就需要将应用和数据分离，如图。
使用缓存改善网站性能
毫无疑问，现在的网站基本上都会使用缓存，即：80%的业务访问都会集中在20%的数据上。
使用应用服务器集群改善网站的并发处理能力
因为单一应用服务器能够处理的请求连接有限，在网站访问高峰时期，应用服务器会成为整个网站的瓶颈。因此使用负载均衡处理器势在必然。通过负载均衡调度服务器，可将来自浏览器的访问请求分发到应用的集群中的任何一台服务器上。
数据库读写分离
当用户达到一定规模后，数据库因为负载压力过高而成为网站的瓶颈。而目前主流的数据库都提供主从热备功能，通过配置两台数据库主从关系，可以将一台数据库的数据更新同步到另一台服务器上。网站利用数据库这一功能实现数据库读写分离，从而改善数据库负载压力。
使用反向代理和CDN加上网站相应
提高网站的访问速度，主要手段有使用CDN和反向代理。
CDN和反向代理的基本原理都是缓存，区别在于CDN部署在网络提供商的机房，而反向代理是部署在网站的中心机房，当用户请求到达中心机房后，首先访问的反向代理，如果反向代理缓存着用户请求的资源，则直接返回给用户。
使用分布式文件系统和分布式数据库系统
任何强大的单一服务器都满足不了大型网站持续增长的业务需求。
分布式数据库时网站数据库拆分的最后手段，只用在单表数据规模非常大的时候才使用。不到不得已时，网站更常用的数据库拆分手段是业务拆分，将不同业务的数据部署在不同的物理服务器上。
使用NoSQL和搜索引擎
搜索引擎也基本已经形成现在大型网站必须提供的功能了，网站需要采用一些非关系数据库技术如NoSQL和非数据库查询技术如搜索引擎。
业务拆分
大型网站为了应对日益复杂的业务场景，通过使用分而治之的手段将真个网站业务拆分成不同的产品线。
具体到技术上，也会根据产品线话费，将一个网站拆分成许多不同的应用，每个应用独立部署维护。应用之间可以通过超链接建立管理，也可以通过消息队列进行数据分发，当然最多的还是通过访问同一个数据存储系统来构成一个关联的完整系统。
分布式服务
由于每一个应用系统都需要执行许多相同的业务操作，比如用户管理，session管理，那么可以将这些公用的业务提取出来，独立部署。
示例:电商系统架构演进
具体以电子商务网站为例， 展示web应用的架构演变过程。
1.0时代
这个时候是一个web项目里包含了所有的模块，一个数据库里包含了所需要的所有表，这时候网站访问量增加时，首先遇到瓶颈的是应用服务器连接数，比如tomcat连接数不能无限增加，线程数上限受进程内存大小、CPU内核数等因素影响，当线程数到达一定数时候，线程上下文的切换对性能的损耗会越来越严重，响应会变慢，通过增加web应用服务器方式的横向扩展对架构影响最小，这时候架构会变成下面这样：
2.0时代
这时候随着网站访问量继续增加，继续增加应用服务器数量后发现数据库成了瓶颈，而数据库的最主要的瓶颈体现在两方面：
- 数据库的最大连接数是有限的，比如当前数据库的连接数设置8000，如果每个应用服务器与数据库的初始连接数设置40，那么200台web服务器是极限， 并且连接数太多后，数据库的读写压力增大，耗时增加
- 当单表数量过大时，对该表的操作耗时会增加，索引优化也是缓兵之计
这时，根据业务特点，如果读写比差距不大，并且对数据一致性要求不是很高的情况下，数据库可以采用主从方式进行读写分离的方案，并且引入缓存机制来抗读流量。如果读写比差距很大或者对数据一致性要求高时，就不适合用读写分离方案，需要考虑业务的垂直拆分，这时期的系统架构图如下：
3.0时代
3.1 读写分离
这时候仍然是垂直架构，所有业务集中在一个项目里。项目维护、快速迭代问题会越来越严重，单个模块的开发都需要发布整个项目，项目稳定性也受到很大挑战，这是需要考虑业务的垂直拆分，需要将一些大的模块单独拆出来，这时候的架构图如下：
4.0 业务垂直拆分
这时候为了进一步提升用户体验，加速用户的网站访问速度，会使用CDN来缓存信息，用户会访问最近的CDN节点来提升访问速度。此时的架构图如下：
4.1 使用CDN来缓存信息
随着业务量增大，一些核心系统数据库单表数量达到几千万甚至亿级，这时候对该表的数据操作效率会大大降低，并且虽然有缓存来抗读的压力，但是对于大量的写操作和一些缓存miss的流量到达一定量时，单库的负荷也会到达极限，这时候需要将表拆分，一般直接采用分库分表，因为只做分表的话，单个库的连接瓶颈仍然无法解决。分库分表后的架构如下：
4.2分库分表架构
随着流量的进一步增大，这时候系统仍然会有瓶颈出现，以订单系统为例： 单个机房的机器是有限的，不能一直新增下去，并且基于容灾的考虑，一般采用同城双机房的方式，机房之间用专线链接，同城跨机房质检的延时在几毫秒，此时的架构图如下：
4.3 同城双机房
由于数据库主库只能是在一个机房，所以仍然会有一半的数据库访问是跨机房的，虽然延时只有几毫秒，但是一个调用链里的数据库访问太多后，这个延时也会积少成多。其次这个架构还是没能解决数据库连接数瓶颈问题
- 随着应用服务器的增加，虽然是分库分表，但每增加一台应用服务器，都会与每个分库建立连接，比如数据库连接池默认连接数是40，而如果mysql数据库的最大连接数是8000的话，那么200台应用服务器就是极限。
- 当应用的量级太大后，单个城市的机器、电、带宽等资源无法满足业务的持续增长。这时就需要考虑SET化架构，也就是单元化架构，大体思路就是将一些核心系统拆成多个中心，每个中心成为一个单元，流量会按照一定的规则分配给每个单元，这样每个单元只负责处理自己的流量就可以了。每个单元要尽量自包含、高内聚。这是从整体层面将流量分而治之的思路。这是单元化后的机构简图如下：
5.0 单元化
从上面的架构图里能看到，流量从接入层按照路由规则（比如以用户ID来路由）路由到不同单元，每个单元内都是高内聚，包含了核心系统，数据层面的分片逻辑是与接入层路有逻辑一致，也解决了数据库连接的瓶颈问题，但是一些跨单元的调用是无法避免的，同时也有些无法拆分的业务需要放在中心单元，供所有其他单元调用。
参考文章
- 文章主要参考自 李智慧的 《大型网站技术架构》，在此基础上还参考了（基本也是从这本书里自己画的）：
- https://blog.csdn.net/caoyuanyenang/article/details/86943397
- https://www.cnblogs.com/lfs2640666960/p/9021205.html
- http://www.hollischuang.com/archives/728