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大型網(wǎng)站架構(gòu)演變過(guò)程：
[Step1]web server與數(shù)據(jù)庫(kù)分離
 web動(dòng)靜資源分離
 靜態(tài)請(qǐng)求：如html, js, css, img
動(dòng)態(tài)請(qǐng)求：如jsp, php
[Step2]緩存處理
 客戶(hù)端（瀏覽器）緩存
前端頁(yè)面緩存（squid） 頁(yè)面片段緩存ESI(Edge Side Includes) 本地?cái)?shù)據(jù)緩存 [Step3]web server集群+讀寫(xiě)分離
  負(fù)載均衡：
前端負(fù)載均衡
應(yīng)用服務(wù)器負(fù)載均衡
數(shù)據(jù)庫(kù)負(fù)載均衡 [Step4]CDN、分布式緩存、分庫(kù)分表
 分布式緩存
 目前流行分布式緩存方案：memcached、membase、redis等，基本上當(dāng)前的NoSQL方案都可以用來(lái)做分布式緩存方案
分庫(kù)（垂直分區(qū)）
 分表（水平分區(qū)shard）
 [Step5]多數(shù)據(jù)中心+分布式存儲(chǔ)與計(jì)算
 技術(shù)點(diǎn)[DFS、Key-Value DB 、 Map/Reduce ]
 DFS分布式文件系統(tǒng)，如：Lustre\HDFS\GFS\TFS\FreeNas等
Key-Value DB，也作為NoSQL解決方案，如:BigTable\Tair\Hbase\HyperTable等 Map/Reduce算法（計(jì)算框架），基本上現(xiàn)有NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)中都支持此算法。 提供完整解決方案：
大并發(fā)服務(wù)器架構(gòu)：
垂直分區(qū)：比如用戶(hù)表、業(yè)務(wù)表、基礎(chǔ)表各有各自的讀寫(xiě)數(shù)據(jù)庫(kù)。
水平分區(qū)：比如用戶(hù)表、業(yè)務(wù)表、基礎(chǔ)表各有1000條記錄，則水平分割分布在10對(duì)讀寫(xiě)庫(kù)。
服務(wù)器性能殺手：
1、數(shù)據(jù)拷貝：（緩存，不是指分布式緩存，指的是服務(wù)器內(nèi)部的，如從內(nèi)核拷貝到應(yīng)用層的緩存）
2、環(huán)境切換：（理性使用多線(xiàn)程）單核（使用狀態(tài)機(jī)編程效果最佳），多線(xiàn)程能夠發(fā)揮多核服務(wù)器最佳性能
3、內(nèi)存分配：（內(nèi)存池）減少向操作系統(tǒng)申請(qǐng)內(nèi)存的次數(shù)
4、鎖競(jìng)爭(zhēng)：（通過(guò)邏輯盡量減少鎖的使用，或者鎖的競(jìng)爭(zhēng)）
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來(lái)自： WindySky > 《分布式架構(gòu)》
