（干货）大型网站系统架构的几大手段
尽管如此我们也可以从这些不同的网站背景下，找出其中共用优化的技术，这些优化技术和手段广泛运用在大型网站系统的架构中，下面让我们来认识这些优化性能的技术和手段。改善网站性能的几大手段使用集群+负载均衡改善应用服务器性能
前言
一个成熟的大型网站（如淘宝、天猫、腾讯等）的系统架构并不是从一开始就设计了高性能、高可用性、高扩展性等完整的功能。 随着用户数量的增加，业务功能的扩展也逐渐演变和完善。 在此过程中，开发模式、技术架构、设计思路也发生了很大的变化。 就连技术人员也从几个人成长为一个部门甚至一条产品线。 因此，成熟的系统架构是随着业务的扩展而逐步完善的，并不是一蹴而就的； 不同业务特点的系统会有各自的侧重点，比如淘宝，需要解决海量商品信息的搜索、下单、支付等。 例如，腾讯需要处理数亿用户的实时消息传输，而百度则需要处理海量搜索请求。 它们都有各自的业务特点，系统架构也不同。 尽管如此，我们也可以从这些不同的网站背景中找到共同的优化技术。 这些优化技术和方法广泛应用于大型网站系统的架构中。 让我们来了解一下这些性能优化技术和方法。
提高网站性能的几种方法
最初的网站结构
最初业务量不大，访问量也较小。 此时的架构、应用、数据库、文件都部署在一台服务器上，有的甚至只是租用托管空间。
1.应用程序、数据和文件分离
将应用程序、数据库和文件部署在单独的服务器上网站优化方案，并根据服务器的用途配置不同的硬件，以实现最佳性能。
2.使用缓存提高网站性能
大多数网站访问都遵循28原则，即80%的访问请求最终集中在20%的数据上，因此我们可以缓存热点数据，减少热点数据的访问路径，提高用户体验。 常见的缓存实现方式有本地缓存和分布式缓存。 当然还有 CDN 和反向代理。
2.1 本地缓存
本地缓存，顾名思义，就是将数据缓存在应用服务器本地。 它可以存储在内存、文件或组件中。 本地缓存的特点是速度快，但由于本地空间有限，所以缓存的数据量也有限。 是常用的本地缓存。
2.2 分布式缓存
分布式缓存的特点是可以缓存海量数据，并且非常容易扩展。 常用于门户网站，速度不如本地缓存。 常用的分布式缓存是Redis。
2.3 反向代理
部署在网站机房，当用户请求到达时，首先访问反向代理服务器。 反向代理服务器将缓存的数据返回给用户。 如果没有缓存数据，则继续访问应用服务器获取。 这降低了获取数据的成本。 。 反向代理包括 Squid 和 Nginx。
2.4 CDN
假设我们的服务器部署在杭州机房。 浙江用户访问速度较快，北京用户访问速度较慢。 这是因为浙江和北京分别属于中国电信和中国联通不同的发达地区。 北京用户需要经过很长的路径通过路由器访问杭州的服务器，并且返回路径相同，因此数据传输时间相对较长。 对于这种情况，往往会采用CDN来解决问题。 CDN将数据内容缓存到运营商机房。 用户访问数据时，首先从最近的运营商获取数据，大大减少了网络访问路径。 比较专业的CDN运营商有蓝讯、网宿等。
3、利用集群+负载均衡提高应用服务器性能
应用服务器作为网站的入口，会承担大量的请求。 我们经常使用应用服务器集群来分担请求数量。
应用服务器前面部署负载均衡服务器，对用户请求进行调度，并根据分发策略将请求分发到多个应用服务器节点。
常用的负载均衡技术硬件是F5，价格比较昂贵网站优化方案，一般在15W以上。
软件包括LVS、Nginx。 LVS是一个四层（传输层）负载均衡，根据目标地址和端口选择内部服务器。 Nginx和Nginx是七层（应用层）负载均衡，可以根据消息内容选择内部服务器。 因此，LVS分发路径优于Nginx和Nginx。 性能更高，同时Nginx和Nginx的可配置性更强。 例如，它们可以用于动态和静态分离（根据请求消息的特征选择静态资源服务器或应用服务器）。
4. 数据库优化
4.1 读写分离和分库分表
随着用户数量的增加，数据库成为最大的瓶颈。 提高数据库性能的常用方法是读写分离、分库分表。 顾名思义，读写分离就是将数据库分为读数据库和写数据库，通过主备功能来实现。 数据同步。 分库分表又分为水平分片和垂直分片。 水平分片就是对数据库中一张非常大的表进行切分，比如用户表。 垂直细分是根据不同的业务进行的。 例如，用户业务和产品业务相关的表放在不同的数据库中。
4.2 使用NoSql数据库和搜索引擎
对于海量数据的查询分析，我们采用nosql数据库加搜索引擎来达到更好的性能。 并非所有数据都需要放入关系数据中。 常用的NOSQL有hbase、redis，搜索引擎有solr。
5、拆分应用服务器业务
随着业务的扩展，应用程序变得非常臃肿。 这时候我们就需要把应用拆分成服务，比如百度拆分成新闻、网页、图片等服务。 每个业务应用负责相对独立的业务运行。 企业通过消息或共享数据库进行通信。
6.使用分布式系统
6.1 分布式文件系统
用户数量日益增多，业务量越来越大，产生的文件也越来越多。 单一的文件服务器已经不能满足需求。 这时候就需要分布式文件系统的支持。 常用的分布式文件系统有GFS、HDFS、TFS等。
GFS（File）可以为大量用户提供整体高性能的服务
• 适合部署在廉价的商用硬件上
• 提供容错能力
HDFS（文件）可以提供高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集上的应用。
• 在通用硬件上运行()
• 高容错能力
• 适合部署在廉价机器上
TFS（Flies）主要针对海量非结构化数据，提供高可靠、并发的存储访问。
• 高扩展性、高可用性、高性能
• 面向互联网的服务
• 适合小文件的海量存储
6.2 分布式服务
每个业务应用都会用到一些基础的业务服务，比如用户服务、订单服务、支付服务、安全服务等。 这些服务是支持每个业务应用程序的基本元素。 我们把这些服务抽取出来，利用分布式服务框架来构建分布式服务。 阿里的Dubbo是一个不错的选择。
概括
完整的系统架构图如下：
大型网站的架构是根据业务需求不断完善的，根据不同的业务特点进行具体的设计和考虑。 本文仅介绍常规大型网站涉及到的一些优化技术和方法。
