标签：搜索 user 缓存 实现 安全 业务 除了 height 版本
高并发和大流量 如天猫双11，一分钟内有超过一千万的独立用户访问整个天猫系统，大规模并发用户访问对系统处理能力造成巨大冲击，系统需要有足够强的处理能力
高可用 大型互联网系统必须要7X24小时不间断提供服务，为此要对系统做特别的架构设计
海量数据存储 因为互联网需要满足大量的用户使用，这些用户会产生很多数据，需要对这些数据进行重组和管理。除了用户提交的数据，互联网还会采集很多其他数据，包括一些用户行为数据，第三方数据和网络爬虫数据，通过大数据技术对这些数据做进一步分析，对用户做更精准的营销和服务，已发现新的业务增长点
用户分布广泛，网络情况复杂 互联网是为全球用户服务，为了使所有用户得到统一的良好体验，需要对系统架构进行相关设计
安全环境恶劣 互联网是开放的，很容易受到攻击
需求变化快，发布频繁 大型网站的产品发布一般以周为单位，每个星期都会发布新的版本来更新产品特性
垂直伸缩 提升单台服务器处理能力，如用更快频率、更多核的CPU，更大的内存，更快的网卡，更多的磁盘组成一台服务器 缺点：
到一定程度后，继续增加服务能力需要花费更多的钱，从服务器到小型机，到中型机，再到大型机
有物理极限，单台服务器处理能力终究是有极限的，而互联网的需求是没有极限的
操作系统的设计或者应用程序的设计制约着垂直伸缩。在单一服务器上运行的程序，就需要充分利用系统资源，然而应用程序的核心价值是处理业务逻辑从而满足用户需求，如果应用程序大量代码去管理系统资源，必然导致应用程序复杂度提高，难以开发和维护
水平伸缩 并不是提升单台服务器处理能力，而是使用更多服务器，将这些服务器构成一个分布式集群，这个集群统一对外服务，来提高系统整体处理能力
水平伸缩没有垂直伸缩那些问题，只要架构合理，能够将服务器添加到集群中，系统就可以始终正常运行，没有极限，成本也不高。
单机系统
最早的时候，用户量少，业务逻辑不复杂，也就几个主要功能。应用开发完后部署在服务器上，访问自己服务器上的数据库和文件系统，如下图
当系统体验良好，使用的用户越来越多，单个服务器就无法承受访问压力了，需要对服务做一次升级，就做了如下图的数据库和文件系统与应用程序分离，部署在不同的服务器上
缓存
随着用户量继续增大，三台服务器也不能承受访问压力了，那就需要使用缓存来改善性能了。如下图，引入缓存系统，并对数据库做了读写分离，而应用程序部署到多台服务器上，并使用代理服务器做负载均衡
反向代理和CDN加速
CDN(Content Delivery Network，内容分发网络)服务就是部署在网络运营商机房里的离用户最近的一个服务器，用户请求先到这里查看有没有需要的数据，如果有就从CDN直接返回，如果没有就通过CDN进一步访问网站的数据中心，得到数据后同时缓存到CDN，供其他用户或下次访问使用，CDN本质也是一个缓存。 用户请求到达网站数据中心后，先在反向代理服务器中查找是否有需要的数据，如果有就直接返回，否则再去请求应用服务器。这两个缓存结合可以返回绝大部分用户请求的数据了，极大减少了应用服务器负载压力，提升数据中心处理能力，响应更多用户并发处理请求
分布式文件系统和分布式数据库系统
服务器性能的瓶颈主要是I/O，随着用户量增加，还是会有大量用户到达数据中心，这时数据库和文件系统依然会成为性能瓶颈。 通过一组服务器集群统一对外提供文件服务，这就是分布式文件系统 对数据库做进一步水平伸缩，使用分布式数据库。通过数据分片的方式，将一张表的数据分布在多个物理服务器上，以减少单一数据库的服务器访问压力。
消息队列与分布式服务 随着用户量进一步增加，要想实现更强大的计算处理能力，可以使用的技术手段有分布式消息队列、搜索引擎和NoSQL，以及通过分布式服务，将复用的业务分离开来，部署在不同的服务器集群上。
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原文地址：https://www.cnblogs.com/hujiapeng/p/13526875.html
