web系统演变

一.单机构建网站

    网站的初期，我们经常会在单机上跑我们所有的程序和软件。此时我们使用一个容器，如tomcat、jetty、jboos，然后直接使用JSP/servlet技术，或者使用一些开源的框架如maven+spring+struct+hibernate、maven+spring+springmvc+mybatis；最后再选择一个数据库管理系统来存储数据，如mysql、sqlserver、oracle，然后通过JDBC进行数据库的连接和操作。 　　把以上的所有软件都装载同一台机器上，应用跑起来了，也算是一个小系统

二.应用服务器与数据库分离

    随着网站的上线，访问量逐步上升，服务器的负载慢慢提高，在服务器还没有超载的时候，我们应该就要做好准备，提升网站的负载能力。假如我们代码层面已难以优化，在不提高单台机器的性能的情况下，增加机器是一个不错的方式，不仅可以有效地提高系统的负载能力，而且性价比高。　　增加的机器用来做什么呢？此时我们可以把数据库，web服务器拆分开来，这样不仅提高了单台机器的负载能力，也提高了容灾能力。应用服务器与数据库分开。

三.应用服务器集群

    随着访问量继续增加，单台应用服务器已经无法满足需求了。在假设数据库服务器没有压力的情况下，我们可以把应用服务器从一台变成了两台甚至多台，把用户的请求分散到不同的服务器中，从而提高负载能力。多台应用服务器之间没有直接的交互，他们都是依赖数据库各自对外提供服务。著名的做故障切换的软件有keepalived，keepalived是一个类似于layer3、4、7交换机制的软件，他不是某个具体软件故障切换的专属品，而是可以适用于各种软件的一款产品。keepalived配合上ipvsadm又可以做负载均衡，可谓是神器。

四.数据库读写分离

   上面我们总是假设数据库负载正常，但随着访问量的的提高，数据库的负载也在慢慢增大。那么可能有人马上就想到跟应用服务器一样，把数据库一份为二再负载均衡即可。但对于数据库来说，并没有那么简单。假如我们简单的把数据库一分为二，然后对于数据库的请求，分别负载到A机器和B机器，那么显而易见会造成两台数据库数据不统一的问题。那么对于这种情况，我们可以先考虑使用读写分离的方式。结构变化后也会带来两个问题： 主从数据库之间数据同步问题 应用对于数据源的选择问题 　　解决问题方案： 我们可以使用MYSQL自带的master+slave的方式实现主从复制。

五.用搜索引擎缓解读库的压力

     数据库做读库的话，常常对模糊查找力不从心，即使做了读写分离，这个问题还未能解决。以我们所举的交易网站为例，发布的商品存储在数据库中，用户最常使用的功能就是查找商品，尤其是根据商品的标题来查找对应的商品。对于这种需求，一般我们都是通过like功能来实现的，但是这种方式的代价非常大。此时我们可以使用搜索引擎的倒排索引来完成。搜索引擎具有以下优点： 它能够大大提高查询速度。 　　引入搜索引擎后也会带来以下的开销： 带来大量的维护工作，我们需要自己实现索引的构建过程，设计全量/增加的构建方式来应对非实时与实时的查询需求。 需要维护搜索引擎集群 。

六.用缓存缓解读库的压力

    1.后台应用层和数据库层的缓存 :memcache ,redis用内存数据库

    2.页面缓存 ：nginx，squid

七.数据库水平拆分与垂直拆分

     1.垂直拆分的意思是把数据库中不同的业务数据拆分道不同的数据库中，结合现在的例子，就是把交易、商品、用户的数据分开.  缺点需要维护多个数据库，需要考虑跨数据库的join查询 

     2.数据水平拆分就是把同一个表中的数据拆分到两个甚至多个数据库中。产生数据水平拆分的原因是某个业务的数据量或者更新量到达了单个数据库的瓶颈，这时就可以把这个表拆分到两个或更多个数据库中。

八.应用的拆分。 九.引入消息中间件 activemq,分布式程序协调服务zookeeper,分布式文件系统hdfs,dfs等