大型网站架构技术方案集锦
大型网站的架构设计和性能优化
大型网站的架构设计和性能优化一、引言随着互联网的发展，大型网站的架构设计和性能优化变得愈加重要。
大型网站往往拥有海量的用户访问和数据处理需求，如何设计高可用性、高性能的架构成为了网站架构师和运维人员的重要任务。
本文将从架构设计和性能优化两方面进行讨论，深入探讨大型网站的架构设计和性能优化的相关内容。
二、大型网站架构设计1.基础架构设计大型网站的基础架构设计包括服务器、存储、网络等方面。
在服务器方面，通常会采用分布式系统架构，将服务端的业务逻辑分布在多台服务器上，以提高系统的并发处理能力。
存储方面，会采用分布式存储系统，将数据存储在多个节点上，以提高数据的可靠性和扩展性。
网络方面，会采用负载均衡、CDN等技术，以提高网站的访问速度和稳定性。
2.数据库设计大型网站的数据库设计是架构设计中的重要环节。
在数据库方面，一般会采用主从复制、分区分表、数据库分库分表等技术，以提高数据库的并发处理能力和数据的可靠性。
同时，会采用缓存、异步处理等技术，以提高系统的性能和响应速度。
3.服务治理设计大型网站往往拥有多个服务，如用户服务、订单服务、支付服务等。
在服务治理方面，一般会采用微服务架构，将不同的服务拆分为独立的微服务，以提高系统的灵活性和可扩展性。
同时，会采用服务注册、服务发现、服务熔断等技术，以提高系统的稳定性和可用性。
4.高可用性设计大型网站的高可用性设计是架构设计中的重要环节。
在高可用性方面，一般会采用主备部署、容灾备份、故障自动切换等技术，以提高系统的稳定性和可用性。
同时，会采用监控、告警、自动化运维等技术，以提高系统的可维护性和可恢复性。
5.安全设计大型网站的安全设计是架构设计中的重要环节。
在安全设计方面，一般会采用防火墙、反向代理、加密传输等技术，以保护系统的安全和稳定。
同时，会采用权限控制、安全审计等技术，以加强系统的安全性和合规性。
三、大型网站性能优化1.前端性能优化在前端性能优化方面，可以采用压缩、合并、缓存等技术，以减少前端资源的加载时间和提高页面的渲染速度。
大型网站架构方案分析与总结
大型网站架构方案分析与总结大型网站架构只包含高互动性高交互性的数据型大型网站，基于大家众所周知的原因，我们就不谈新闻类与一些依靠HTML静态化就能够实现的架构了，我们以高负载高数据交换高数据流淌性的网站为例，比如海内，开心网等类似的web2.0系列架构。
我们这里不讨论是PHP还是JSP或者者.NET环境，我们从架构的方面去看问题，实现语言方面并不是问题，语言的优势在于实现而不是好坏，不论你选择任何语言，架构都是务必要面对的。
这里讨论一下大型网站需要注意与考虑的问题。
1、海量数据的处理众所周知，关于一些相对小的站点来说，数据量并不是很大，select与update就能够解决我们面对的问题，本身负载量不是很大，最多再加几个索引就能够搞定。
关于大型网站，每天的数据量可能就上百万，假如一个设计不好的多对多关系，在前期是没有任何问题的，但是随着用户的增长，数据量会是几何级的增长的。
在这个时候我们关于一个表的select与update的时候(还不说多表联合查询)的成本的非常高的。
2、数据并发的处理在一些时候，2.0的CTO都有个尚方宝剑，就是缓存。
关于缓存，在高并发高处理的时候也是个大问题。
在整个应用程序下，缓存是全局共享的，然而在我们进行修改的时候就，假如两个或者者多个请求同时对缓存有更新的要求的情况下，应用程序会直接的死掉。
这个时候，就需要一个好的数据并发处理策略与缓存策略。
另外，就是数据库的死锁问题，也许平常我们感受不到，死锁在高并发的情况下的出现的概率是非常高的，磁盘缓存就是一个大问题。
3、文件存贮的问题关于一些支持文件上传的2.0的站点，在庆幸硬盘容量越来越大的时候我们更多的应该考虑的是文件应该如何被存储同时被有效的索引。
常见的方案是对文件按照日期与类型进行存贮。
但是当文件量是海量的数据的情况下，假如一块硬盘存贮了500个G的琐碎文件，那么保护的时候与使用的时候磁盘的Io就是一个巨大的问题，哪怕你的带宽足够，但是你的磁盘也未必响应过来。
大型网站架构方案
1前言1.1 引言海西电子商务平台(以下简称平台)的前台功能是作为一个基于因特网的浏览界面，为各种农业投入品的销售提供虚拟店铺，企业或个人通过平台提供的搜索工具，快速找到适合于自己需求的产品或服务信息，并通过平台提供的诚信评估系统进一步筛选交易对象，最后还可通过平台提供的支付手段进行快捷的现金支付、并为物流企业提供位置服务，为会员企业提供物流追踪服务，为政府及相关部门提供监管的辅助决策服务。
平台数据来源一是商务平台用户输入的各类信息、二是从各业务系统中自动提取的数据、以及平台管理者从各种渠道采集录入的行业信息。
1.2 平台的组成部分●网络系统通过两台中心交换机与电信千兆光纤相结合，实现应用业务服务器千兆接入能力，网内加入负载均衡设备，利用硬件设备来控制网络资源的利用。
●服务器系统部署2台中心数据库服务器、门户网站WEB服务器2台、NFS文件服务器1台、备份服务器1台、网页防篡改服务器1台、数据交换服务器2台以及视频应用服务器2台。
核心应用服务器实现双机热备以保证全年服务的不间断进行。
●存储备份系统主要建设以SAN结构为主体的数据存储平台。
数据存储平台由SAN交换机组成SAN交换网络，配置2台存储磁盘阵列为前端应用提供统一管理的、灵活可扩展的数据存储系统，并充分考虑数据安全通过备份服务器实现数据的本地备份。
与省农业信息中心达成异地备份协议，将平台数据定期转送到设置在信息中心的服务器上进行安全备份●安全防护系统为数据中心提供安全防护能力，尽可能减少内部、外部对系统和数据的威胁。
主要部署网页防篡改系统并利用政务外网的IPS和防火墙等来实现系统的安全防护能力，设置多级化的数据访问权限并记录数据使用日志以防范来自内部的数据安全威胁。
1.3 平台的性能需求●系统重要的服务器均运行在服务器系统平台上。
对于系统级安全的实现，通过科学合理的设置来充分利用操作系统本身提供的安全机制，弥补操作系统的安全漏洞；利用主机监控与保护来增强实际运行安全。
大型网站服务器架构方案
大型网站服务器架构方案随着网络技术的不断发展，互联网和局域网在人们的工作和生活中得到了广泛的应用。
服务器作为整个网络运行的基石，发挥着举足轻重的作用。
从当前的网络发展状况看，在互联网行业，以Web 2.0模式运营的网站的蓬勃兴起，在为人们带来广阔应用的同时，亦对服务器提出了更为苛刻的需求。
围绕着这一领域，亦出现了很多全新的技术概念，而对服务器技术及其应用模式的了解，是深入了解和掌握网络技术的基础。
应用需求--交互模式对系统平台要求更苛刻Web 2.0网站是指将传统的网站构架（平台、内容源、用户、传播方式等）转化到以用户为核心的网站构架上来，包括一系列体现web2.0概念的元素、定位和创意。
web2.0网站在构架上须体现两大宗旨，即强大的后台系统和简单的前台页面，也即提供良好的用户体验。
随着web 2.0各种应用的进入到日常生活，众多新兴的交互模式和互联网技术不断纷纷涌现，像博客、播客、威客、分类信息、WIKI、视频分享、网络电视、P2P下载、社区、CDN 内容分发等形式，正在被越来越多的网站所应用，这样势必会有更多的用户加入其中，晒照片、晒视频、晒声音，谈吃、谈玩、谈旅游、谈技术课题等都成为他们生活中不可或缺的一部分。
这样也对承载网站系统平台的服务器提出了更为苛刻的要求。
大型网站，比如门户网站。
在面对大量用户访问、高并发请求方面，基本的解决方案集中在这样几个环节：前端采用CDN加速，包括网易、百度、新浪目前都是这种方式，使用高性能的服务器、高性能的数据库、高效率的编程语言、还有高性能的Web容器。
这种方式是解决大量访问提高访问质量的性价比最高的途径，除此之外还有就是采用分布式负载均衡、异地镜像来解决大型网站面临的高负载和高并发问题，但是成本会非常之高。
解决方案：应用细分确保高效稳定运行由上可以看出，在构建大型网站系统平台中，高扩展性、高可用性以及具备成本优势的解决方案是他们所迫切需要的，而在选购服务器产品时，一款性价比高、功能强大、管理维护便捷的服务器更能契合此系统平台搭建需要。
大型网站架构技术一览（系统性能、可用性、伸缩性、扩展性、安全性）
大型网站架构技术一览（系统性能、可用性、伸缩性、扩展性、安全性）网站系统架构层次：前端架构、应用层架构、服务层架构、存储层架构、后台架构、数据采集与监控、安全架构、数据中心机房架构。
1.前端架构（浏览器优化技术、CDN、动静分离，静态资源独立部署、图片服务、反向代理、DNS）前端指用户请求到达网站应用服务器之前经历的环节，通常不包含网站业务逻辑，不处理动态内容。
浏览器优化技术并不是优化浏览器，而是通过优化响应页面，加快浏览器页面的加载和显示，常用的有页面缓存、合并HTTP减少请求次数、使用页面压缩等。
CDN内容分发网络，部署在网络运营商机房，通过将静态页面内容分发到离用户最近最近的CDN服务器，使用户可以通过最短路径获取内容。
动静分离，静态资源独立部署静态资源，如JS、CSS等文件部署在专门的服务器集群上，和Web应用动态内容服务分离，并使用专门的（二级）域名。
图片服务图片不是指网站Logo、按钮图标等，这些文件属于上面提到的静态资源，应该和JS、CSS部署在一起。
这里的图片指用户上传的图片，如产品图片、用户头像等，图片服务同样适用独立部署的图片服务器集群，并使用独立（二级）域名。
反向代理部署在网站机房，在应用服务器、静态资源服务器、图片服务器之前，提供页面缓存服务。
DNS域名服务，将域名解析成IP地址，利用DNS可以实现DNS负载均衡，配置CDN也需要修改DNS，使域名解析后指向CDN服务器。
2.应用层架构（开发框架、页面渲染、负载均衡、Session管理、动态页面静态化、业务拆分、虚拟化服务器）应用层是处理网站主要业务逻辑的地方。
开发框架网站业务是多变的，网站的大部分软件工程师都是在加班加点开发网站业务，一个好的开发框架至关重要。
一个号的开发框架应该能够分离关注面，使美工、开发工程师可以各司其事，易于协作。
同时还应该内置一些安全策略，防护Web用攻击。
页面渲染将分别开发维护的动态内容和静态页面模板集成起来，组合成最终显示给用户的完整页面。
大型分布式网站架构技术简介
高性能架构
• 以用户为中心，提供快速的网页访问体验。主要参数有较短的响应时间 ，较大的并发处理能力，较高的吞吐量，稳定的性能参数 • 可分为前端优化，应用层优化，代码层优化，存储层优化 • 前端优化：网站业务逻辑之前的部分 • 浏览器优化：减少Http请求数，使用浏览器缓存，启用压缩，Css Js位
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敏捷性
• 网站的架构设计，运维管理要适应变化，提供高伸缩性，高扩展性。方 便的应对快速的业务发展，突增高流量访问等要求 • 除上面介绍的架构要素外，还需要引入敏捷管理，敏捷开发的思想。使 业务，产品，技术，运维统一起来，随需应变，快速响应
大型架构举例
Байду номын сангаас
以上采用七层逻辑架构，第一层客户层，第二层前端优化层，第三层应用层，第四 层服务层，第五层数据存储层，第六层大数据存储层，第七层大数据处理层。 客户层：支持PC浏览器和手机APP。差别是手机APP可以直接访问通过IP访问， 反向代理服务器。 前端层：使用DNS负载均衡，CDN本地加速以及反向代理服务； 应用层：网站应用集群；按照业务进行垂直拆分，比如商品应用，会员中心等； 服务层：提供公用服务，比如用户服务，订单服务，支付服务等； 数据层：支持关系型数据库集群（支持读写分离），NOSQL集群，分布式文件系 统集群；以及分布式Cache； 大数据存储层：支持应用层和服务层的日志数据收集，关系数据库和NOSQL数据 库的结构化和半结构化数据收集； 大数据处理层：通过Map/Reduce进行离线数据分析或Storm实时数据分析，并将 处理后的数据存入关系型数据库。（实际使用中，离线数据和实时数据会按照业务 要求进行分类处理，并存入不同的数据库中，供应用层或服务层使用）。
一致性[强一致，用户一致，最终一致]）
大型网站架构技术方案集锦-具体内容讲解
大型网站架构技术方案集锦-具体内容PlentyOfFish 网站架构学习采取Windows 技术路线的Web 2.0 站点并不多，除了MySpace ，另外就是这个PlentyOfFish。
这个站点提供"Online Dating” 服务。
一个令人津津乐道的、惊人的数据是这个只有一个人(创建人Markus Frind）的站点价值10 亿，估计要让很多人眼热，更何况Markus Frind 每天只用两个小时打理网站--可操作性很强嘛。
之所以选择Windows .NET 的技术路线是因为Markus Frind 不懂LAMP 那一套东西，会啥用啥。
就这样，也能支撑超过3000 万的日点击率(从这个数字也能看出来人类对自然天性的渴望是多迫切)。
Todd Hoff 收集了很多关于PlentyOfFish 架构的细节。
记录一下感兴趣的部分。
带宽与CPUPlentyOfFish 比较特殊的一个地方是几乎不需要Cache，因为数据变化过快，很快就过期。
我不知道这是因为 的特点带来的架构特点，还是业务就是这个样子的。
至于图片，则是通过CDN 支撑的。
对于动态出站(outbound)的数据进行压缩，这耗费了30% 的CPU 能力，但节省了带宽资源。
我最近才知道，欧美的带宽开销也不便宜。
负载均衡微软Windows 网络负载均衡(Network Load Balancing) 的一个缺陷是不能保持Session 状态(我没有用过这玩意儿，不能确认)，价格也不便宜，而且复杂；网络负载均衡对Windows 架构的站点又是必须--IIS 的总连接数是有限制的。
PlentyOfFish 用的是ServerIron(Conf Refer)，ServerIron 使用简单，而且功能比NLB 更丰富。
数据库一共三台SQL Server，一台作为主库，另外两台只读数据库支撑查询。
数据库性能监控用的是“Windows 任务管理器"。
大型网站架构设计与分析案例汇总PPT(共44页)
大型网站开发时的几点建议
• 数据库技术—集群和库表散列 对于大型网站而言，使用大型的数据库服务器是必须的事情。 但是，在面对大量访 问的时候，数据库的瓶颈仍然会显现出来， 这时一台数据库将很快无法满足应用，于是我们需要借助于数 据库集群或者库表散列技术。
在数据库集群方面，很多数据库厂商都有自己的解决方 案，Oracle、Sybase、SQLServer等都有很好的方案，（MySQL
• 比较好的策略：分析系统在应付如此大访问量下的瓶颈所在。 • 如果确实需要业务组件，多台机器组成的分布式EJB系统可能更适合这样的
系统：ATM机需要很长的Session存活期，Spring对Session的管理是 默认一 次调用会开启一个session，调用结束时关闭，如果保持一个Session一直不 断Open，又占用内存，一分钟内如果非常多的ATM客户端接过来，对内存消 耗太大。EJB的Stateful对Session可以在规定内存内进行管理。 • 如果系统没有数据库，只是一个broker，转接者，使用JMS比多线程强，不 宜用多线程。
MySpace
• 第一代架构：添置更多的Web服务器
• MySpace最初的系统很小，只有两台Web服务器（分担处理用户 请求的工作量）和一个数据库服务器（所有数据都存储在这一 个地方）。那时使用的是Dell双CPU、4G内存的系统。在早期阶 段，MySpace基本是通过添置更多Web服务器来对付用户暴增问 题的。但到在2004年早期，在MySpace用户数增长到五十万后， 其数据库服务器已经开始疲于奔命了。
大型网站架构设计与优化
大型网站架构设计与优化近年来，随着互联网的快速发展，大型网站的出现越来越多，为了应对大量的用户访问和数据处理，网站的架构设计和优化成为了一个重要的课题。
本文将从技术架构、数据存储、性能优化等方面谈谈大型网站架构设计与优化的一些经验和思考。
一、技术架构大型网站的技术架构通常采用分布式架构，将不同的服务拆分成单独的模块，通过网络组合起来。
这种架构可以解决应用程序的扩展性、可靠性和可用性等方面的问题。
具体来讲，分布式架构可以采用以下几种方式：1. 分层架构：将应用程序拆分成多个层，每个层都只能访问相邻的层。
这样可以实现服务解耦，避免服务之间的相互依赖。
2. 微服务架构：将整个应用程序拆分成多个微服务，每个微服务只实现一个小的功能模块。
这种架构可以充分利用云计算资源，达到高可用性和可伸缩性。
3. 集群架构：通过多个服务器组成集群，实现负载均衡和高可用性。
二、数据存储在大型网站中，数据存储通常会面临容量、性能和安全性等问题。
下面介绍一些解决方案：1. 分布式存储：将数据存储在多台服务器上，避免单点故障，提高了可靠性和可用性。
分布式存储可以采用直接存储到硬盘的方式或者采用分布式缓存技术。
2. 数据库分库分表：将数据按照业务模块进行分库，同时对每个库进行分表。
这样可以避免单一数据库的容量限制，并能够提高并发处理能力。
3. 数据备份和恢复：在大型网站中，数据备份和恢复是非常重要的。
应该采用多层备份策略，包括实时备份和定期备份，以及离线备份和在线备份等。
三、性能优化性能优化是大型网站中非常重要的一环。
以下是几个重要的性能优化方案：1. 缓存技术：可以采用分布式缓存和本地缓存。
分布式缓存通常采用Redis、Memcached等缓存服务，本地缓存可以使用内存缓存或者文件缓存。
2. 负载均衡：负载均衡可以将请求均匀分配到多个服务器上，实现更高的处理能力和更好的性能。
3. 静态化资源：静态化资源包括图片、CSS和JS等，可以通过CDN技术实现更快的访问速度。
一套网站架构完整方案-19页精选文档
一套网站架构完整方案xx局改造方案建议书项目名称：xx局改造工程项目项目编号：wibj-gdq-201903文档编号：wibj-gdq-201903-fa版本：1.0发行日期：2019年03月目录一、概述5二、需求分析5 2.1异构系统6 2.2异构应用8 2.3异构数据8 2.4网站结构9 2.5内容海量10 2.6内容深度10 2.7服务深度10 2.8发布系统11 2.9网络安全11 2.10信息安全11三、方案整体规划11 3.1设计目标11 3.2实施规划12四、网络解决方案13 4.1拓扑结构图14 4.2硬件选型、分布与规划14 4.2.1数据库服务器14 4.2.2 web发布服务器154.2.3 cgi服务器15 4.2.4内容管理发布服务器15 4.2.5内容管理生成服务器15 4.2.6数据存储设备15 4.2.7安全设备16 4.2.8防病毒16 4.2.9原有服务器与置换服务器比较16 4.3新增硬件配置清单18五、软件解决方案185.1系统架构18 5.2系统软件整合19 5.3网站内容管理系统20 5.3.1网站内容管理系统介绍20 5.3.2网站后台管理系统21 5.3.3网站采编应用系统22 5.3.4网站调查投票子系统25 5.3.5站点内容全文检索子系统26 5.3.6文章评论系统26 5.3.7网站论坛、聊天室子系统26 5.3.8网站会员认证管理子系统31 5.3.9网站广告发布子系统32六、网站音视频管理系统32 6.1用户需求分析32 6.2产品概述33 6.3技术特点33 6.4基础构架和运行环境34 6.5功能描述34 4.3.6拓扑结构图39 4.3.7音视频系统组成39七、项目实施进度安排42 7.1项目领导小组42 7.2项目实施小组42 7.3质量监督小组43 7.4系统集成实施进度计划及工作日程表43八、培训、支持和服务44 8.1培训服务44 8.1.1基本操作培训44 8.1.2系统管理培训44 8.1.3培训安排45 8.1.4培训内容45 8.2技术支持服务45 8.2.1硬件平台技术支持458.2.2应用软件平台技术支持45 8.3售后服务46九、小结46附录47硬件产品说明47 hp dl 580 47 hp dl 380 49一、概述xx局是江苏省委、省直接关心和支持建立的唯一的大型重点综合性新闻门户网站，它承担着正确引导网上舆论、及时传播江苏信息、汇集全省新闻资源、全面拓展网络服务的职能。
大型网站架构设计与实现技术
大型网站架构设计与实现技术在当今互联网时代，大型网站的架构设计和实现技术已成为业界的热门话题。
如何构建高可用、高并发、高性能的大型网站，是所有互联网从业者必须面对的重要问题。
本文将从以下几个方面对大型网站架构设计与实现技术进行探讨。
一、架构设计大型网站的架构设计需要满足高可用、高并发、高性能的要求，即网站能够在任何情况下都能够正常运行，且能够支持大量用户的访问和交互，同时还需要保证网站的性能表现。
为满足这些要求，我们可以采取以下几种常用的架构设计方案：1. 分布式架构在分布式架构中，不同的模块分别运行在不同的服务器之上，并通过消息队列、RPC等机制进行通信，从而避免了单一节点的性能瓶颈。
分布式架构可以实现横向扩展，即通过增加服务器的数量来提升网站的处理能力，从而支持更多的访问量。
2. 集群架构在集群架构中，同一种类型的服务器会被组织成一个集群，通过负载均衡的方式来分配请求，从而实现高并发和高可用。
集群可以实现纵向扩展，即通过增加单个服务器的性能来提升网站的处理能力，从而支持更高的并发请求量。
3. 微服务架构微服务架构是一种新兴的分布式架构，将不同的业务模块分别封装成独立的服务，通过轻量级通信机制进行互联，从而实现系统的松耦合。
微服务架构可以实现快速迭代和部署，同时易于维护和扩展。
二、技术实现除了架构设计方案之外，大型网站的实现技术也是关键。
以下是几种常用的实现技术：1. 数据库优化数据库是大型网站的核心之一，需要优化数据库的结构和索引，以提高数据库的查询性能和响应速度。
此外，还需要将数据库的读写分离，将读请求发送到从库，将写请求发送到主库，从而减轻主库的负担。
2. 缓存技术缓存技术是大型网站实现高性能的重要手段，可以将热点数据缓存在内存中，从而加快数据的访问速度。
常用的缓存技术包括Redis、Memcached等。
3. 消息队列技术消息队列技术是应对高并发的重要手段，可以将大量的请求通过异步方式发送到队列中处理，从而避免请求积压和处理时的瓶颈。
大型电商网站服务器架构完全部署方案
任何一个大型网站都是经历用户积累然后成长，从一台服务器到多台服务器才能构架支撑网站现有数据、用户、页面请求等。
大型网站(如淘宝、京东等)的系统架构并不是开始设计就具备完整的高性能、高可用、安全等特性，它总是随着用户量的增加，业务功能的扩展逐渐演变完善的，在这个过程中，开发模式、技术架构、设计思想也发生了很大的变化，就连技术人员也从几个人发展到一个部门甚至一条产品线。
所以成熟的系统架构是随业务扩展而完善出来的，并不是一蹴而就;不同业务特征的系统，会有各自的侧重点，例如淘宝，要解决海量的商品信息的搜索、下单、支付，例如腾讯，要解决数亿的用户实时消息传输，百度它要处理海量的搜索请求，他们都有各自的业务特性，系统架构也有所不同。
尽管如此我们也可以从这些不同的网站背景下，找出其中共用的技术，这些技术和手段可以广泛运行在大型网站系统的架构中，下面就通过介绍大型网站系统的演化过程，来认识这些技术和手段。
一、最开始的网站架构最初的架构，应用程序、数据库、文件都部署在一台服务器上，如图：二、应用、数据、文件分离随着业务的扩展，一台服务器已经不能满足性能需求，故将应用程序、数据库、文件各自部署在独立的服务器上，并且根据服务器的用途配置不同的硬件，达到最佳的性能效果。
三、利用缓存改善网站性能在硬件优化性能的同时，同时也通过软件进行性能优化，在大部分的网站系统中，都会利用缓存技术改善系统的性能，使用缓存主要源于热点数据的存在，大部分网站访问都遵循28原则(即80%的访问请求，最终落在20%的数据上)，所以我们可以对热点数据进行缓存，减少这些数据的访问路径，提高用户体验。
缓存实现常见的方式是本地缓存、分布式缓存。
当然还有CDN、反向代理等，这个后面再讲。
本地缓存，顾名思义是将数据缓存在应用服务器本地，可以存在内存中，也可以存在文件，OSCache就是常用的本地缓存组件。
本地缓存的特点是速度快，但因为本地空间有限所以缓存数据量也有限。
大型网站架构模式【大型网站技术架构.核心原理与案例分析】（阅读分享）
⼤型⽹站架构模式【⼤型⽹站技术架构.核⼼原理与案例分析】（阅读分享）这本书分⼏个章节,其中有⼀个值得和⼤家分享的技术知识。
⼤型⽹站架构模式中引⼊了模式概念：每⼀个模式描述了⼀个在我们周围不断重复发⽣的问题及该问题解决⽅案的核⼼。
这样，你就能⼀次⼜⼀次地使⽤该⽅案⽽不必做重⼯作。
模式有⼏种：有分层、分割、分布式、集群、缓存、异步、冗余、⾃动化、安全1、分层：简单说就是横向分，⽐如将⽹站软件系统分为应⽤层、服务层、数据层2、分割：简单说就是纵向分，⽐如说在应⽤层上，将不同业务进⾏分割，将购物、论坛、搜索、⼴告分割成不同的应⽤。
3、分布式：分层和分割的⼀个主要⽬的是为了切分后的模块便于分布式部署，即将不同模块部署在不同的服务器上，通过远程调⽤协同⼯作。
分布式意味着可使⽤更多的计算机完成同样的功能，计算机越多，能够处理的并发访问和数量就越⼤。
分布式⽅案：分布式应⽤和服务、分布式静态资源、分布式数据和存储、分布式计算、分布式配置、分布式锁、分布式⽂件等4、集群：使⽤分布式虽然已经将分层和分割后的模块独⽴部署，但是对于⽤户访问集中的模块（⽐如⽹站的⾸页），还需要将独⽴部署的服务器集群化，即多台服务器部署相同的应⽤构成⼀个集群，通过负载均衡设备共同对外提供服务。
5、缓存、cdn、反向代理：（反向代理属于⽹站前端架构的⼀部分，部署在⽹站的前端，当⽤户请求到达⽹站的数据中⼼时，最先访问到的就是反向代理服务器，这⾥缓存⽹站的静态资源，⽆需将请求继续转发给应⽤服务器就能返回给⽤户）本地缓存、分布式缓存。
6、异步：系统耦合的⼿段除了前⾯提到的分层、分割、分布等，还有⼀个重要⼿段是异步，业务之间的消息传递不是同步调⽤，⽽是将⼀个业务操作分成多个阶段，每个阶段之间通过共享数据的⽅式异步执⾏。
在单⼀服务器内部可通过多线程共享内存队列的⽅式实现异步，处在业务操作前⾯的线程将输出写⼊到队列，后⾯的线程从队列中读取数据进⾏处理；在分布式系统中，多个服务器集群通过分布式消息队列实现异步，分布式消息队列可以看作内存队列的分布式部署。
大型网站技术架构方案
负载均衡系统: Nginx
➢ Http server ➢ Reverse Proxy ➢ Mail server ➢ LB server: >50,000 connection ➢ Bug free ➢ 7*24 ➢ Easy to upgrade ➢…
网站架构各子系统简介
Web前端系统 负载均衡系统 数据库集群系统 缓存系统 分布式存储系统 分布式服务器管理系统 代码分发系统
缓存系统
缓存分为文件缓存、内存缓存、数据库缓存。在大型 Web应用中使用最多且效率最高旳是内存缓存
缓存系统
数据库缓存
➢Query Cache ➢Data Buffer ➢App server cache
前端页面缓存
采用具有缓存功能旳http反向代理服务器作前端页面缓 存器， Varnish\Squid\Ncache\AiCache(商业)…【硬件F5】
分布式服务器管理系统：Cfengine
执行基于策略旳配置管理 完毕后期安装任务，例如配置网络界面信息； 编辑系统配置文件以及其他文件； 管理系统服务器进程； 检验、改正文件许可及全部权； 删除无用文件、压缩被选文件、在网络中分发文件； 自动挂载NFS文件系统； 检验主要文件和文件系统是否存在及其完整性。 执行命令及脚本。 应用安全有关旳补丁以及相同系统旳修正。 。 。。
能够让浏览器缓存旳数据一定要缓存；浏览器能够 处理旳运算，决不放在服务器端来处理。
网站架构各子系统
Web前端系统 负载均衡系统 数据库集群系统 缓存系统 分布式存储系统 分布式服务器管理系统 代码分发系统
负载均衡系统
大型网站处理高负荷访问和大量并发祈求采用旳 终极处理方法
代码分发系统: SVN + Rsync
大型网站架构一览
大型网站架构一览1.底层架构底层架构主要包括操作系统、网络和存储。
对于大型网站来说，常见的操作系统包括Linux、Windows Server等。
在网络方面，常见的技术有TCP/IP、HTTP、DNS等。
存储方面，大型网站通常采用分布式存储技术，如Hadoop、Cassandra等。
2.后端架构后端架构主要负责处理数据逻辑和业务逻辑。
数据库是后端架构的核心之一，常见的数据库技术包括MySQL、Oracle、MongoDB等。
在分布式系统中，常用的技术有消息队列系统（如Kafka、RabbitMQ）、引擎（如Elasticsearch）和缓存系统（如Redis、Memcached）等。
此外，后端架构还需要有高可用性和弹性扩展能力。
为了实现这一点，一种常见的解决方案是采用微服务架构，将复杂的系统拆分为多个小型的服务，并通过服务间的通信实现功能的协同工作。
常见的微服务框架有Spring Cloud、Dubbo等。
3.前端架构前端架构主要负责展示界面和与用户的交互。
前端技术框架根据不同的需求和场景选择。
常见的前端技术包括HTML、CSS和JavaScript。
在前端开发中，最常见的框架是React、Angular和Vue.js。
这些框架提供了组件化、虚拟DOM等功能，使得前端开发更加简单和高效。
此外，前端开发还需要与后端进行数据交互，在这方面，常用的技术有Ajax、Fetch和Axios等。
此外，前端性能优化也是一个重要的议题。
为了提升网站的加载速度和用户体验，前端开发人员可以采用一系列的技术手段，如压缩和合并JavaScript和CSS文件、使用图片懒加载、使用CDN加速等。
综上所述，大型网站的架构涉及到底层架构、后端架构和前端架构。
在设计和选择技术框架时，需要根据需求和场景来确定最合适的方案，以实现高可用性、弹性扩展能力和良好的用户体验。
大型网站技术架构
水平分区垂直分区对应用透明的使用数据库的水平分区及垂直分区(支持join,group by,order by等)
数据库性能优化-数据库Shard
任务管理
会议管理
App
DAL
垂直分区 — 以表为单位，把不同的表分散到不同的数据库或主机上 — 规则简单，实施方便 — 适合业务之间耦合度低的系统
应用服务器性能优化-本地缓存
节点有状态，状态更新需要同步至其它服务器可以使用组播方式通知数据改变需要通知的服务器过多会存在性能问题比远程缓存更高性能 Map.get()的TPS可以达到200W+,是redis 9w+ 的20倍
应用服务器性能优化-反向代理缓存
将文件缓存在内存中软件squidVarnish 小巧
数据库服务器集群的可伸缩性
数据库分片：分库与分表 (Cobar)
Cobar服务器
负载均衡服务器
Cobar服务器集群
应用程序
Cobar服务器
MySQL数据库服务器集群
Select * from sys_organization where org_id in (1,2,3,4)
分布式缓存集群的可伸缩性
Browse Cache
ThreeParty CDN
让数据更靠近用户 数据库缓存 分布式缓存 应用服务器本地缓存 反向代理缓存 浏览器缓存 CDN
应用服务器性能优化-分布式缓存
基本满足大部分性能要求分布式缓存工具redismemcached
应用服务器性能优化-静态资源分离
img,js,css使用单独的服务器处理请求
nginx
tomcat
浏览器
静态资源
静态资源
大型网站技术方案
3.系统设计：根据需求和技术选型，设计系统架构。
4.编码实现：按照设计文档，进行前后端开发。
5.测试验收：进行系统测试，确保系统满足预期需求。
6.部署上线：将系统部署到生产环境，进行实际运行。
7.运维保障：持续优化系统，保障系统稳定运行。
八、项目总结
二、项目需求分析
1.业务需求
-支持海量用户在线访问，确保用户体验。
-满足高并发、大数据处理能力，保证系统稳定性。
-系统具备灵活的扩展性，以适应未来业务发展需求。
-提供安全可靠的数据存储和传输机制，确保数据安全。
-降低运维成本，提高运维效率。
2.技术需求
-需要采用成熟稳定的技术框架。
-确保系统具备良好的可扩展性和可维护性。
-文件存储：采用对象存储服务，如阿里云OSS。
-负载均衡：选用Nginx，实现流量分发。
-容器化技术：使用Docker，实现应用隔离和快速部署。
3.系统部署
-采用分布式部署模式，提高系统可用性和扩展性。
-部署多台应用服务器，通过负载均衡实现请求分发。
-数据库采用主从复制，提高数据读写性能。
-缓存服务器部署在应用服务器附近，降低访问延迟。
-采用OAuth2.0协议，实现用户认证授权。
-集成第三方认证服务，提高用户身份验证安全性。
4.安全审计
-定期进行安全评估，发现潜在安全风险。
-建立安全事件应急响应机制，提高应对能力。
五、运维保障
1.监控告警
-部署监控系统，实时监控服务器、网络、应用等关键指标。
-设定合理的告警阈值，发现异常情况及时通知相关人员。
-系统应具备高效的性能，满足大规模数据处理需求。
大型电商网站服务器架构完全部署方案
大型电商网站服务器架构完全部署方案1任何一个大型网站都是经历用户积累然后成长，从一台服务器到多台服务器才能构架支撑网站现有数据、用户、页面请求等。
大型网站(如淘宝、京东等)的系统架构并不是开始设计就具备完整的高性能、高可用、安全等特性，它总是随着用户量的增加，业务功能的扩展逐渐演变完善的，在这个过程中，开发模式、技术架构、设计思想也发生了很大的变化，就连技术人员也从几个人发展到一个部门甚至一条产品线。
因此成熟的系统架构是随业务扩展而完善出来的，并不是一蹴而就;不同业务特征的系统，会有各自的侧重点，例如淘宝，要解决海量的商品信息的搜索、下单、支付，例如腾讯，要解决数亿的用户实时消息传输，百度它要处理海量的搜索请求，她们都有各自的业务特性，系统架构也有所不同。
尽管如此我们也能够从这些不同的网站背景下，找出其中共用的技术，这些技术和手段能够广泛运行在大型网站系统的架构中，下面就经过介绍大型网站系统的演化过程，来认识这些技术和手段。
一、最开始的网站架构最初的架构，应用程序、数据库、文件都部署在一台服务器上，如图：二、应用、数据、文件分离随着业务的扩展，一台服务器已经不能满足性能需求，故将应用程序、数据库、文件各自部署在独立的服务器上，而且根据服务器的用途配置不同的硬件，达到最佳的性能效果。
三、利用缓存改进网站性能在硬件优化性能的同时，同时也经过软件进行性能优化，在大部分的网站系统中，都会利用缓存技术改进系统的性能，使用缓存主要源于热点数据的存在，大部分网站访问都遵循28原则(即80%的访问请求，最终落在20%的数据上)，因此我们能够对热点数据进行缓存，减少这些数据的访问路径，提高用户体验。
缓存实现常见的方式是本地缓存、分布式缓存。
当然还有CDN、反向代理等，这个后面再讲。
本地缓存，顾名思义是将数据缓存在应用服务器本地，能够存在内存中，也能够存在文件，OSCache就是常见的本地缓存组件。
本地缓存的特点是速度快，但因为本地空间有限因此缓存数据量也有限。
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大型网站架构技术方案集锦-具体内容PlentyOfFish 网站架构学习采取Windows 技术路线的Web 2.0 站点并不多，除了MySpace ，另外就是这个PlentyOfFish。
这个站点提供"Online Dating” 服务。
一个令人津津乐道的、惊人的数据是这个只有一个人(创建人Markus Frind）的站点价值10 亿，估计要让很多人眼热，更何况Markus Frind 每天只用两个小时打理网站--可操作性很强嘛。
之所以选择Windows .NET 的技术路线是因为Markus Frind 不懂LAMP 那一套东西，会啥用啥。
就这样，也能支撑超过3000 万的日点击率(从这个数字也能看出来人类对自然天性的渴望是多迫切)。
Todd Hoff 收集了很多关于PlentyOfFish 架构的细节。
记录一下感兴趣的部分。
带宽与CPUPlentyOfFish 比较特殊的一个地方是几乎不需要Cache，因为数据变化过快，很快就过期。
我不知道这是因为 的特点带来的架构特点，还是业务就是这个样子的。
至于图片，则是通过CDN 支撑的。
对于动态出站(outbound)的数据进行压缩，这耗费了30% 的CPU 能力，但节省了带宽资源。
我最近才知道，欧美的带宽开销也不便宜。
负载均衡微软Windows 网络负载均衡(Network Load Balancing) 的一个缺陷是不能保持Session 状态(我没有用过这玩意儿，不能确认)，价格也不便宜，而且复杂；网络负载均衡对Windows 架构的站点又是必须--IIS 的总连接数是有限制的。
PlentyOfFish 用的是ServerIron(Conf Refer)，ServerIron 使用简单，而且功能比NLB 更丰富。
数据库一共三台SQL Server，一台作为主库，另外两台只读数据库支撑查询。
数据库性能监控用的是“Windows 任务管理器"。
因为Cache没啥用，所以要花大力气优化DB。
每个页面上调用DB 次数越少越好，越简单越好，这是常识，不过不是每个人都体会那么深而已。
微软好不容易找到了一个宣传案例，所以在Channel 9 上有一个PlentyOfFish 的访谈。
PlentyOfFish 取自天涯何处无芳草(Plenty of fish in the sea)的意思，还挺有文化的。
从这一点上看，比国内那些拉皮条的网站好一些。
--EOF--YouTube 的架构扩展在西雅图扩展性的技术研讨会上，YouTube 的Cuong Do 做了关于YouTube Scalability的报告。
视频内容在Google Video 上有(地址)，可惜国内用户看不到。
Kyle Cordes对这个视频中的内容做了介绍。
里面有不少技术性的内容。
值得分享一下。
(Kyle Cordes 的介绍是本文的主要来源)简单的说YouTube 的数据流量, "一天的YouTube流量相当于发送750亿封电子邮件.", 2006 年中就有消息说每日PV 超过1 亿,现在? 更夸张了,"每天有10亿次下载以及6,5000次上传", 真假姑且不论, 的确是超乎寻常的海量. 国内的互联网应用,但从数据量来看,怕是只有 有这个规模. 但技术上和YouTube 就没法子比了.Web 服务器YouTube 出于开发速度的考虑，大部分代码都是Python 开发的。
Web 服务器有部分是Apache，用FastCGI 模式。
对于视频内容则用Lighttpd。
据我所知，MySpace 也有部分服务器用Lighttpd ，但量不大。
YouTube 是Lighttpd 最成功的案例。
(国内用Lighttpd 站点不多，豆瓣用的比较舒服。
by Fenng)视频视频的缩略图(Thumbnails)给服务器带来了很大的挑战。
每个视频平均有4个缩略图，而每个Web 页面上更是有多个，每秒钟因为这个带来的磁盘IO 请求太大。
YouTube 技术人员启用了单独的服务器群组来承担这个压力，并且针对Cache 和OS 做了部分优化。
另一方面，缩略图请求的压力导致Lighttpd 性能下降。
通过Hack Lighttpd 增加更多的worker 线程很大程度解决了问题。
而最新的解决方案是起用了Google 的BigTable，这下子从性能、容错、缓存上都有更好表现。
看人家这收购的，好钢用在了刀刃上。
出于冗余的考虑，每个视频文件放在一组迷你Cluster 上，所谓"迷你Cluster" 就是一组具有相同内容的服务器。
最火的视频放在CDN 上，这样自己的服务器只需要承担一些"漏网"的随即访问即可。
YouTube 使用简单、廉价、通用的硬件，这一点和Google 风格倒是一致。
至于维护手段，也都是常见的工具，如rsync, SSH 等，只不过人家更手熟罢了。
数据库YouTube 用MySQL 存储元数据--用户信息、视频信息什么的。
数据库服务器曾经一度遇到SWAP 颠簸的问题，解决办法是删掉了SWAP 分区! 管用。
最初的DB 只有10 块硬盘，RAID 10 ，后来追加了一组RAID 1。
够省的。
这一波Web 2.0 公司很少有用Oracle 的(我知道的只有Bebo,参见这里). 在扩展性方面，路线也是和其他站点类似，复制，分散IO。
最终的解决之道是"分区",这个不是数据库层面的表分区，而是业务层面的分区(在用户名字或者ID 上做文章,应用程序控制查找机制)YouTube 也用Memcached.很想了解一下国内Web 2.0 网站的数据信息,有谁可以提供一点?--EOF--WikiPedia 技术架构学习分享维基百科()位列世界十大网站，目前排名第八位。
这是开放的力量。
来点直接的数据：∙峰值每秒钟3万个HTTP 请求∙每秒钟3G bit 流量, 近乎375MB∙350 台PC 服务器(数据来源)架构示意图如下：Copy @Mark BergsmaGeoDNS在我写的这些网站架构的Blog 中，GeoDNS 第一次出现，这东西是啥? "A 40-line patch for BIND to add geographical filters support to the existent views in BIND", 把用户带到最近的服务器。
GeoDNS 在WikiPedia 架构中担当重任当然是由WikiPedia 的内容性质决定的--面向各个国家，各个地域。
负载均衡：LVSWikiPedia 用LVS做负载均衡, 是章文嵩博士发起的项目,也算中国人为数不多的在开源领域的骄傲啦。
LVS 维护的一个老问题就是监控了，维基百科的技术人员用的是pybal.图片服务器:LighttpdLighttpd 现在成了准标准图片服务器配置了。
不多说。
Wiki 软件: MediaWiki对MediaWiki 的应用层优化细化得快到极致了。
用开销相对比较小的方法定位代码热点，参见实时性能报告，瓶颈在哪里，看这样的图树展示一目了然。
另外一个十分值得重视的经验是，尽可能抛弃复杂的算法、代价昂贵的查询，以及可能带来过度开销的MediaWiki 特性。
Cache! Cache! Cache!维基百科网站成功的第一关键要素就是Cache 了。
CDN(其实也算是Cache) 做内容分发到不同的大洲、Squid 作为反向代理. 数据库Cache 用Memcached，30 台，每台2G 。
对所有可能的数据尽可能的Cache，但他们也提醒了Cache 的开销并非永远都是最小的，尽可能使用，但不能过度使用。
数据库: MySQLMediaWiki 用的DB 是MySQL. MySQL 在Web 2.0 技术上的常见的一些扩展方案他们也在使用。
复制、读写分离......应用在DB 上的负载均衡通过LoadBalancer.php来做到的，可以给我们一个很好的参考。
运营这样的站点，WikiPedia 每年的开支是200 万美元，技术人员只有6 个，惊人的高效。
参考文档：Wikimedia architecture （PDF)Todd Hoff 的文章--EOF--Tailrank 网站架构每天数以千万计的Blog 内容中，实时的热点是什么? Tailrank这个Web 2.0 Startup 致力于回答这个问题。
专门爆料网站架构的Todd Hoff对Kevin Burton进行了采访。
于是我们能了解一下Tailrank 架构的一些信息。
每小时索引2400 万的Blog 与Feed，内容处理能力为160-200Mbps，IO 写入大约在10-15MBps。
每个月要处理52T 之多的原始数据。
Tailrank 所用的爬虫现在已经成为一个独立产品：spinn3r。
服务器硬件目前大约15 台服务器，CPU 是64 位的Opteron。
每台主机上挂两个SATA 盘，做RAID 0。
据我所知，国内很多Web 2.0 公司也用的是类似的方式，SATA 盘容量达，低廉价格，堪称不二之选。
操作系统用的是Debian Linux 。
Web 服务器用Apache 2.0，Squid 做反向代理服务器。
数据库Tailrank 用MySQL 数据库，联邦数据库形式。
存储引擎用InnoDB，数据量500GB。
Kevin Burton 也指出了MySQL 5 在修了一些多核模式下互斥锁的问题(This Bug?)。
到数据库的JDBC 驱动连接池用lbpool做负载均衡。
MySQL Slave 或者Master的复制用MySQLSlaveSync来轻松完成。
不过即使这样，还要花费20％的时间来折腾DB。
其他开放的软件任何一套系统都离不开合适的Profiling 工具，Tailrank 也不利外，针对Java 程序的Benchmark 用Benchmark4j。
Log 工具用Log5j(不是Log4j)。
Tailrank 所用的大部分工具都是开放的。
Tailrank 的一个比较大的竞争对手是Techmeme，虽然二者暂时看面向内容的侧重点有所不同。
其实，最大的对手还是自己，当需要挖掘的信息量越来越大，如果精准并及时的呈现给用户内容的成本会越来越高。
从现在来看，Tailrank 离预期目标还差的很远。
期待罗马早日建成。
--EOF--LinkedIn 架构笔记现在是SNS 的春天，最近又有消息传言新闻集团准备收购LinkedIn。
有趣的是，LinkedIn 也是Paypal 黑帮成员创建的。
在最近一个季度，有两个Web 2.0 应用我用的比较频繁。