大型网站软件系统的特点 与传统企业应用系统相比，大型互联网应用系统由以下特点。 高并发，大流量 需要面对高并发用户，大流量访问，Google日均PV数35亿，日均IP访问数是3亿，腾讯QQ的最大在线用户数1.4亿（2011年）淘宝2012年双十一活动一天的交易额超过191亿，活动开始第一分钟独立访问用户达1000万 高可用 系统7*24小时不间断服务，
大型互联网站的宏机事件通常会成为新闻焦点，例如2010年百度域名被黑劫持导致不能访问，成为重大新闻热点。 海量数据，需要存储，管理海量数据，需要使用大量服务器。Facebook每周上传的照片数目接近10亿，百度收录的网页数据有数百亿，Google有近百万台服务器为全球用户提供服务。 用户分布广泛，网络情况复杂，许多大型互联网都是为全球用户提供服务的，用户分布范围广，各地网路情况千差万别吗，在国内，还有各个运营商网络互通的问题，而中美光缆的数次故障，也让一些对国外用户依赖较大的网站不得不考虑在海外建立数据中心。 安全环境恶劣由于互联网的开发性，是的互联网更容易受到打击，大型网站几乎每天都会被黑客攻击，2011你那国内外多个重要泄露用户密码，让普通用户也直面一次互联网安全问题。 ，
需求快速变更，发布频繁，和传统软件的版本发布频率不同，互联网产品为快速适应市场，满足用户需求，其产品发布频率是极高的，Office的产品版本以年为单位发布，而一般大型网站的产品没住都有新版本发布上线，至于中小型网站的发布就更加频繁了，有时候一天会发布几十次。 渐进式发展，与传统软件产品或企业应用系统一开始规划好的全部的功能和非功能需要不用，几乎所有的大型互联网网站都是从一个小网站开始渐进地发展起来的Facebook是咋克伯克同学在哈弗大学的宿舍开发，google的第一台服务器部署在斯坦福大学的实验室里，阿里巴巴则是在马云家的客厅里诞生的。好的互联网产品是慢慢运营出来的，不是一开始就开发好的，这也正好与网站架构的发展演化过程对应。 ，
大型网站架构演化发展历程 大型网站的技术挑战主要来自庞大的用户，高并发的访问量和海量的数据，热河简单的业务一旦需要以P计的数据和面对数以亿计的用户，问题就会变得棘手，大型网站架构主要就是解决这类问题，
1.2.1 初始阶段的网站架构 大型网站都是从小型网站发展而来，网站架构也是一样，是从小型网站架构逐步演化而来，小型网站最开始时没有太多人访问，只需要一台服务器就绰绰有余，这时的网站架构 应用程序、数据库、文件等所有的资源都在一台服务器上，通常服务器操作系统是用Linux,应用程序使用PHP开发，然后部署在Apache上，数据库使用MySQL，汇集各种免费开源软件及一台廉价的服务器就可以开始网站的发展之路了。 应用服务和数据服务的分离，
随着网站业务的发展，一台服务器逐渐不能满足需求，越来越多的用户访问导致性能越来越差，越来越多的数据导致存储空间的不足，这时需要将应用和数据分离。应用和数据分离后的整个网站使用三台服务器：应用服务器、文件服务器和数据库服务器，这三台服务器对硬件资源的要求各不相同，应用服务区需要助理大量的业务逻辑，因此需要更快更强大的CPU数据库服务器需要快速磁盘检索和数据缓存，因此需要更快的硬盘和更大的内存，文件服务器需要存储大量的用户上传的文件，因此需要更大的硬盘。 应用和数据分离后，不同特性的服务器承担不同的服务角色，网站的并发处理能力和数据存储空间得到了很大的改善，数据库压力太大导致了访问延迟，进而影响整个网站的性能，用户体验受到影响，这时需要对网站架构进一步优化。 使用缓存改善网站的性能，
网站访问特点和现实世界的财富分配一样遵循二八定律：80%的业务访问集中在20%的数据上，淘宝买家浏览的商品集中在少部分成交数多，评价良好的商品上，百度搜索关键词集中在少部分热门词汇上，只有经常登录的用户才能发微博，看微博，而这部分用户也只占用户数目的小部分。 既然大部分的业务访问集中在一小部分数据上，那么如果把这一部分数据缓存在内存中，是不是就可以减少数据库的访问压力，提高整个网站的数据访问速度，改善数据库的写入性能了呢？，
网站使用缓存技术可以分为两种，缓存在应用服务器上的本地缓存和缓存在专门的分布式缓存服务器上的远程缓存，本地缓存的访问速度更快一写，但是受应用服务器内存限制，其缓存数据量有限，而且会出现和应用程序争用内存的情况，远程分布式缓存可以使用集群的方式，部署大内存的服务器专门的缓存服务器，，
使用缓存后，数据访问压力得到有效缓解，但是单一应用服务器能够处理的请求连接有限，在网站访问高峰期，应用服务器成为整个网站的瓶颈。
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