1、单应用架构
2、应用服务器和数据服务器分离
单机负载越来越来，所以要将应用服务器和数据库服务器分离
3、应用服务器做集群
每个系统的处理能力是有限的，为了提高并发访问量，需要对应用服务器做集群
这时会涉及到两个问题：
负载均衡
session共享
负载均衡就是将请求均衡地分配到多个系统上，常见的技术有如下几种
DNS
DNS是最简单也是最常见的负载均衡方式，一般用来实现地理级别的均衡。例如，北方的用户访问北京的机房，南方的用户访问广州的机房。一般不会使用DNS来做机器级别的负载均衡，因为太耗费IP资源了。例如，百度搜索可能要10000台以上的机器，不可能将这么多机器全部配置公网IP，然后用DNS来做负载均衡。
Nginx&LVS&F5
DNS是用于实现地理级别的负载均衡，而Nginx&LVS&F5用于同一地点内机器级别的负载均衡。其中Nginx是软件的7层负载均衡，LVS是内核的4层负载均衡，F5是硬件做4层负载均衡，性能从低到高位Nginx<LVS<F5
下图形象的展示了一个实际请求过程中，地理级别的负载均衡和机器级别的负载均衡是如何分工和结合的，其中粗线是地理级别的负载均衡，细线是机器级别的负载均衡，实线代表最终的路由路径
session共享
session共享就是用户在A服务器登录，结果查看购物车时，请求发送到了B服务器，因此用户的session存在A服务器上，所以当请求发送到B服务器上时，会认为用户没有登录
目前解决session跨域共享问题有如下几种方式
session sticky
将请求都落到同一个服务器上，如Nginx的url hash
session replication
session复制，每台服务器都保存一份相同的session
session 集中存储
存储在db、 存储在缓存服务器 （redis）
cookie (主流)
将信息存在加密后的cookie中
4、数据库读写分离
搭建数据库主从集群，实现数据库读写分离，改善数据库负载压力
数据库读写分离的基本实现如下：
数据库服务器搭建主从集群，一主一从，一主多从都可以
数据库主机负责读写操作，从机只负责读操作
数据库主机通过复制将数据同步到从机，每台数据库服务器都存储了所有的业务数据
业务服务器将写操作分给数据库主机，将读操作分给数据库从机
实现方式
读写分离需要将读/写操作区分开来，然后访问不同的数据库服务器；分库分表需要根据不同的数据访问不同的数据库服务器，两者本质上都是一种分配机制，即将不同的SQL语句发送到不同的数据库服务器。
读写分离，包括后面要提到的分库分表的实现方式有两种：
程序代码封装
中间件封装
程序代码封装指在代码中抽象一个数据访问层来实现读写分离，分库分表
中间件封装指的是独立一套系统出来，实现读写分离和分库分表操作，如我们熟悉的MySQL Router和Mycat等
5、引入搜索引擎来查询
传统的关系型数据库通过索引来达到快速查询的目的，但是在全文搜索的业务场景下，索引也无能为力，主要体现在如下几点：
全文搜索的条件可以随意排列组合，如果通过索引来满足，则索引的数量会非常多
全文搜索的模糊匹配方式，索引无法满足，只能用like查询，而like查询是整表扫描，效率非常低
目前主要有Elasticsearch与Solr。Solr 是传统搜索应用的有力解决方案，但 Elasticsearch 更适用于新兴的实时搜索应用。
6、增加缓存
为了应对流量持续增加，必须增加缓存
常见的方式有如下几种：
Redis与Memcached
以我们常见的Mybatis为例，很容易和Redis与Memcached整合起来，缓存已经查询过的SQL，因为Mybatis知道自己不擅长缓存，所以提供了接口让这些缓存工具进行整合
CDN
CDN是为了解决用户网络访问时的“最后一公里”效应，本质上是一种“以空间换空间”的加速策略，即将内容缓存在离用户最近的地方，用户访问的是缓存的内容，而不是站点实时的内容。
7、分库分表
读写分离分散了数据库读写操作的压力，但没有分散存储压力，当数据量达到千万甚至上亿条的时候，单台服务器的存储能力会成为系统的瓶颈。常见的分散存储的方法有分库和分表两大类
业务分库
业务分库指的是按照业务模块将数据分散到不同的数据库服务器。例如，一个简单的电商网站，包括商品，订单，用户三个业务模块，我们可以将商品数据，订单数据，用户数据，分开放到3台不同的数据库服务器上，而不是将所有数据都放在一台数据库服务器上
当然业务分库也会带来新的问题：
join操作问题：业务分库后，原本在同一个数据库中的表分散到不同数据库中，导致无法使用SQL的join查询
事务问题：原本在同一个数据库中不同的表可以在同一个事务中修改，业务分库后，表分散到不同数据库中，无法通过事务统一修改
成本问题：业务分库同时也带来了成本的代价，本来1台服务器搞定的事情，现在要3台，如果考虑备份，那就是2台变成6台
分表
表单数据拆分有两种方式，垂直分表和水平分表
垂直分表：垂直分表适合将表中某些不常用且占了大量空间的列拆分出去。如上图的nickname和description字段不常用，就可以将这个字段独立到另外一张表中，这样在查询name时，就能带来一定的性能提升
水平分表：水平分表适合表行数特别大的表，如果单表行数超过5000万就必须进行分表，这个数字可以作为参考，但并不是绝对标准，关键还是要看表的访问性能
水平分表后，某条数据具体属于哪个切分后的子表，需要增加路由算法进行计算，常见的路由算法有
范围路由：选取有序的数据列（例如，整型，时间戳等）作为路由条件，不同分段分散到不同的数据库表中。以最常见的用户ID为例，路由算法可以按照1000000的范围大小进行分段，1-999999放到数据库1的表中，1000000-1999999放到数据库2的表中，以此类推
Hash路由：选取某个列（或者某几个列组合也可以）的值进行Hash运算，然后根据Hash结果分散到不同的数据库表中。同样以用户Id为例，假如我们一开始就规划了10个数据库表，路由算法可以简单地用user_id%10的值来表示数据所属的数据库表编号，ID为985的用户放到编号为5的子表中，ID为10086的用户放到编号为6的子表中。
配置路由：配置路由就是路由表，用一张独立的表来记录路由信息，同样以用户ID为例，我们新增一张user_router表，这个表包含user_id和table_id两列，根据user_id就可以查询对应的table_id
8、应用拆分/微服务
随着业务的发展,业务越来越多,应用的压力越来越大。工程规模也越来越庞大。这个时候就可以考虑将应用拆分,按照领域模型将我们的商品，订单，用户分拆成子系统。
这样拆分以后,可能会有一些相同的代码，比如订单模块有对用户数据的查询，用户模块中肯定也有对用户数据的查询。这些相同的代码和模块一定要抽象出来。这样有利于维护和管理。这时可以将模块变为一个个服务，模块之间互相调用来获取数据，系统就变成一个微服务了。
服务拆分以后，服务之间的通信可以通过RPC技术，比较典型的有:Webservice、Hessian、HTTP、RMI等。如当前的Dubbo和Spring Cloud都是目前比较流行的微服务框架。
感兴趣可以加Java架构师群获取Java工程化、高性能及分布式、高性能、深入浅出。高架构。性能调优、Spring，MyBatis，Netty源码分析和大数据等多个知识点高级进阶干货的直播免费学习权限 都是大牛带飞 让你少走很多的弯路的 群..号是：855801563 对了 小白勿进 最好是有开发经验
注：加群要求
1、具有工作经验的，面对目前流行的技术不知从何下手，需要突破技术瓶颈的可以加。
2、在公司待久了，过得很安逸，但跳槽时面试碰壁。需要在短时间内进修、跳槽拿高薪的可以加。
3、如果没有工作经验，但基础非常扎实，对java工作机制，常用设计思想，常用java开发框架掌握熟练的，可以加。
4、觉得自己很牛B，一般需求都能搞定。但是所学的知识点没有系统化，很难在技术领域继续突破的可以加。
5.阿里Java高级大牛直播讲解知识点，分享知识，多年工作经验的梳理和总结，带着大家全面、科学地建立自己的技术体系和技术认知！
