发展历史
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冯诺依曼体系
冯诺依曼体系.png - 大型机：主导集中式计算机架构
缺点：复杂、价格高、单点问题 - 分布式架构
之前系统架构面临的挑战：
- 升级单机处理能力的性价比越来越低
- 单机处理能力存在瓶颈
- 稳定性和可用性这两个指标很难达到
常见概念
集群：处理相同业务的主机的组合
分布式：一个程序或系统，只要运行在不同的机器上
节点：一个可以独立按照分布式协议完成一组逻辑的程序个体
副本：在分布式系统中为数据或服务提供的冗余。
中间件：中间件是一种独立的系统软件或服务程序，分布式应用软件借助这种软件在不同的技术之间共享资源。
架构的发展过程
一个成熟的大型网站系统架构并不是一开始就设计的非常完美，也不是一开始就具备高性能、高可用、安全性等特性，而是随着用户量的增加、业务功能的扩展逐步完善演变过来的。
模拟架构演化：
阶段一 单应用架构
阶段2 应用服务器和数据库服务器分离
阶段三 应用服务器集群
阶段三遇到的问题：
- 用户请求由谁来转发到具体的应用服务器
- 用户如果每次访问到的服务器不一样，那么如何维护session
阶段四 数据库读写分离
数据库做读库的话，尝尝对模糊查找效率不是特别好，像电商类的网站，搜索是非常核心的功能，即便是做了读写分离，这个问题也不能有效解决。那么这个时候就需要引入搜索引擎了
使用搜索引擎能够大大提高我们的查询速度，但是同时也会带来一些附加的问题，比如维护索引的构建。
阶段五 使用搜索引擎缓解读库的压力
随着访问量的持续增加，逐渐出现许多用户访问统一部分内容的情况，对于这些热点数据，没必要每次都从数据库去读取，我们可以使用缓存技术，比如 memcache、redis 来作为我们应用层的缓存；
另外在某些场景下，比如我们对用户的某些IP的访问频率做限制，那这个放内存中又不合适，放数据库又太麻烦，这个时候可以使用Nosql 的方式比如 mongDB 来代替传统的关系型数据库
阶段六 引入缓存机制缓解数据库的压力
我们的网站演进的变化过程，交易、商品、用户的数据都还在同一个数据库中，尽管采取了增加缓存，读写分离的方式，但是随着数据库的压力持续增加，数据库的瓶颈仍然是个最大的问题。因此我
们可以考虑对数据的垂直拆分和水平拆分
阶段七 数据库的水平/垂直拆分
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讲应用拆分，按照领域模型将系统分成多个子系统
阶段八 应用的拆分
这样拆分以后，可能会有一些相同的代码，比如用户操作，在商品和交易都需要查询，所以会导致每个系统都会有用户查询访问相关操作。这些相同的操作一定是要抽象出来，否则就会是一个坑。所以通过走服务化路线的方式来解决
阶段八-2
服务拆分之后，各服务之间采用 RPC 技术（比较典型的有：webservice、hessian、http、RMI）进行相互调用，或者将服务的调用委托给服务治理中间件（dubbo）
分布式示意图.png
