摘要：本文将会从一个大型的网站发展历程出发，一步一步的探索这个网站的架构是如何从单体架构，演化到分布式架构，然后演化到高并发架构的。 （1）单块架构 一般一个网站刚开始建
本文将会从一个大型的网站发展历程出发，一步一步的探索这个网站的架构是如何从单体架构，演化到分布式架构，然后演化到高并发架构的。
（1）单块架构
一般一个网站刚开始建立的时候，用户量是很少的，大概可能就几万或者几十万的用户量，每天活跃的用户可能就几百或者几千个。
这个时候一般网站架构都是采用单体架构来设计的，总共就部署3台服务器，1台应用服务器，2012 3 19军事政变，1台数据库服务器，1台图片服务器。
研发团队通常都在10人以内，就是在一个单块应用里写代码，然后写好之后合并代码，接着就是直接在线上的应用服务器上发布。
很可能就是手动把应用服务器上的Tomcat给关掉，然后替换系统的代码war包，接着重新启动Tomcat。
数据库一般就部署在一台独立的服务器上，存放网站的全部核心数据。
然后在另外一台独立的服务器上部署NFS作为图片服务器，存放网站的全部图片。应用服务器上的代码会连接以及操作数据库以及图片服务器。如下图所示：
（2）初步的高可用架构
但是这种纯单块系统架构下，有高可用问题存在，最大的问题就是应用服务器可能会故障，或者是数据库可能会故障
所以在这个时期，一般稍微预算充足一点的公司，都会做一个初步的高可用架构出来。
对于应用服务器而言，一般会集群化部署。当然所谓的集群化部署，在初期用户量很少的情况下，其实一般也就是部署两台应用服务器而已，然后前面会放一台服务器部署负载均衡设备，比如说LVS，均匀的把用户请求打到两台应用服务器上去。
如果此时某台应用服务器故障了，还有另外一台应用服务器是可以使用的，这样就避免了单点故障问题。如下图所示：
对于数据库服务器而言，此时一般也会使用主从架构，部署一台从库来从主库同步数据，这样一旦主库出现问题，可以迅速使用从库继续提供数据库服务，避免数据库故障导致整个系统都彻底故障不可用。如下图：
（3）千万级用户量的压力预估
这个假设这个网站预估的用户数是1000万，那么根据28法则，每天会来访问这个网站的用户占到20%，也就是200万用户每天会过来访问。
通常假设平均每个用户每次过来会有30次的点击，那么总共就有6000万的点击（PV）。
每天24小时，根据28法则，每天大部分用户最活跃的时间集中在（24小时 * 0.2）≈ 5小时内，而大部分用户指的是（6000万点击 * 0.8 ≈ 5000万点击）
也就是说，在5小时内会有5000万点击进来。
换算下来，在那5小时的活跃访问期内，大概每秒钟会有3000左右的请求量，然后这5小时中可能又会出现大量用户集中访问的高峰时间段。
比如在集中半个小时内大量用户涌入形成高峰访问。根据线上经验，一般高峰访问是活跃访问的2~3倍。假设我们按照3倍来计算，那么5小时内可能有短暂的峰值会出现每秒有10000左右的请求。
（4）服务器压力预估
大概知道了高峰期每秒钟可能会有1万左右的请求量之后，来看一下系统中各个服务器的压力预估。
一般来说一台虚拟机部署的应用服务器，上面放一个Tomcat，也就支撑最多每秒几百的请求。
按每秒支撑500的请求来计算，如东车震门，那么支撑高峰期的每秒1万访问量，需要部署20台应用服务。
而且应用服务器对数据库的访问量又是要翻几倍的，因为假设一秒钟应用服务器接收到1万个请求，但是应用服务器为了处理每个请求可能要涉及到平均3~5次数据库的访问。
按照3次数据库访问来算，那么每秒会对数据库形成3万次的请求。
按照一台数据库服务器最高支撑每秒5000左右的请求量，此时需要通过6台数据库服务器才能支撑每秒3万左右的请求。
图片服务器的压力同样会很大，非诚勿扰20100502，因为需要大量的读取图片展示页面，这个不太好估算，但是大致可以推算出来每秒至少也会有几千次请求，因此也需要多台图片服务器来支撑图片访问的请求。
（5）业务垂直拆分
一般来说在这个阶段要做的第一件事儿就是业务的垂直拆分