一：建站之初
-
- *
建站之初，站点流量非常小，可能低于十万级别。这意味着，平均每秒钟也就几次访问。请求量比较低，数据量比较小，代码量也比较小，几个工程师，很短的时间搭起这样的系统，甚至没有考虑“架构”的问题。
站点架构特点是“ALL-IN-ONE”：
这是一个单机系统，所有的站点、数据库、文件都部署在一台服务器上。工程师每天的核心工作是CURD，浏览器端传过来一些数据，解析GET/POST/COOKIE中传过来的数据，拼装成一些CURD的sql语句访问数据库，数据库返回数据，拼装成页面，返回浏览器。相信很多创业团队的工程师，初期做的也是类似的工作。
比如:微软技术体系这条路：Windows、iis、SQL-Sever、C#
推荐选择LAMP体系。
为什么选择LAMP？
LAMP无须编译，发布快速，功能强大，社区活跃，从前端+后端+数据库访问+业务逻辑处理全部可以搞定，并且开源免费，公司做大了也不会有人上门收钱（不少公司吃过亏）。现在大家如果再创业，强烈建议使用LAMP。
初创阶段，工程师面临的主要问题：写CURD的sql语句很容易出错。
我们在这个阶段引进DAO和ORM，让工程师们不再直接面对CURD的sql语句，而是面对他们比较擅长的面向对象开发，极大的提高了编码效率，降低了出错率。
二：流量增加，数据库成为瓶颈
-
- *
随着流量越来越大，老板不只要求“有一个可以看见的站点”，他希望网站能够正常访问，当然速度快点就更好了。
而此时系统面临问题是：流量的高峰期容易宕机，大量的请求会压到数据库上，数据库成为新的瓶颈，人多并行访问时站点非常卡。这时，我们的机器数量也从一台变成了多台，我们的系统成了所谓的（伪）“分布式架构”：
我们使用了一些常见优化手段：
- （1）动静分离，动态的页面通过Web-Server访问，静态的文件例如图片就放到单独的文件服务器上；
- （2）读写分离，将落到数据库上的读写请求分派到不同的数据库服务器上；
互联网绝大部分的业务场景，都是读多写少。对访问量大的系统来说，绝大部分用户的需求是访问信息，搜索信息，只有少数的用户发贴。此时读取性能容易成为瓶颈，那么如何扩展整个站点架构的读性能呢？常用的方法是主从同步，增加从库。我们原来只有一个读数据库，现在有多个读数据库，就提高了读性能。
在这个阶段，系统的主要矛盾为“站点耦合+读写延时”，如何解决这两个问题的呢？
第一个问题是站点耦合。对发布信息的系统而言，典型业务场景是：类别聚合的主页，发布信息的发布页，信息聚合的列表页，帖子内容的详细页，原来这些系统都耦合在一个站点中，出现问题的时候，整个系统都会受到影响。
第二个问题是读写延时。数据库做了主从同步和读写分离之后，读写库之间数据的同步有一个延时，数据库数据量越大，从库越多时，延时越明显。对应到业务，有用户发帖子，马上去搜索可能搜索不到（着急的用户会再次发布相同的帖子）。
要解决耦合的问题，最先想到的是针对核心业务做切分，工程师根据业务切分对系统也进行切分：我们将业务垂直拆分成了首页、发布页、列表页和详情页。
另外，我们在数据库层面也进行了垂直拆分，将单库数据量降下来，让读写延时得到缓解。
同时，还使用了这些技术来优化系统和提高研发效率：
- （1）对动态资源和静态资源进行拆分。对静态资源我们使用了CDN服务，用户就近访问，静态资源的访问速度得到很明显的提升；
- （2）除此之外，我们还使用了MVC模式，擅长前端的工程师去做展示层，擅长业务逻辑的工程师就做控制层，擅长数据的工程师就做数据层，专人专用，研发效率和质量又进一步提高。
第三：全面转型开源技术体系
-
- *
流量越来越大，当流量达到百万甚至千万时，站点面临一个很大的问题就是性能和成本的折衷。上文提到很多系统最初的技术选型是Windows，我们在这个阶段做了一次脱胎换骨的技术转型，全面转向开源技术：
（1）操作系统转型Linux
（2）数据库转型Mysql
（3）web服务器转型Tomcat
（4）开发语言转向了Java
其实，很多互联网公司在流量从小到大的过程中都经历过类似的转型，例如京东和淘宝。
随着用户量的增加，对站点可用性要求也越来越高，机器数也从最开始的几台上升到几百台。那么如何提供保证整个系统的可用性呢？首先，我们在业务层做了进一步的垂直拆分，同时引入了Cache，如下图所示：
在架构上，我们抽象了一个相对独立的服务层，所有数据的访问都通过这个服务层统一来管理，上游业务线就像调用本地函数一样，通过RPC的框架来调用这个服务获取数据，服务层对上游屏蔽底层数据库与缓存的复杂性。
除此之外，为了保证站点的高可用，我们使用了反向代理。
什么是代理？代理就是代表用户访问xxoo站点。
什么是反向代理？反向代理代表的是自己的网站，用户不用关注访问是你网站的哪台服务器，由反向代理来代表你的网站。你的网站通过反向代理，DNS轮询， LVS等技术，来保证接入层的高可用性。
另外，为了保证服务层和数据层的高可用，我们采用了冗余的方法，单点服务不可用，我们就冗余服务，单点数据不可用，我们就冗余数据。
这个阶段你的服务器进入了一个业务高速爆发期，短期内衍生出非常多的业务站点和服务。新增站点、新增服务每次都会做一些重复的事情，例如线程模型，消息队列，参数解析等等
这个阶段，为了进一步解耦系统，我们引入了配置中心、柔性服务和消息总线。
引入配置中心，业务要访问任何一个服务，不需要在本地的配置文件中配置服务的ip list，而只需要访问配置中心。这种方式的扩展性非常好，如果有机器要下线，配置中心会反向通知上游订阅方，而不需要更新本地配置文件。
柔性服务是指当流量增加的时候，自动的扩展服务和站点。
消息总线也是一种解耦上下游“调用”关系常见的技术手段。
机器越来越多，此时很多系统层面的问题，靠“人肉”已经很难搞定，于是自动化变得越来越重要：自动化回归、自动化测试、自动化运维、自动化监控等等等等。
最后补充一点，这个阶段引入了不少智能化产品，比如智能推荐，主动推荐一些相关的数据，以增加系统的PV；智能广告，通过一些智能的策略，让用户对广告的点击更多，增加同城的收入；智能搜索，在搜索的过程中加入一些智能的策略，提高用户的点击率，以增加系统的PV。这些智能化产品的背后都由技术驱动。
四：进一步的挑战
-
- *
现在，系统的流量已经达到10亿的量级，架构上我们规划做一些什么样的事情呢，几个方向：
（1）业务服务化
（2）多架构模式
（3）平台化
（4）...
五：小结
-
- *
最后做一个简单的总结，网站在不同的阶段遇到的问题不一样，而解决这些问题使用的技术也不一样：
（1）流量小的时候，我们要提高开发效率，可以在早期要引入ORM，DAO；
（2）流量变大，可以使用动静分离、读写分离、主从同步、垂直拆分、CDN、MVC等方式不断提升网站的性能和研发效率；
（3）面对更大的流量时，通过垂直拆分、服务化、反向代理、开发框架（站点/服务）等等手段，可以不断提升高可用（研发效率）；
（4）在面对上亿级的流量时，通过配置中心、柔性服务、消息总线、自动化（回归，测试，运维，监控）来迎接新的挑战；
