前言
我们以javaweb为例，来搭建一个简单的电商系统，看看这个系统可以如何一步步演变。
该系统具备的功能：
用户模块：用户注册和管理
商品模块：商品展示和管理
交易模块：创建交易和管理
阶段一、单机构建网站
网站的初期，我们经常会在单机上跑我们所有的程序和软件。此时我们使用一个容器，如tomcat、jetty、jboos，然后直接使用JSP/servlet技术，或者使用一些开源的框架如maven+spring+struct+hibernate、maven+spring+springmvc+mybatis；最后再选择一个数据库管理系统来存储数据，如mysql、sqlserver、oracle，然后通过JDBC进行数据库的连接和操作。
把以上的所有软件都装载同一台机器上，应用跑起来了，也算是一个小系统了。此时系统结果如下：
阶段二、应用服务器与数据库分离
随着网站的上线，访问量逐步上升，服务器的负载慢慢提高，在服务器还没有超载的时候，我们应该就要做好准备，提升网站的负载能力。假如我们代码层面已难以优化，在不提高单台机器的性能的情况下，增加机器是一个不错的方式，不仅可以有效地提高系统的负载能力，而且性价比高。
增加的机器用来做什么呢？此时我们可以把数据库，web服务器拆分开来，这样不仅提高了单台机器的负载能力，也提高了容灾能力。
应用服务器与数据库分开后的架构如下图所示：
阶段三、应用服务器集群
随着访问量继续增加，单台应用服务器已经无法满足需求了。在假设数据库服务器没有压力的情况下，我们可以把应用服务器从一台变成了两台甚至多台，把用户的请求分散到不同的服务器中，从而提高负载能力。
多台应用服务器之间没有直接的交互，他们都是依赖数据库各自对外提供服务。著名的做故障切换的软件有keepalived，keepalived是一个类似于layer3、4、7交换机制的软件，他不是某个具体软件故障切换的专属品，而是可以适用于各种软件的一款产品。keepalived配合上ipvsadm又可以做负载均衡，可谓是神器。
我们以增加了一台应用服务器为例，增加后的系统结构图如下：
系统演变到这里，将会出现下面四个问题 ：
用户的请求由谁来转发到到具体的应用服务器
有什么转发的算法
应用服务器如何返回用户的请求
用户如果每次访问到的服务器不一样，那么如何维护session的一致性
我们来看看解决问题的方案 ：
1、第一个问题即是负载均衡的问题，一般有5种解决方案：
1、http重定向 。HTTP重定向就是应用层的请求转发。用户的请求其实已经到了HTTP重定向负载均衡服务器，服务器根据算法要求用户重定向，用户收到重定向请求后，再次请求真正的集群
优点：简单。
缺点：性能较差。
2、DNS域名解析负载均衡 。DNS域名解析负载均衡就是在用户请求DNS服务器，获取域名对应的IP地址时，DNS服务器直接给出负载均衡后的服务器IP。
优点：交给DNS，不用我们去维护负载均衡服务器。
缺点：当一个应用服务器挂了，不能及时通知DNS，而且DNS负载均衡的控制权在域名服务商那里，网站无法做更多的改善和更强大的管理。
3、反向代理服务器 。在用户的请求到达反向代理服务器时（已经到达网站机房），由反向代理服务器根据算法转发到具体的服务器。常用的apache，nginx都可以充当反向代理服务器。
优点：部署简单。
缺点：代理服务器可能成为性能的瓶颈，特别是一次上传大文件。
4、IP层负载均衡 。在请求到达负载均衡器后，负载均衡器通过修改请求的目的IP地址，从而实现请求的转发，做到负载均衡。
优点：性能更好。
缺点：负载均衡器的宽带成为瓶颈。
5、数据链路层负载均衡 。在请求到达负载均衡器后，负载均衡器通过修改请求的mac地址，从而做到负载均衡，与IP负载均衡不一样的是，当请求访问完服务器之后，直接返回客户。而无需再经过负载均衡器。
2、第二个问题即是集群调度算法问题，常见的调度算法有10种。
1、rr 轮询调度算法 。顾名思义，轮询分发请求。
优点：实现简单
缺点：不考虑每台服务器的处理能力
2、wrr 加权调度算法 。我们给每个服务器设置权值weight，负载均衡调度器根据权值调度服务器，服务器被调用的次数跟权值成正比。
优点：考虑了服务器处理能力的不同
3、sh 原地址散列 ：提取用户IP，根据散列函数得出一个key，再根据静态映射表，查处对应的value，即目标服务器IP。过目标机器超负荷，则返回空。
4、dh 目标地址散列 ：同上，只是现在提取的是目标地址的IP来做哈希。
优点：以上两种算法的都能实现同一个用户访问同一个服务器。
5、lc 最少连接 。优先把请求转发给连接数少的服务器。
优点：使得集群中各个服务器的负载更加均匀。
6、wlc 加权最少连接 。在lc的基础上，为每台服务器加上权值。算法为：（活动连接数*256+非活动连接数）÷权重 ，计算出来的值小的服务器优先被选择。
优点：可以根据服务器的能力分配请求。
7、sed 最短期望延迟 。其实sed跟wlc类似，区别是不考虑非活动连接数。算法为：（活动连接数+1)*256÷权重，同样计算出来的值小的服务器优先被选择。
8、nq 永不排队 。改进的sed算法。我们想一下什么情况下才能“永不排队”，那就是服务器的连接数为0的时候，那么假如有服务器连接数为0，均衡器直接把请求转发给它，无需经过sed的计算。
9、LBLC 基于局部性的最少连接 。均衡器根据请求的目的IP地址，找出该IP地址最近被使用的服务器，把请求转发之，若该服务器超载，最采用最少连接数算法。
10、LBLCR 带复制的基于局部性的最少连接 。均衡器根据请求的目的IP地址，找出该IP地址最近使用的“服务器组 ”，注意，并不是具体某个服务器，然后采用最少连接数从该组中挑出具体的某台服务器出来，把请求转发之。若该服务器超载，那么根据最少连接数算法，在集群的非 本服务器组的服务器中，找出一台服务器出来，加入本服务器组，然后把请求转发之。
3、第三个问题是集群模式问题，一般3种解决方案：
1、NAT ：负载均衡器接收用户的请求，转发给具体服务器，服务器处理完请求返回给均衡器，均衡器再重新返回给用户。
2、DR ：负载均衡器接收用户的请求，转发给具体服务器，服务器出来玩请求后直接返回给用户。需要系统支持IP Tunneling协议，难以跨平台。
3、TUN ：同上，但无需IP Tunneling协议，跨平台性好，大部分系统都可以支持。
4、第四个问题是session问题，一般有4种解决方案：
1、Session Sticky 。session sticky就是把同一个用户在某一个会话中的请求，都分配到固定的某一台服务器中，这样我们就不需要解决跨服务器的session问题了，常见的算法有ip_hash法，即上面提到的两种散列算法。
优点：实现简单。
缺点：应用服务器重启则session消失。
2、Session Replication 。session replication就是在集群中复制session，使得每个服务器都保存有全部用户的session数据。
优点：减轻负载均衡服务器的压力，不需要要实现ip_hasp算法来转发请求。
缺点：复制时宽带开销大，访问量大的话session占用内存大且浪费。
3、Session数据集中存储 ：session数据集中存储就是利用数据库来存储session数据，实现了session和应用服务器的解耦。
优点：相比session replication的方案，集群间对于宽带和内存的压力减少了很多。
缺点：需要维护存储session的数据库。
4、Cookie Base ：cookie base就是把session存在cookie中，有浏览器来告诉应用服务器我的session是什么，同样实现了session和应用服务器的解耦。
优点：实现简单，基本免维护。
缺点：cookie长度限制，安全性低，宽带消耗。
值得一提的是 ：
nginx目前支持的负载均衡算法有wrr、sh（支持一致性哈希）、fair（本人觉得可以归结为lc）。但nginx作为均衡器的话，还可以一同作为静态资源服务器。
keepalived+ipvsadm比较强大，目前支持的算法有：rr、wrr、lc、wlc、lblc、sh、dh
keepalived支持集群模式有：NAT、DR、TUN
nginx本身并没有提供session同步的解决方案，而apache则提供了session共享的支持。
好了，解决了以上的问题之后，系统的结构如下 ：
阶段四、数据库读写分离化
上面我们总是假设数据库负载正常，但随着访问量的的提高，数据库的负载也在慢慢增大。那么可能有人马上就想到跟应用服务器一样，把数据库一份为二再负载均衡即可。但对于数据库来说，并没有那么简单。
假如我们简单的把数据库一分为二，然后对于数据库的请求，分别负载到A机器和B机器，那么显而易见会造成两台数据库数据不统一的问题。那么对于这种情况，我们可以先考虑使用读写分离的方式。
读写分离后的数据库系统结构如下：
这个结构变化后也会带来两个问题 ：
主从数据库之间数据同步问题
应用对于数据源的选择问题
解决问题方案 ：
我们可以使用MYSQL自带的master+slave的方式实现主从复制。
采用第三方数据库中间件，例如mycat。mycat是从cobar发展而来的，而cobar是阿里开源的数据库中间件，后来停止开发。mycat是国内比较好的mysql开源数据库分库分表中间件。
阶段五、用搜索引擎缓解读库的压力
数据库做读库的话，常常对模糊查找力不从心，即使做了读写分离，这个问题还未能解决。以我们所举的交易网站为例，发布的商品存储在数据库中，用户最常使用的功能就是查找商品，尤其是根据商品的标题来查找对应的商品。对于这种需求，一般我们都是通过like功能来实现的，但是这种方式的代价非常大。此时我们可以使用搜索引擎的倒排索引来完成。
搜索引擎具有以下优点 ：
它能够大大提高查询速度。
引入搜索引擎后也会带来以下的开销 ：
带来大量的维护工作，我们需要自己实现索引的构建过程，设计全量/增加的构建方式来应对非实时与实时的查询需求。
需要维护搜索引擎集群
搜索引擎并不能替代数据库，他解决了某些场景下的“读”的问题，是否引入搜索引擎，需要综合考虑整个系统的需求。引入搜索引擎后的系统结构如下：
阶段六、用缓存缓解读库的压力
1、后台应用层和数据库层的缓存
随着访问量的增加，逐渐出现了许多用户访问同一部分内容的情况，对于这些比较热门的内容，没必要每次都从数据库读取。我们可以使用缓存技术，例如可以使用google的开源缓存技术guava或者使用memcacahe作为应用层的缓存，也可以使用redis作为数据库层的缓存。
另外，在某些场景下，关系型数据库并不是很适合，例如我想做一个“每日输入密码错误次数限制”的功能，思路大概是在用户登录时，如果登录错误，则记录下该用户的IP和错误次数，那么这个数据要放在哪里呢？
假如放在内存中，那么显然会占用太大的内容；假如放在关系型数据库中，那么既要建立数据库表，还要简历对应的java bean，还要写SQL等等。而分析一下我们要存储的数据，无非就是类似{ip:errorNumber}这样的key:value数据。对于这种数据，我们可以用NOSQL数据库来代替传统的关系型数据库。
2、页面缓存
除了数据缓存，还有页面缓存。比如使用HTML5的localstroage或者cookie。
优点 ：
减轻数据库的压力
大幅度提高访问速度
缺点 ：
需要维护缓存服务器
提高了编码的复杂性
值得一提的是 ：
缓存集群的调度算法不同与上面提到的应用服务器和数据库。最好采用“一致性哈希算法”，这样才能提高命中率。这个就不展开讲了，有兴趣的可以查阅相关资料。
加入缓存后的结构 ：
