分布式 :
分布式架构：把系统按照模块拆分成多个子系统，多个子系统分布在不同的网络计算机上相互协作完成业务流程，系统之间需要进行通信。
优点：
把模块拆分，使用接口通信，降低模块之间的耦合度。
把项目拆分成若干个子项目，不同的团队负责不同的子项目。
增加功能时只需要再增加一个子项目，调用其他系统的接口就可以。
可以灵活的进行分布式部署。
缺点：
1、系统之间交互需要使用远程通信，接口开发增加工作量。
2、各个模块有一些通用的业务逻辑无法共用。
基于soa的架构
SOA：面向服务的架构。也就是把工程拆分成服务层、表现层两个工程。服务层中包含业务逻辑，只需要对外提供服务即可。表现层只需要处理和页面的交互，业务逻辑都是调用服务层的服务来实现。
分布式架构和soa架构有什么区别？
SOA，主要还是从服务的角度，将工程拆分成服务层、表现层两个工程。
分布式，主要还是从部署的角度，将应用按照访问压力进行归类，主要目标是充分利用服务器的资源，避免资源分配不均
集群:
一个集群系统是一群松散结合的服务器组，形成一个虚拟的服务器，为客户端用户提供统一的服务。对于这个客户端来说，通常在访问集群系统时不会意识到它的服务是由具体的哪一台服务器提供。集群的目的，是为实现负载均衡、容错和灾难恢复。以达到系统可用性和可伸缩性的要求。集群系统一般应具高可用性、可伸缩性、负载均衡、故障恢复和可维护性等特殊性能。一般同一个工程会部署到多台服务器上。
常见的tomcat集群，Redis集群，Zookeeper集群，数据库集群
分布式与集群的区别：
分布式是指将不同的业务分布在不同的地方。 而集群指的是将几台服务器集中在一起，实现同一业务。一句话：分布式是并联工作的，集群是串联工作的。
分布式中的每一个节点，都可以做集群。 而集群并不一定就是分布式的。
举例：就比如新浪网，访问的人多了，他可以做一个群集，前面放一个响应服务器，后面几台服务器完成同一业务，如果有业务访问的时候，响应服务器看哪台服务器的负载不是很重，就将给哪一台去完成。
而分布式，从窄意上理解，也跟集群差不多， 但是它的组织比较松散，不像集群，有一个组织性，一台服务器垮了，其它的服务器可以顶上来。
分布式的每一个节点，都完成不同的业务，一个节点垮了，哪这个业务就不可访问了。
分布式是以缩短单个任务的执行时间来提升效率的，而集群则是通过提高单位时间内执行的任务数来提升效率。
举例：如果一个任务由10个子任务组成，每个子任务单独执行需1小时，则在一台服务器上执行该任务需10小时。
采用分布式方案，提供10台服务器，每台服务器只负责处理一个子任务，不考虑子任务间的依赖关系，执行完这个任务只需一个小时。(这种工作模式的一个典型代表就是Hadoop的Map/Reduce分布式计算模型）
而采用集群方案，同样提供10台服务器，每台服务器都能独立处理这个任务。假设有10个任务同时到达，10个服务器将同时工作，1小时后，10个任务同时完成，这样，整身来看，还是1小时内完成一个任务！
高并发:
处理高并发常见的方法有哪些？
1、HTML静态化 freemaker
其实大家都知道，效率最高、消耗最小的就是纯静态化的html页面，所以我们尽可能使我们的网站上的页面采 用静态页面来实现，这个最简单的方法其实也是最有效的方法。但是对于大量内容并且频繁更新的网站，我们无法全部手动去挨个实现，于是出现了我们常见的信息 发布系统CMS，像我们常访问的各个门户站点的新闻频道，甚至他们的其他频道，都是通过信息发布系统来管理和实现的，信息发布系统可以实现最简单的信息录 入自动生成静态页面，还能具备频道管理、权限管理、自动抓取等功能，对于一个大型网站来说，拥有一套高效、可管理的CMS是必不可少的。
除了门户和信息发布类型的网站，对于交互性要求很高的社区类型网站来说，尽可能的静态化也是提高性能的必要手段，将社区内的帖子、文章进行实时的静态化，有更新的时候再重新静态化也是大量使用的策略，像Mop的大杂烩就是使用了这样的策略，网易社区等也是如此。
同 时，html静态化也是某些缓存策略使用的手段，对于系统中频繁使用数据库查询但是内容更新很小的应用，可以考虑使用html静态化来实现，比如论坛中论 坛的公用设置信息，这些信息目前的主流论坛都可以进行后台管理并且存储再数据库中，这些信息其实大量被前台程序调用，但是更新频率很小，可以考虑将这部分 内容进行后台更新的时候进行静态化，这样避免了大量的数据库访问请求。
2、图片服务器分离
大家知道，对于Web服务器来说，不管 是 Apache、IIS还是其他容器，图片是最消耗资源的，于是我们有必要将图片与页面进行分离，这是基本上大型网站都会采用的策略，他们都有独立的图片服 务器，甚至很多台图片服务器。这样的架构可以降低提供页面访问请求的服务器系统压力，并且可以保证系统不会因为图片问题而崩溃，在应用服务器和图片服务器 上，可以进行不同的配置优化，比如apache在配置ContentType的时候可以尽量少支持，尽可能少的LoadModule，保证更高的系统消耗 和执行效率。
3、数据库集群和库表散列
大型网站都有复杂的应用，这些应用必须使用数据库，那么在面对大量访问的时候，数据库的瓶颈很快就能显现出来，这时一台数据库将很快无法满足应用，于是我们需要使用数据库集群或者库表散列。
在数据库集群方面，很多数据库都有自己的解决方案，Oracle、Sybase等都有很好的方案，常用的MySQL提供的Master/Slave也是类似的方案，您使用了什么样的DB，就参考相应的解决方案来实施即可。
上 面提到的数据库集群由于在架构、成本、扩张性方面都会受到所采用DB类型的限制，于是我们需要从应用程序的角度来考虑改善系统架构，库表散列是常用并且最 有效的解决方案。我们在应用程序中安装业务和应用或者功能模块将数据库进行分离，不同的模块对应不同的数据库或者表，再按照一定的策略对某个页面或者功能 进行更小的数据库散列，比如用户表，按照用户ID进行表散列，这样就能够低成本的提升系统的性能并且有很好的扩展性。sohu的论坛就是采用了这样的架 构，将论坛的用户、设置、帖子等信息进行数据库分离，然后对帖子、用户按照板块和ID进行散列数据库和表，最终可以在配置文件中进行简单的配置便能让系统 随时增加一台低成本的数据库进来补充系统性能。
4、缓存
缓存一词搞技术的都接触过，很多地方用到缓存。网站架构和网站开发中的缓存也是非常重要。这里先讲述最基本的两种缓存。高级和分布式的缓存在后面讲述。
架构方面的缓存，对Apache比较熟悉的人都能知道Apache提供了自己的缓存模块，也可以使用外加的Squid模块进行缓存，这两种方式均可以有效的提高Apache的访问响应能力。
网 站程序开发方面的缓存，Linux上提供的Memory Cache是常用的缓存接口，可以在web开发中使用，比如用Java开发的时候就可以调用MemoryCache对一些数据进行缓存和通讯共享，一些大 型社区使用了这样的架构。另外，在使用web语言开发的时候，各种语言基本都有自己的缓存模块和方法，PHP有Pear的Cache模块，Java就更多 了，.net不是很熟悉，相信也肯定有。
5、镜像
镜像是大型网站常采用的提高性能和数据安全性的方式，镜像的技术可以解决不同网 络接入商和地域带来的用户访问速度差异，比如ChinaNet和EduNet之间的差异就促使了很多网站在教育网内搭建镜像站点，数据进行定时更新或者实 时更新。在镜像的细节技术方面，这里不阐述太深，有很多专业的现成的解决架构和产品可选。也有廉价的通过软件实现的思路，比如Linux上的rsync等 工具。
6、负载均衡
负载均衡将是大型网站解决高负荷访问和大量并发请求采用的终极解决办法。
负载均衡技术发展了多年，有很多专业的服务提供商和产品可以选择，我个人接触过一些解决方法，其中有两个架构可以给大家做参考。
高可用:
通常企业级应用系统（特别是政府部门和大企业的应用系统）一般会采用安规的软硬件设备，如IOE（IBM的小型机、Oracle数据、EMC存储设备）系列。而一般互联网公司更多地采用PC级服务器（x86），开源的数据库（MySQL）和操作系统（Linux）组建廉价且高容错（硬件故障是常态）的应用集群。
（1）设计的目的？
保证服务器硬件故障服务依然可用，数据依然保存并能够被访问。
（2）主要的手段？
数据和服务的①冗余备份以及②失效转移：
对于服务而言，一旦某个服务器宕机，就将服务切换到其他可用的服务器上；
对于数据而言，如果某个磁盘损坏，就从备份的磁盘（事先就做好了数据的同步复制）读取数据。
高可用的服务
高可用的服务模块为业务产品提供基础公共服务，在大型站点中这些服务通常都独立分布式部署，被具体应用远程调用。
在具体实践中，有以下几点高可用的服务策略可以参考：
①分级管理：核心应用和服务具有更高的优先级，比如用户及时付款比能否评价商品更重要；
②超时设置：设置服务调用的超时时间，一旦超时后，通信框架抛出异常，应用程序则根据服务调度策略选择重试or请求转移到其他服务器上；
③异步调用：通过消息队列等异步方式完成，避免一个服务失败导致整个应用请求失败的情况。
不是所有服务都可以异步调用，对于获取用户信息这类调用，采用异步方式会延长响应时间，得不偿失。对于那些必须确认服务调用成功后才能继续进行下一步的操作的应用也不适合异步调用。
④服务降级：网站访问高峰期间，为了保证核心应用的正常运行，需要对服务降级。
降级有两种手段：一是拒绝服务，拒绝较低优先级的应用的调用，减少服务调用并发数，确保核心应用的正常运行；二是关闭功能，关闭部分不重要的服务，或者服务内部关闭部分不重要的功能，以节约系统开销，为核心应用服务让出资源；
⑤幂等性设计：保证服务重复调用和调用一次产生的结果相同；
高可用的数据
保证数据高可用的主要手段有两种：一是数据备份，二是失效转移机制；
①数据备份：又分为冷备份和热备份，冷备份是定期复制，不能保证数据可用性。热备份又分为异步热备和同步热备，异步热备是指多份数据副本的写入操作异步完成，而同步方式则是指多份数据副本的写入操作同时完成。
关系数据库的热备机制就是通常所说的主从同步机制，实践中通常使用读写分离的方法来访问Master和Slave数据库，也就是说写操作只访问Master库，读操作均访问Slave库。
②失效转移：若数据服务器集群中任何一台服务器宕机，那么应用程序针对这台服务器的所有读写操作都要重新路由到其他服务器，保证数据访问不会失败。
网站运行监控
”不允许没有监控的系统上线“
（1）监控数据采集
①用户行为日志收集：服务器端的日志收集和客户端的日志收集；目前许多网站逐步开发基于实时计算框架Storm的日志统计与分析工具；
②服务器性能监控：收集服务器性能指标，如系统Load、内存占用、磁盘IO等，及时判断，防患于未然；
③运行数据报告：采集并报告，汇总后统一显示，应用程序需要在代码中处理运行数据采集的逻辑；
（2）监控管理
①系统报警：配置报警阀值和值守人员联系方式，系统发生报警时，即使工程师在千里之外，也可以被及时通知；
②失效转移：监控系统在发现故障时，主动通知应用进行失效转移；
③自动优雅降级：为了应付网站访问高峰，主动关闭部分功能，释放部分系统资源，保证核心应用服务的正常运行；—>网站柔性架构的理想状态
主从切换
很好理解，当其中一台机器的服务宕机后，对于服务调用者来说，能够迅速的切换到其他可用服务，从服务升级为主服务，这种切换速度应当控制在秒级别（几秒钟）。
当宕机的服务恢复之后，自动变为从服务，主从服务角色切换。主从切换一定是要付出代价的，所以当主服务恢复之后，也就不再替换现有的主服务。
负载均衡
当服务的请求量比较高的时候，一台服务不能满足需求，这时候需要多台机器提供同样的服务，将所有请求分发到不同机器上。
高可用架构中应该具有丰富的负载均衡策略和易调节负载的方式。
甚至可以自动化智能调节，例如由于机器性能的原因，响应时间可能不一样，这时候可以向性能差的机器少一点分发量，保证各个机器响应时间的均衡。
易横向扩展
当用户量越来越多，已有服务不能承载更多的用户的时候，便需要对服务进行扩展，扩展的方式最好是不触动原有服务，对于服务的调用者是透明的。
