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新闻来源：互联网资料整理发布时间：2023/4/5 22:56:46 共计：4591 浏览

首先要结合具体的业务场景，不根据业务就云设计就是在耍流氓。
业务场景
首先你要确定你所架构的系统服务于什么业务。假如我们现在是一个小创业公司，注册用户就20万，每天活跃用户就1万，每天单表数据量就1000，然后高峰期每秒钟并发请求最多就10。但是你要考虑到后面注册用户数达到了2000万！每天活跃用户数100万！每天单表新增数据量达到50万条！高峰期每秒请求量达到1万。
静态资源
大宽带、CDN、缓存（页面缓存、对象缓存），WEB服务器缓存等N级分布式缓存，Redis、Memcached缓存集群。
动态资源
计算：多组服务器，负载均衡等技术控制流量。
存储：存储这里就比较麻烦，按照KV存储简单的资源，然后在计算部分进行整合。真的没办法做KV的，采用跨库索引来做。单机存储数量要合理，不能太多。还有就是事务性的问题，解决方案就是BASE思想或者采用日志方式。
纵向拆分、水平扩展
系统按照模块功能纵向拆分，再水平扩展，抽象服务层利用各种中间件完善，优化JVM应用服务器。
消息中间件
用mq解决稳定性。将耗时比较长或者耗费资源的请求排队，异步处理，减轻服务器压力增加稳定性
数据库
关系型、非关系型数据库上最牛比SSD硬盘，分库分表，读写分离，读的流量多时还要增加从库提高IO性能。每秒1万请求到5台数据库上，每台数据库就承载每秒2000的请求，相应的压力也就会减少。
SQL语句避免跨表查询，优化好存储过程，此时注意存储过程利用好了是把利剑，利用不好就成为了累赘。
负载均衡
负载均衡由多种实现方式，一种是在硬件上的，常用软件由F5、NetScaler、Radware和Array等商用的，但是价格较昂贵。另外一种就是软件的，常见的软件有LVS、Nginx、Apache等,它们是基于Linux系统并且开源的负载均衡策略。
简单架构图
结语
系统架构中需要注意的点太多，具体业务也不尽相同。实现方案也有多种，此处只提供一个思路。
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对于这个问题，先来了解下高访问量、高并发单定义及场景：我们可以直接的理解成一个服务器（TCP 服务程序的地址）它从理论上能接受多少个并发连接，也就是并发的链接个数，同时请求同一服务器上的服务，比如同时请求百度的搜索，一个聊天室内即时消息的同时推送等？什么是百万级的并发亮，比如现今流行的滴滴打车，每天接单量均超过百万，司机发单，接单，系统要进行输入、输出、推送、存储，并发量甚至让千万。
系统在高并发量下运行需消耗计算机大量的系统资源，如CPU、内存，如果并非请求或访问超出了服务器的承受能力的话，轻则导致服务器抛弃一部分请求，重则导致服务器资源耗尽， DOWN机，甚至使整个应该系统瘫痪。所以针对高并发量进行系统设计，其系统架构设计就是重中之重。
笔者认为设计架构主要可以从下面两个方面来考虑着手：
一，服务体系硬环境优化
1，运营的服务器
如果是对于支持百万级用户并发访问的WEB服务开发设计而言，可以给单个PC服务器可以配置两个到四个高性能独立的4 核CPU，安装高新能的网卡。
如果单台服务器还是无法承载大量访问所带来的压力，所以可以采用服务器集群技术，用N台服务器进行分流，对于每次访问采取负载均衡策略，被分配到不同的服务器来处理请求。
2，负载均衡的硬件
一种是通过硬件来实现，直接在服务器和外部网络间安装负载均衡硬件设备，常见硬件有F5，NetScaler、Radware和 Array等商用的负载均衡器，性能上优于软件方式，但是它们是成本昂贵。
二，服务体系软环境环境优化
1，负载均衡的软件
负载均衡也可以通过软件来实现，常见的软件有LVS、Nginx、Apache等,它们都是具有基于Linux系统并且开源的负载均衡策略，都支持用户请求的多CPU并行处理、静态页面临时文件系统存储、内存数据库支持等技术。
2，系统开发上的优化
代码编程上的优化，对于应用系统进行前端优化外，性能上还要从磁盘IO、数据库访问、业务算法等方面进行优化。比如对大数据的实现检索优化。
3，服务器安全性配置
采用采用用户态协议栈，加入DDos攻击的防御，系统要做安全隔离，因为前端节点都是直接和用户交互，需要从系统软配置上防范各种恶意攻击。
对于技术方案，在此，笔者也只能做个介绍性的引入，如要做详细设计，众所周知那是要出成册才能成方案。
笔者最后推荐楼主也采用阿里巴巴旗下的阿里云体系，拿来用之，目前国内市场，服务器生态链以阿里系做的最好，可以去深挖。