L19 如何一步步来构建起系统架构
序列构建的技巧
序列构建的技巧
1. 定义清晰的目标：确定要构建的序列的目标，包括序列的长度、内容和格式等。
2. 选择合适的数据结构：根据序列的特点和需求，选择合适的数据结构，如数组、列表、链表等。
3. 设计合适的算法：根据序列的要求，设计合适的算法来构建序列，包括数据的输入、处理和输出过程。
4. 考虑效率和复杂度：在构建序列时，需要考虑算法的执行效率和时间复杂度，尽量选择具有高效率的算法来构建序列。
5. 检查和测试：在构建序列后，需要进行检查和测试，确保序列的内容和格式符合预期，并且能够正常运行和满足需求。
6. 优化和改进：根据测试结果和实际使用情况，对序列进行优化和改进，提高其性能和适用性。
IT架构规划方法
IT架构规划方法在进行IT架构规划时，需要遵循一定的方法和步骤，以确保规划的有效性和可持续性。
以下是一个常用的IT架构规划方法，包括四个主要步骤：需求分析、架构设计、实施计划和监控评估。
第一步：需求分析需求分析是IT架构规划的第一步，它的目的是理解业务需求和用户需求，为架构设计提供基础。
在这个阶段，需要进行以下活动：1.了解业务目标：与业务单位合作，了解其长期和短期的业务目标，以及IT对业务的支持需求。
2.收集用户需求：与各类用户交流，了解他们的需求和期望。
这些用户可能包括企业员工、客户和合作伙伴。
3.评估现有系统：评估现有的IT系统和基础设施，包括硬件、软件和数据存储。
这将有助于确定哪些系统可以继续使用，哪些系统需要更新或替换。
4.分析技术趋势：研究当前的技术趋势和最佳实践，特别是与组织的业务目标相关的技术。
第二步：架构设计在需求分析的基础上，进行架构设计以满足业务需求。
架构设计的目标是设计一个具有高性能、可扩展性和可靠性的系统。
在这个步骤中，需要进行以下活动：1.定义架构原则：定义IT架构设计的准则和原则，以指导设计过程。
这些原则可能包括可扩展性、灵活性、安全性等。
2.制定技术架构：设计一个技术架构，包括硬件、软件、网络和数据存储。
确保各个组件之间的互操作性和集成性。
3.制定数据架构：设计一个数据架构，包括数据存储、数据管理和数据流程。
确保数据的一致性、可靠性和安全性。
4.制定应用架构：设计一个应用程序架构，包括应用程序的开发、测试、部署和维护。
确保应用程序的可扩展性、可靠性和安全性。
5.制定安全架构：设计一个安全架构，包括身份验证、授权、加密和网络安全。
确保系统的机密性、完整性和可用性。
第三步：实施计划在进行架构设计之后，需要制定一个详细的实施计划，以确保规划的顺利实施。
在这个步骤中，需要进行以下活动：1.制定项目计划：制定一个详细的项目计划，包括各个阶段的目标、时间表和里程碑。
2.资源规划：确定所需的人力、财力和技术资源，以支持规划的实施。
软件架构模式：掌握常见的软件架构模式和设计原则
软件架构模式：掌握常见的软件架构模式和设计原则软件架构是软件系统整体结构的框架，负责定义软件系统的各个组成部分之间的关系和交互方式。
在软件开发过程中，选择合适的软件架构模式可以提高软件系统的可维护性、扩展性和性能。
下面我们将介绍一些常见的软件架构模式和设计原则。
1.分层架构模式分层架构模式是将系统分为若干层次，每一层次有各自的功能和责任，各层之间通过明确的接口进行通信。
常见的分层架构包括三层架构和N层架构。
三层架构包括表示层（Presentation Layer）、业务逻辑层（Business Logic Layer）和数据访问层（Data Access Layer），分别负责显示用户界面、处理业务逻辑和与数据存储进行交互。
2. MVC模式MVC（Model-View-Controller）模式是一种将应用程序分为数据模型（Model）、视图（View）和控制器（Controller）三个部分的软件架构模式。
Model负责数据的管理和处理，View负责界面的展示，Controller负责处理用户的输入和决定视图和模型之间的交互。
3.微服务架构微服务架构是一种将一个大型软件系统拆分成多个小型、可独立部署的服务的架构模式。
每个微服务都可以独立开发、部署和运行，各个微服务之间通过API进行通信。
微服务架构可以提高系统的灵活性和可扩展性，有利于团队间的协作和部署的快速迭代。
4.事件驱动架构事件驱动架构是一种基于事件和消息传递的软件架构模式，系统中的各个组件相互之间通过事件的方式进行通信。
当一个组件的状态发生变化时，它会发布一个事件，其他组件可以订阅这个事件并做出相应的响应。
事件驱动架构可以降低系统组件之间的耦合度，提高系统的可扩展性和灵活性。
5.领域驱动设计（DDD）领域驱动设计是一种将软件设计与业务领域相结合的设计方法。
DDD将系统分为领域层、应用层和基础设施层，通过模型驱动的方式建模业务领域，并将业务规则和逻辑体现在软件设计中。
产品经理如何做产品架构
产品经理如何做产品架构一、产品架构产品经理通过一系列的需求分析方法，梳理出产品的功能以后，要将功能按照一定的结构组织呈现出来，这个过程就是做产品架构。
经过架构后的产品架构图，有以下作用：- 对市场调研、客户调研、需求分析等活动进行总结，有了产品架构图，可以为后阶段的设计做准备；- 便于团队内部沟通，有了产品架构图，管理层、技术团队、项目经理可以言之有物，对产品功能及架构能达成共识；- 可以辅助技术进行技术架构。
二、产品架构的方法进行产品架构，主要分为三步：2.1确定产品范围巧妇难为无米之炊，没有功能，就谈不上架构，架构的第一步，就是遍历出产品的所有功能。
遍历所有功能，可以使用刀哥之前一篇文章介绍的方法——用户故事地图。
尤其是陌生的行业，产品经理没有经验，对产品的关键用户及场景不是特别熟悉，通过用户故事地图，可以高效率的遍历出功能。
用户故事地图，首先是梳理出大节点，例如做一个在线购书的网站，首先将大的节点分为：管理账户——浏览——购买——支付——配送——退货。
然后，再按照角色，梳理出对应的功能，例如买家端，购买这个节点，有这样的一些功能：下单、填写收货人、确认购买、添加购物车、修改订单等。
卖家端，购买这个节点，有修改价格、确认订单、发货等功能。
产品经理，可能并不熟悉卖家的很多场景，可以找业务人员，一起参与头脑风暴，来遍历出每个节点的功能。
梳理完成后，一张全景图，可以展示产品的所有功能，这个功能是按流程和角色的维度划分的，产品架构，要从产品的维度来进行重新规整。
2.2梳理流转过程中的主要数据不同角色为了完成同一个业务目标，通常需要通过单据进行流转，而大部分功能，都是对单据进行操作。
这个步骤就是梳理出产品的主要单据，比如电商产品的订单，支付的流水单，仓库的发货单等等。
模块内部，或者模块与模块之间，就主要是通过这些单据进行互通、数据流转。
2.3进行归类和连接在归类时，可以根据核心流程，和管理对象，进行分类，比如电商产品里根据核心流程，可以分为采购、仓储、交易等核心流程，在每个流程节点里，有可以根据对象分为采购中心、仓储中心、交易中心等。
构建框架的技巧
构建框架的技巧
构建框架的技巧包括：
1. 定义目标：在构建框架之前，明确所需解决的问题或目标。
这能够帮助确定框架的范围和重点。
2. 进行需求分析：了解使用框架的用户需求，包括他们的技术水平、使用场景和期望功能。
这有助于设计出满足用户需求的框架。
3. 制定架构计划：确定框架的整体结构和组织方式。
这包括选择合适的架构模式、定义框架的模块和组件，以及制定合理的接口和约束。
4. 模块化设计：将框架分解为多个独立的模块或组件，每个模块都有明确的职责和功能。
这样可以提高代码的可维护性和复用性。
5. 设计灵活性：考虑到未来可能的需求变化和扩展，设计框架时应注重灵活性和可扩展性。
这可以通过使用设计模式、解耦和接口抽象等技术手段来实现。
6. 制定编码规范：定义一致的编码规范和标准，使得框架代码易于阅读和理解。
这有助于提高团队协作效率，减少潜在的问题和错误。
7. 进行测试和调试：在框架开发过程中，进行全面的测试和调试，确保框架的
正常运行和稳定性。
这包括单元测试、集成测试和性能测试等方面。
8. 文档化：编写清晰、详细的文档，介绍框架的使用方法、接口和示例。
这有助于用户更好地理解和使用框架，减少使用中的困惑和错误。
9. 反馈和持续改进：与框架的用户进行积极的交流，收集他们的反馈和建议。
通过持续改进和升级，提高框架的性能和功能，满足用户的不断变化需求。
10. 社区支持：建立一个活跃的开发者社区，提供支持和交流平台。
这能够帮助解决问题、分享经验，促进框架的发展和壮大。
产品架构搭建思路
产品架构搭建思路
1. 确定产品目标和需求：在搭建产品架构之前，需要明确产品的目标和用户需求。
这有助于确定架构的核心功能和模块，并为后续的设计提供指导。
2. 选择合适的技术栈：根据产品的需求和目标，选择适合的技术栈。
这包括编程语言、数据库、框架等。
选择技术栈时需要考虑团队的技术水平、开发成本和维护成本等因素。
3. 设计系统架构：根据产品的需求和技术栈，设计系统架构。
这包括确定系统的层次结构、模块划分、数据流向等。
系统架构应该具有良好的扩展性和可维护性。
4. 定义数据模型：根据产品的需求，定义数据模型。
数据模型应该符合数据库设计的范式，并且能够满足产品的业务需求。
5. 确定接口和协议：确定系统各个模块之间的接口和通信协议。
这有助于保证系统的各个模块能够协同工作，并且提高系统的可维护性。
6. 进行性能和安全优化：在搭建产品架构时，需要考虑系统的性能和安全性。
可以采用一些优化策略，如缓存、异步处理、加密等，来提高系统的性能和安全性。
7. 不断迭代和优化：产品架构不是一蹴而就的，需要不断地迭代和优化。
在产品的开发过程中，需要根据实际情况对架构进行调整和优化，以适应不断变化的业务需求。
三层架构的实现方法
三层架构的实现方法三层架构是一种常用的软件架构模式，它将应用程序分为三个独立的层次：表示层、业务逻辑层和数据访问层。
这种架构模式的设计目标是实现系统的高内聚性和低耦合性，以便提高软件的可维护性、可扩展性和可重用性。
表示层是用户与系统交互的界面，负责接收用户的输入并将其转发给业务逻辑层进行处理。
表示层通常包括用户界面和展示逻辑，可以是Web页面、移动应用或桌面应用等。
在三层架构中，表示层应该尽可能简单，只负责接收和展示数据，不涉及具体的业务逻辑。
这样可以使表示层更易于修改和替换，而不会对其他层产生影响。
业务逻辑层是整个系统的核心，负责处理业务逻辑和业务规则。
它接收表示层传递过来的请求，并进行相应的处理，包括数据处理、业务计算、流程控制等。
业务逻辑层是三层架构中最重要的一层，它起到了连接表示层和数据访问层的桥梁作用。
在设计业务逻辑层时，应该将业务逻辑尽可能地抽象出来，以提高系统的可复用性和可测试性。
数据访问层是与数据库进行交互的层次。
它负责对数据的持久化和访问，通过封装数据库操作来隐藏数据库的细节。
数据访问层可以使用各种技术来实现，比如关系型数据库、非关系型数据库或者ORM框架等。
在三层架构中，数据访问层应该与具体的数据库实现解耦，以便在需要更换数据库时能够轻松地进行迁移。
三层架构的实现方法可以通过以下步骤进行：1. 首先，确定系统的需求，并进行需求分析。
根据需求分析的结果，确定系统的功能模块和业务流程。
2. 然后，将系统的功能模块划分为不同的层次。
一般情况下，可以将表示层、业务逻辑层和数据访问层作为三个独立的层次。
3. 接下来，设计表示层。
根据系统的需求和用户交互方式，设计用户界面和展示逻辑。
表示层应该尽量简单，只负责接收和展示数据。
4. 然后，设计业务逻辑层。
根据系统的需求和业务规则，设计业务逻辑和业务流程。
业务逻辑层应该尽量抽象，以提高系统的可复用性和可测试性。
5. 最后，设计数据访问层。
根据系统的需求和数据库设计，设计数据访问层的接口和实现。
后端开发知识：如何设计可伸缩的后端系统架构
后端开发知识：如何设计可伸缩的后端系统架构随着互联网技术的快速发展，现在的后端系统架构已经不是以往的技术，而是越来越复杂和庞大的系统。
设计一套可伸缩的后端系统架构是指能够在不影响系统性能和可靠性的情况下，自动扩展和收缩系统资源，并且能够快速响应用户的需求。
本文将详细讲解如何设计一套可伸缩的后端系统架构。
一、基础架构层在设计可伸缩的后端系统架构时，基础架构层是最重要的一层。
基础架构层包括操作系统、数据库、缓存、负载均衡、存储系统等。
1.操作系统操作系统是整个系统的基础，对后端系统的性能和可靠性起着关键作用。
常见的操作系统有Linux和Windows。
对于可伸缩的后端系统架构，我们建议选择Linux系统作为操作系统。
一个主要原因是Linux系统具有开放源代码和强大的扩展性，在便捷性、安全性和可靠性方面都表现出色。
2.数据库数据库是后端系统架构的核心。
对于可伸缩的后端系统架构，我们提出以下设计原则：（1）采用分布式数据库架构；（2）采用多主节点架构，以提高系统的可靠性；（3）加入读写分离机制，以提高系统的性能。
推荐可伸缩的数据库架构有MongoDB、Cassandra、Couchbase等。
3.缓存缓存是提高后端系统架构的性能的重要工具。
缓存技术可以有效减少数据库的访问，减轻数据库的负担。
常见的缓存技术包括Redis、Memcached等。
对于可伸缩的后端系统架构，我们需要将缓存分为两个层级：（1）本地缓存层：应用程序级别的缓存，缓存普通的数据和会话数据等；（2）分布式缓存层：分布式级别的缓存，主要缓存系统数据。
4.负载均衡负载均衡是一种将流量分配给多个后端服务器的技术。
负载均衡可以提高服务的可靠性和性能。
常见的负载均衡技术包括Nginx、F5等。
对于可伸缩的后端系统架构，我们建议采用软件负载均衡方式，比较常见的就是Nginx。
5.存储系统在可伸缩的后端系统架构中，存储系统主要用于存储大量数据，包括文本、图片等。
产品架构梳理教程
产品架构梳理是指将一个产品的各个组成部分和它们之间的关系进行整理和规划的过程。
下面是一个简单的产品架构梳理教程，帮助你开始搭建产品架构：
1. 确定产品目标：首先要明确产品的目标和愿景。
明确产品的核心功能和目标用户是什么，这将为产品架构的设计提供方向。
2. 识别关键模块：分析产品的需求和功能，确定产品包含的关键模块。
这些模块可以根据它们的功能或者对用户价值的贡献进行划分。
3. 划定模块之间的关系：确定每个模块之间的关系和依赖。
哪些模块是核心功能，哪些模块是支持功能？模块之间的依赖关系如何？
4. 构建层次结构：将模块按照层次结构进行组织。
通常可以分为三个层次：表示层（Presentation Layer）、业务逻辑层（Business Logic Layer）和数据层（Data Layer）。
5. 定义接口和协议：确定模块之间通信的接口和协议。
这些接口可以是API、消息队列、数据库连接等等。
6. 考虑可扩展性和可维护性：在设计产品架构时，考虑到产品未来的扩展和维护。
模块之间的松耦合和高内聚是一个好的设计原则。
7. 评估和迭代：设计完产品架构后，进行评估和反馈。
根据反馈进行调整和迭代，不断改进产品架构。
8. 文档化和沟通：将产品架构进行文档化，确保开发团队和其他相关人员能够清晰理解产品的架构设计。
需要注意的是，产品架构是一个抽象的概念，因此在实际应用中可能有不同的方法和技术来进行架构设计。
以上教程提供了一个基本的架构设计流程，但根据具体情况和项目要求，可能需要灵活调整和定制化。
最终的架构设计应该是根据产品特点和需求来制定的。
搭建体系的底层逻辑
搭建体系的底层逻辑
搭建一个系统的底层逻辑是构建系统的基础框架和核心功能，以支持系统的正常运行和提供用户所需的功能。
下面是一些搭建系统底层逻辑时的常见步骤和考虑因素：
1.需求分析：明确系统的功能和业务需求，确定系统要解决的
问题和目标。
2.架构设计：根据需求分析，设计系统的整体架构，包括模块
划分、层次结构、数据流、功能流程等。
3.技术选型：选择适合系统需求的技术和工具，包括编程语言、框架、数据库等。
4.数据模型设计：设计系统的数据模型，包括数据库表结构、
关系、索引等。
5.模块开发：根据系统的功能划分，逐个开发系统的各个模块，并进行单元测试。
6.模块集成：将各个模块进行集成测试，确保模块之间的协作
和交互正常。
7.错误处理：设计系统的错误处理机制，包括异常处理、错误
提示和日志记录等。
8.安全性考虑：保护系统的安全性，包括身份验证、权限控制、数据加密等。
9.性能优化：对系统进行性能测试和调优，确保系统在高并发
和大数据量情况下也能快速响应。
10.部署和上线：根据实际情况选择合适的部署方式，将系统
上线运行。
在搭建系统的底层逻辑时，需要综合考虑系统的功能需求、技术选型、性能和安全等因素，保证系统的稳定运行和用户满意度。
同时，也需要注重系统的可扩展性和维护性，以便后续的功能迭代和系统维护。
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今天我们来谈谈一个网站一般是如何一步步来构建起系统架构的，虽然我们希望网站一开始就能有一个很好的架构，但MKS告诉我们事物是在发展中不断前进的，网站架构也是随着业务的扩大、用户的需求不断完善的，下面是一个网站架构逐步发展的基本过程，读完后，请思考，你现在在哪个阶段。
架构演变第一步：物理分离WebServer和数据库最开始，由于某些想法，于是在互联网上搭建了一个网站，这个时候甚至有可能主机都是租借的，但由于这篇文章我们只关注架构的演变历程，因此就假设这个时候已经是托管了一台主机，并且有一定的带宽了。
这个时候由于网站具备了一定的特色，吸引了部分人访问，逐渐你发现系统的压力越来越高，响应速度越来越慢，而这个时候比较明显的是数据库和应用互相影响，应用出问题了，数据库也很容易出现问题，而数据库出问题的时候，应用也容易出问题。
于是进入了第一步演变阶段：将应用和数据库从物理上分离，变成了两台机器，这个时候技术上没有什么新的要求，但你发现确实起到效果了，系统又恢复到以前的响应速度了，并且支撑住了更高的流量，并且不会因为数据库和应用形成互相的影响。
看看这一步完成后系统的图示：架构演变第二步：增加页面缓存好景不长，随着访问的人越来越多，你发现响应速度又开始变慢了，查找原因，发现是访问数据库的操作太多，导致数据连接竞争激烈，所以响应变慢。
但数据库连接又不能开太多，否则数据库机器压力会很高，因此考虑采用缓存机制来减少数据库连接资源的竞争和对数据库读的压力。
这个时候首先也许会选择采用squid等类似的机制来将系统中相对静态的页面（例如一两天才会有更新的页面）进行缓存（当然，也可以采用将页面静态化的方案），这样程序上可以不做修改，就能够很好的减少对WebServer的压力以及减少数据库连接资源的竞争，OK，于是开始采用squid来做相对静态的页面的缓存。
看看这一步完成后系统的图示：这一步涉及到了这些知识体系：前端页面缓存技术，例如squid，如想用好的话还得深入掌握下squid的实现方式以及缓存的失效算法等。
架构演变第三步：增加页面片段缓存增加了squid做缓存后，整体系统的速度确实是提升了，WebServer的压力也开始下降了，但随着访问量的增加，发现系统又开始变的有些慢了。
在尝到了squid之类的动态缓存带来的好处后，开始想能不能让现在那些动态页面里相对静态的部分也缓存起来呢，因此考虑采用类似ESI之类的页面片段缓存策略，OK，于是开始采用ESI来做动态页面中相对静态的片段部分的缓存。
看看这一步完成后系统的图示：这一步涉及到了这些知识体系：页面片段缓存技术，例如ESI等，想用好的话同样需要掌握ESI的实现方式等；架构演变第四步：数据缓存在采用ESI之类的技术再次提高了系统的缓存效果后，系统的压力确实进一步降低了，但同样，随着访问量的增加，系统还是开始变慢。
经过查找，可能会发现系统中存在一些重复获取数据信息的地方，像获取用户信息等，这个时候开始考虑是不是可以将这些数据信息也缓存起来呢，于是将这些数据缓存到本地内存，改变完毕后，完全符合预期，系统的响应速度又恢复了，数据库的压力也再度降低了不少。
看看这一步完成后系统的图示：这一步涉及到了这些知识体系：缓存技术，包括像Map数据结构、缓存算法、所选用的框架本身的实现机制等。
架构演变第五步：增加WebServer好景不长，发现随着系统访问量的再度增加，webserver机器的压力在高峰期会上升到比较高，这个时候开始考虑增加一台webserver，这也是为了同时解决可用性的问题，避免单台的webserver down机的话就没法使用了，在做了这些考虑后，决定增加一台webserver，增加一台webserver时，会碰到一些问题，典型的有：1、如何让访问分配到这两台机器上，这个时候通常会考虑的方案是Apache 自带的负载均衡方案，或LVS这类的软件负载均衡方案；2、如何保持状态信息的同步，例如用户session等，这个时候会考虑的方案有写入数据库、写入存储、cookie或同步session信息等机制等；3、如何保持数据缓存信息的同步，例如之前缓存的用户数据等，这个时候通常会考虑的机制有缓存同步或分布式缓存；4、如何让上传文件这些类似的功能继续正常，这个时候通常会考虑的机制是使用共享文件系统或存储等；在解决了这些问题后，终于是把webserver增加为了两台，系统终于是又恢复到了以往的速度。
看看这一步完成后系统的图示：这一步涉及到了这些知识体系：负载均衡技术（包括但不限于硬件负载均衡、软件负载均衡、负载算法、linux 转发协议、所选用的技术的实现细节等）、主备技术（包括但不限于ARP欺骗、linuxheart-beat等）、状态信息或缓存同步技术（包括但不限于Cookie技术、UDP协议、状态信息广播、所选用的缓存同步技术的实现细节等）、共享文件技术（包括但不限于NFS等）、存储技术（包括但不限于存储设备等）。
架构演变第六步：分库享受了一段时间的系统访问量高速增长的幸福后，发现系统又开始变慢了，这次又是什么状况呢，经过查找，发现数据库写入、更新的这些操作的部分数据库连接的资源竞争非常激烈，导致了系统变慢，这下怎么办呢？此时可选的方案有数据库集群和分库策略，集群方面像有些数据库支持的并不是很好，因此分库会成为比较普遍的策略，分库也就意味着要对原有程序进行修改，一通修改实现分库后，不错，目标达到了，系统恢复甚至速度比以前还快了。
看看这一步完成后系统的图示：这一步涉及到了这些知识体系：这一步更多的是需要从业务上做合理的划分，以实现分库，具体技术细节上没有其他的要求；但同时随着数据量的增大和分库的进行，在数据库的设计、调优以及维护上需要做的更好，因此对这些方面的技术还是提出了很高的要求的。
架构演变第七步：分表、DAL和分布式缓存随着系统的不断运行，数据量开始大幅度增长，这个时候发现分库后查询仍然会有些慢，于是按照分库的思想开始做分表的工作。
当然，这不可避免的会需要对程序进行一些修改，也许在这个时候就会发现应用自己要关心分库分表的规则等，还是有些复杂的。
于是萌生能否增加一个通用的框架来实现分库分表的数据访问，这个在ebay的架构中对应的就是DAL，这个演变的过程相对而言需要花费较长的时间。
当然，也有可能这个通用的框架会等到分表做完后才开始做。
同时，在这个阶段可能会发现之前的缓存同步方案出现问题，因为数据量太大，导致现在不太可能将缓存存在本地，然后同步的方式，需要采用分布式缓存方案了。
于是，又是一通考察和折磨，终于是将大量的数据缓存转移到分布式缓存上了。
看看这一步完成后系统的图示：这一步涉及到了这些知识体系：分表更多的同样是业务上的划分，技术上涉及到的会有动态hash算法、consistenthash算法等；DAL涉及到比较多的复杂技术，例如数据库连接的管理（超时、异常）、数据库操作的控制（超时、异常）、分库分表规则的封装等；架构演变第八步：增加更多的WebServer在做完分库分表这些工作后，数据库上的压力已经降到比较低了，又开始过着每天看着访问量暴增的幸福生活了。
突然有一天，发现系统的访问又开始有变慢的趋势了，这个时候首先查看数据库，压力一切正常，之后查看webserver，发现apache阻塞了很多的请求，而应用服务器对每个请求也是比较快的，看来是请求数太高导致需要排队等待，响应速度变慢。
这还好办，一般来说，这个时候也会有些钱了，于是添加一些webserver服务器，在这个添加webserver服务器的过程，有可能会出现几种挑战：1、Apache的软负载或LVS软负载等无法承担巨大的web访问量（请求连接数、网络流量等）的调度了，这个时候如果经费允许的话，会采取的方案是购买硬件负载平衡设备，例如F5、Netsclar、Athelon之类的，如经费不允许的话，会采取的方案是将应用从逻辑上做一定的分类，然后分散到不同的软负载集群中；2、原有的一些状态信息同步、文件共享等方案可能会出现瓶颈，需要进行改进，也许这个时候会根据情况编写符合网站业务需求的分布式文件系统等；在做完这些工作后，开始进入一个看似完美的无限伸缩的时代，当网站流量增加时，应对的解决方案就是不断的添加webserver。
看看这一步完成后系统的图示：这一步涉及到了这些知识体系：到了这一步，随着机器数的不断增长、数据量的不断增长和对系统可用性的要求越来越高，这个时候要求对所采用的技术都要有更为深入的理解，并需要根据网站的需求来做更加定制性质的产品。
架构演变第九步：数据读写分离和廉价存储方案突然有一天，发现这个完美的时代也要结束了，数据库的噩梦又一次出现在眼前了。
由于添加的webserver太多了，导致数据库连接的资源还是不够用，而这个时候又已经分库分表了，开始分析数据库的压力状况，可能会发现数据库的读写比很高，这个时候通常会想到数据读写分离的方案。
当然，这个方案要实现并不容易，另外，可能会发现一些数据存储在数据库上有些浪费，或者说过于占用数据库资源，因此在这个阶段可能会形成的架构演变是实现数据读写分离，同时编写一些更为廉价的存储方案，例如BigTable这种。
看看这一步完成后系统的图示：这一步涉及到了这些知识体系：数据读写分离要求对数据库的复制、standby等策略有深入的掌握和理解，同时会要求具备自行实现的技术；廉价存储方案要求对OS的文件存储有深入的掌握和理解，同时要求对采用的语言在文件这块的实现有深入的掌握。
架构演变第十步：进入大型分布式应用时代和廉价服务器群梦想时代经过上面这个漫长而痛苦的过程，终于是再度迎来了完美的时代，不断的增加webserver就可以支撑越来越高的访问量了。
对于大型网站而言，人气的重要毋庸置疑，随着人气的越来越高，各种各样的功能需求也开始爆发性的增长。
这个时候突然发现，原来部署在webserver上的那个web应用已经非常庞大了，当多个团队都开始对其进行改动时，可真是相当的不方便，复用性也相当糟糕，基本是每个团队都做了或多或少重复的事情，而且部署和维护也是相当的麻烦。
因为庞大的应用包在N台机器上复制、启动都需要耗费不少的时间，出问题的时候也不是很好查，另外一个更糟糕的状况是很有可能会出现某个应用上的bug就导致了全站都不可用，还有其他的像调优不好操作（因为机器上部署的应用什么都要做，根本就无法进行针对性的调优）等因素，根据这样的分析，开始痛下决心，将系统根据职责进行拆分，于是一个大型的分布式应用就诞生了，通常，这个步骤需要耗费相当长的时间，因为会碰到很多的挑战：1、拆成分布式后需要提供一个高性能、稳定的通信框架，并且需要支持多种不同的通信和远程调用方式；2、将一个庞大的应用拆分需要耗费很长的时间，需要进行业务的整理和系统依赖关系的控制等；3、如何运维（依赖管理、运行状况管理、错误追踪、调优、监控和报警等）好这个庞大的分布式应用。