服务器的三条要求：
高性能：对于大量请求，及时快速的响应
高可用：7*24 不间断，出现故障自动转移，这叫fail over（故障转移） 伸缩性：使用跨机器的通信（TCP）
另外任何网络系统结构都可以抽象成C/S架构，我们常说的B/S模式本质上也是C/S架构（浏览器看作客户端）。 一个典型的服务器架构：
注： epoll是linux下最高效的网络I/O
由于服务器需要高效处理大并发连接，因此多个位置均可能出现性能瓶颈，下面我们分析不同位置产生瓶颈的原因及其处理方法： （一）数据库瓶颈
【1】超过数据库的连接数的解决方法：加上一层DAL，使用队列等待（队列等待--数据访问层），也可以再使用连接池（DAL队列服务+连接池）这样不需要重新连接，直接从池中找资源。
【2】超出时限的解决方法：
（1）将业务逻辑放置应用服务器（操作系统业务处理），数据库逻辑不要太复杂，只是进行一定的辅助业务处理。
（2）缓存数据，但是面临缓存的更新和同步的问题，如下：
1. 缓存的时效性，if timeout then 重新去数据库查询，（将热点数据放至缓存）这种方法实时性较差。
2. 一旦数据库更新，立即通知前端缓存更新。Update之后修改更新缓存，实时性较好。可能实现起来较难。
如果内存不够用，那么就放到外部磁盘，使用缓存换页机制（类似OS中的内存换页）。 上面提到的这些都可以使用开源产品实现：Nosql ---> （反sql ） 主要存放非关系的数据，key/value
还有Redis ，memached 缓存等分布式开源软件。这些软件是可以跨服务器的，但是如果部署在应用服务器上，则是局部的，其他同级服务器访问很麻烦。
但是如果单独布置机器，使用分布式缓存，这些就是全局的，所有的应用服务器都可以访问，方便快捷。 【3】数据库读写分离
数据库的查询操作一般比写操作频繁，我们可以对数据库进行负载均衡，使用主服务器进行写操作，从服务器进行读操作，DAL进行读写分离，通过replication机制进行主从服务器间的同步。
【4】数据分区（分库、分表）
分库：数据库可以按照一定的逻辑把表分散到不同的数据库--->垂直分区（用户表，业务表）
更加常用的分表--水平分区：将表中的记录分至不同的数据库，10条记录分至10个数据库，类似这样，这种方式很容易扩展水平结构。 （二）应用服务器瓶颈
添加任务服务器对应用服务器的任务分配进行负载均衡，其中又分为主动和被动两种方案：
（1）应用服务器被动接受方案：
使用任务服务器实现负载均衡，暴露一个接口，任务服务器可以当作一个客户端，应用服务器看作http服务器
任务服务器可以监视应用服务器的负载，CPU/IO/并发/内存换页高，查询到信息后，选取负载最低（算法确定）的服务器来分配任务.
（2）应用服务器主动到任务服务器接受任务进行处理
应用服务器处理完自己的任务后主动向任务服务器申请求任务。
（1）的方式可能会造成不公平，（2）的缺点是如果应用服务器处理不同的业务，那么可能任务服务器的编程逻辑会很复杂。
其中任务服务器可以设置多台，彼此之间通过心跳联系------>满足 高可用性（fail over机制）。
如此一来（数据库，缓存，应用服务器，任务服务器）任何位置出现瓶颈就只需要增加服务器好了。
为了高效的进行服务端的编程，我们也需要知道服务器性能四大杀手： （1）数据拷贝 ----> 缓存来解决
（2）环境切换 -----> 理性创建线程：是否需要多线程，哪个好？单核服务器（采用状态机的编程效率最佳，类似OS中的进程切换）
多线程能够充分发挥多核服务器的性能，也要注意线程间切换的开销 （3）内存分配 ------> 内存池，减少向操作系统申请内存 （4）锁竞争 -------> 通过逻辑尽量减少锁的使用 以上的信息可以归纳为下面的这张图：
我们接下来介绍实际中的大型网站架构的演变过程，和我们上面的问题处理流程基本一致：
[Step1]web server与数据库分离
Apache/Nginx处理静态（前端服务器） JBoss/Tomat处理动态 （后端服务器） [Step2]缓存处理
1.浏览器缓存减少对网站的访问
2.前端服务器静态页面缓存减少对web服务器的请求 3.动态中相对静态的部分使用ESI 4.本地缓存减少对数据库的查询
[Step3]web server集群+读写分离
负载均衡：
前端负载均衡
DNS负载均衡
在DNS服务器中，可以为多个不同的地址配置同一个名字，对于不同的客户机访问同一个名字，得到不同的地址。 反向代理
使用代理服务器将请求发给内部服务器，让代理服务器将请求均匀转发给多台内部web服务器之一，从而达到负载均衡的目的。标准代理方式是客户使用代理访问多个外部Web服务器，而这种代理方式是多个客户使用它访问内部Web服务器，因此也被称为反向代理模式。
基于NAT的负载均衡技术 LVS
F5硬件负载均衡
大并发数据架构 - 图文
