高并发大流量网站架构简单思路

******************************* 前端 ******************************* 1.增长必要的硬件和带宽，同时额外储备一部分，以备不时之需 2.特别监控网络数据流量是否正常，如是否有大规模的爬虫、DDOS等浑水摸鱼，能够针对iP和Cookie的限流 3.使用CDN同时作一些必要的算法改造，动静分离 ******************************* 代码端 ******************************* 1.必要的代码优化改造如软件升级、慢查询、客户端缓存、多线程之类 2.设计高峰期时的降级使用：关掉或暂停非核心的页面功能、后端统计功能 3.SOA作好横向扩展，最好是自动化扩展 4.负载选择七层仍是四层，负载会不是瓶颈 5.各类高大上的缓存：reids、mongdb、memcache等 6.web到数据库端须要一个“隔离区”，让数据平稳、源源不断的进入数据库 7.尽可能不要使用带复杂业务逻辑处理的存储过程（犹其是在N大数据结果集中作业务逻辑处理)，减小数据库CPU和内存压力 8.功能模块间，作好隔离，不能由于一个功能加载不出数据，而影响其它非相互依赖功能。 9.合理的链接池设计 ******************************* 后端 ******************************* 1.主从复制： 状况1：很难作到实时，可是切换时，可能有部分数据没有同步过来，带来了数据的一致性问题。 能够在操做主数据库的同时，记录操做日志，切换到备时，会和操做日志作个check，补齐未同步过来的数据； 状况2：dbrd+master-slave模式或share eveything架构 2.PXC或MGC群集的share nothing架构 3.按照页面不一样需求拆分数据库:如用户登陆、购物车、下单、支付等分布在不一样数据库 4.按区域划分DB：如华东、华北、华中、华南、华西不一样区域用户到不一样IDC的DB，最后数据汇总到总部IDC便可；当问题爆发时不会影响全局；单机房DB压力会下降. 5.数据库硬件：如使用SSD、闪存存储等. 6.纯内存数据库：如timesten、HANA或本身定制开发 7.杀手锏： 1）强行设置交易完成如起飞时间也过也不可能退款的数据归档，归档数据只供查询 . 2）若是第一种强行归档数据量依然巨大，能够按照天如10天以前的归档，毕竟 80以上的交易都会完成，在不大量修改代码的状况，如前端须要退款、改签处理， 将数据直接insert导入主库便可，毕竟数据库insert不是最大的瓶颈. 3）按照订单状态拆分：下单未支付、支付完成、处理中、支付完成，分别架构到不一样的表. ---------多机房容灾探讨 1.异地机房容灾 A->P仍是A->A 2.单机房能够考虑多路光纤 3.底层复制：硬件、软件(RSYNC、DBRD、OGG)