server的三条要求：
高性能：对于大量请求，及时高速的响应
高可用：7*24 不间断，出现问题自己主动转移。这叫fail over（故障转移）
伸缩性：使用跨机器的通信（TCP）
另外不论什么网络系统结构都能够抽象成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client）。
一个典型的server架构：
注： epoll是linux下最高效的网络I/O
因为server须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，以下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--数据訪问层）。也能够再使用连接池（DAL队列服务+连接池）这样不须要又一次连接。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server（操作系统业务处理），数据库逻辑不要太复杂。仅仅是进行一定的辅助业务处理。
（2）缓存数据。可是面临缓存的更新和同步的问题，例如以下：
1. 缓存的时效性。if timeout then 又一次去数据库查询。（将热点数据放至缓存）这样的方法实时性较差。
2. 一旦数据库更新，马上通知前端缓存更新。
Update之后改动更新缓存，实时性较好。可能实现起来较难。
假设内存不够用，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）。
上面提到的这些都能够使用开源产品实现：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。这些软件是能够跨server的。可是假设部署在应用server上，则是局部的，其它同级server訪问非常麻烦。
可是假设单独布置机器，使用分布式缓存，这些就是全局的。全部的应用server都能够訪问。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，我们能够对数据库进行负载均衡。使用主server进行写操作，从server进行读操作。DAL进行读写分离，通过replication机制进行主从server间的同步。
【4】数据分区（分库、分表）
分库：数据库能够依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）
更加经常使用的分表--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，这样的方式非常easy扩展水平结构。
（二）应用server瓶颈
加入任务server相应用server的任务分配进行负载均衡，当中又分为主动和被动两种方案：
（1）应用server被动接受方案：
使用任务server实现负载均衡，暴露一个接口，任务server能够当作一个client，应用server看作httpserver
任务server能够监视应用server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server来分配任务.
（2）应用server主动到任务server接受任务进行处理
应用server处理完自己的任务后主动向任务server申请求任务。
（1）的方式可能会造成不公平。（2）的缺点是假设应用server处理不同的业务。那么可能任务server的编程逻辑会非常复杂。
当中任务server能够设置多台。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server，任务server）不论什么位置出现瓶颈就仅仅须要添加server好了。
为了高效的进行服务端的编程。我们也须要知道server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：是否须要多线程。哪个好？单核server（採用状态机的编程效率最佳，类似OS中的进程切换）
多线程可以充分发挥多核server的性能，也要注意线程间切换的开销
（3）内存分配 ------> 内存池，降低向操作系统申请内存
（4）锁竞争 -------> 通过逻辑尽量降低锁的使用
以上的信息能够归纳为以下的这张图：
我们接下来介绍实际中的大型站点架构的演变过程，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
watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQv/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/Center" alt="">
Apache/Nginx处理静态（前端server） JBoss/Tomat处理动态 （后端server）
[Step2]缓存处理
1.浏览器缓存降低对站点的訪问
2.前端server静态页面缓存降低对webserver的请求
3.动态中相对静态的部分使用ESI
4.本地缓存降低对数据库的查询
[Step3]web server集群+读写分离
DNS负载均衡
在DNSserver中，能够为多个不同的地址配置同一个名字，对于不同的客户机訪问同一个名字，得到不同的地址。
反向代理
使用代理server将请求发给内部server，让代理server将请求均匀转发给多台内部webserver之中的一个。从而达到负载均衡的目的。标准代理方式是客户使用代理訪问多个外部Webserver。而这样的代理方式是多个客户使用它訪问内部Webserver。因此也被称为反向代理模式。
基于NAT的负载均衡技术LVSF5硬件负载均衡
数据库负载均衡
[Step4]CDN、分布式缓存、分库分表
眼下流行分布式缓存方案：memcached、membase、redis等，基本上当前的NoSQL方案都能够用来做分布式缓存方案
[Step5]多数据中心+分布式存储与计算
watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQv/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/Center" alt="">
技术点：分布式文件系统（DFS）
Map/Reduce：
文件太大，无法载入至内存。切割得到key-value数据，这个是map过程（多个机器完毕）
将其合并的过程称为reduce。Map-->combine-->reduce，这就是所谓的分布式计算。