大型网站架构演化发展历程一、大型网站系统的特点二、大型网站的演变过程1. 初始阶段的网站架构2. 应用服务和数据分离3. 使用缓存改善网站性能4. 使用应用服务器集群改善网站的并发处理能力5. 数据库读写分离6. 使用反向代理和CDN加速网站响应7. 使用分布式文件系统和分布式数据库系统8. 使用NoSQL和搜索引擎9. 业务拆分10. 分布式服务三、大型网站架构演化的价值观1. 大型网站架构技术的核心价值是随网站所需灵活应对2. 驱动大型网站技术发展的主要力量是网站业务的发展四、网站架构设计误区
每年电商双11大促对背后技术人都是一次大考，阿里数据库团队表示。经过9年的发展，双11单日交易额从2009年的0.5亿一路攀升到2017年的1682亿，秒级交易创建峰值达到了32.5万笔/秒。支撑这一切业务指标的背后，是底层技术体系的一次次迭代升级。
在这个互联网开发时代，作为一名软件工程师，我们经常会听到大型网站架构这个字眼，那到底什么是大型网站呢，这样的网站又是一种什么样的架构设计呢？
作者：叶军 来自：http://www.yejun.cn/?p=1154 一个网站就像一个人，存在一个从小到大的过程。养一个网站和养一个人一样，不同时期需要不同的方法，不同的方法下有共同的原则。本文
PS：通过看的技术文章，在详细的看看这本书，其实互联网技术不过如此，自古真情留不住，唯有套路的人心，都是前人总结的解决问题的方案和套路，对于有互联网经验这本书还是很不错的，大大的拓宽技术经验，光看这本书的目录估计都被虎的一愣一愣的，其实都不复杂，都是一些经验，其实在互联网公司呆过这些都是常用的技术。还是那句话，没搞过想破脑子就是不会，需要的还是场景。
摘要: 大型网站的挑战主要来自庞大的用户，高并发的访问和海量数据，任何简单的业务一旦需要处理数以P计的数据和面对数以亿计的用户，问题就会变得棘手。大型网站架构主要就是解决这类问题。
来源：http://blog.jobbole.com/96035/ 伯乐在线 - HollisChuang 大型网站的挑战主要来自庞大的用户，高并发的访问和海量数据，任何简单的业务一旦需要处理数以P计的数据和面对数以亿计的用户，问题就会变得棘手。大型网站架构主要就是解决这类问题。 本文内容大部分来自《大型网站技术架构》，这本书很值得一看，强烈推荐。 大型网站系统的特点 高并发，大流量 需要面对高并发用户，大流量访问。Google 日均 PV 35 亿，日 IP 访问数 3 亿；腾讯 QQ 的最大在线用户数
对很多创业公司而言，随着业务增长，网站的流量也会经历不同的阶段。从十万流量到一百万流量，再从一百万流量跨越到一千万甚至上亿的流量，网站的架构需要经历哪些变化？在“OneAPM 技术公开课”第一期中，58同城的技术委员会执行主席沈剑对此进行了详细剖析。 以下为演讲整理 本次演讲主要会阐述，58同城从小流量、中等规模流量、大流量，到更大的流量过程中，架构是如何演进的？遇到了哪些问题？以及如何解决这些问题？ 好的架构不是设计出来的，而是演进出来的 对很多创业公司而言，很难在初期就预估到流量十倍、百倍以及千倍以后网
支撑10亿PV的云存储 新冠肺炎期间，约翰霍普金斯大学开发的疫情地图网站单日PV达10亿次，查看源代码可以看出它是一个单页应用(single-page application，缩写SPA)，JS调用后端API返回动态数据。那么，部署一个10亿PV的静态网站需要购买几台服务器呢？ 答案是：0台！ 在云计算时代，静态网站已不再需要服务器，部署到云存储，开启CDN即可全球高速访问。 静态网站架构发展史 1991年，万维网诞生，包括3项关键技术： 统一资源标志符(URI)、HTML、HTTP。
压测之前要有压测方案（如压测接口、并发量、压测策略(突发、逐步加压、并发量)、压测指标(机器负载、QPS/TPS、响应时间)），之后要产出压测报告（压测方案、机器负载、QPS/TPS、响应时间(平均、最小、最大)、成功率、相关参数 等），最后根据压测报告分析的结果进行系统优化和容灾。
最近很多入群的小伙伴私聊我Java后端怎么学？学了之后能干什么？学了这个之后接着学什么？我曾和他们一样迷茫的走了一步步，现在抽时间给大家整理一份学习的技术路线，献给迷茫的小伙伴！
对很多创业公司而言，很难在初期就预估到流量十倍、百倍以及千倍以后网站架构会是什么样的一个状况。同时，如果系统初期就设计一个千万级并发的流量架构，很难有公司可以支撑这个成本。
新冠肺炎期间，约翰霍普金斯大学开发的疫情地图网站单日 PV 达 10 亿次，查看源代码可以看出它是一个单页应用（single-page application，缩写 SPA），JS 调用后端 API 返回动态数据。
电网网站架构案例系列的第二篇文章。主要讲解网站架构分析，网站架构优化，业务拆分，应用集群架构，多级缓存，分布式Session。
有句话叫做：投资啥都不如投资自己的回报率高。 从参加工作到现在，短短的几年内，我投资在自己身上的钱已超过三十多万，光买书籍的钱就已超过总投资的三分之一，买了不少于上千本书，有实体书，也有电子书。这些书不仅提升了我的技术能力，更提升了我的视野和认知。
本书暂定名称为《亿级流量网站架构核心技术——跟开涛学搭建高可用高并发系统》，如有好的书名建议欢迎留言，必当重谢。内容已交由出版社编辑，相信很快就会和大家见面。主要内容结构和目录如下所示：
时间回溯到2016年， 最初出于挖人的险恶用心，进入了一个名叫“中生代技术”的技术群。本以为和自己加入的诸多技术群类似，没想到在这里发现了一群有趣的人，一群热爱技术的人，一群为了一些技术细节争论得面红耳赤的人。因为在本公众号的一篇文字《老曹眼中的缓存技术》，在博客上是《全栈必备 缓存基础》，右军找到了我，开启了本次著书之旅。
https://blog.csdn.net/hguisu/article/details/78258430
前言： 本文在书写之前，拜读了张开涛：《亿级流量网站架构核心技术》一书，该书写的系统性很强，建议购买阅读。 本文仅代表个人观点。 本文通过一张图，将分布式开源技术的知识点串起来，方便整体了解和查阅。
本文作者张开涛。为保障《亿级流量网站架构核心技术》一书内容的连续性，有些需要读者了解的内容，或者书的补充和引申内容，会通过二维码嵌入的方式引导读者阅读学习。大家可以关注作者公众号“开涛的博客”，并从菜单栏“我的新书”中查阅相关内容。
一个好的设计要做到，解决现有的需求和问题，把控实现和进度风险，预测和规划未来，不要过度设计，从迭代中演进和完善。
这本书传达的思想是 网站要从小型网站陪伴着用户一起城战，逐步扩展到大型网站的架构演进的思路
以用户为中心，提供快速的网页访问体验。主要参数有较短的响应时间，较大的并发处理能力，较高的吞吐量，稳定的性能参数。
作者个人研发的在高并发场景下，提供的简单、稳定、可扩展的延迟消息队列框架，具有精准的定时任务和延迟队列处理功能。自开源半年多以来，已成功为十几家中小型企业提供了精准定时调度方案，经受住了生产环境的考验。为使更多童鞋受益，现给出开源框架地址：
本文是学习大型分布式网站架构的技术总结。对架构一个高性能、高可用、可伸缩及可扩展的分布式网站进行了概要性描述，并给出一个架构参考。文中一部分为读书笔记，一部分是个人经验总结，对大型分布式网站架构有较好的参考价值。 1、大型网站的特点 用户多，分布广泛 大流量，高并发 海量数据，服务高可用 安全环境恶劣，易受网络攻击 功能多，变更快，频繁发布 从小到大，渐进发展 以用户为中心 免费服务，付费体验 2、大型网站架构目标 高性能：提供快速的访问体验。 高可用：网站服务一直可以正常访问。 可伸缩：通过硬件增加/减少
精彩早知道 消息队列概述 消息队列应用场景 消息中间件示例 JMS消息服务（见第二篇：大型网站架构系列：分布式消息队列（二）） 常用消息队列（见第二篇：大型网站架构系列：分布式消息队列（二）） 参考（推荐）资料（见第二篇：大型网站架构系列：分布式消息队列（二）） 本次分享总结（见第二篇：大型网站架构系列：分布式消息队列（二）） 一、消息队列概述 消息队列中间件是分布式系统中重要的组件，主要解决应用耦合，异步消息，流量削锋等问题。实现高性能，高可用，可伸缩和最终一致性架构。是大型分布式系统不可缺少的中间件。
本文是学习大型分布式网站架构的技术总结。对架构一个高性能、高可用、可伸缩及可扩展的分布式网站进行了概要性描述，并给出一个架构参考。文中一部分为读书笔记，一部分是个人经验总结，对大型分布式网站架构有较好的参考价值。
一个创业公司起步时很可能就两台机器，一台Web 服务器、一台数据库服务器，在一个应用系统中集成了所有功能模块，但随着业务的发展、流量的增长，单应用远远不能满足业务需求。
墨菲定律 - 任何事没有表面看起来那么简单 - 所有的事都会比预计的时间长 - 可能出错的事情总会出错 - 担心某种事情发生，那么它就更有可能发生
大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说电商网站架构图_电商架构图,希望能够帮助大家进步!!!
大型网站架构是一个系列文档，欢迎大家关注。本次分享主题：电商网站架构案例。从电商网站的需求，到单机架构，逐步演变为常用的，可供参考的分布式架构的原型。除具备功能需求外，还具备一定的高性能，高可用，可伸缩，可扩展等非功能质量需求（架构目标）。
很早就想把书单更新一下了，昨晚加今天早上花了几个时间对之前的书单进行了分类和补充完善。虽是终极版，但一定还有很多不错的 Java 书籍我没有添加进去，会继续完善下去。希望这篇文章对你有帮助，不要再无书可看。
很早就想把JavaGuide的书单更新一下了，昨晚加今天早上花了几个时间对之前的书单进行了分类和补充完善。虽是终极版，但一定还有很多不错的 Java 书籍我没有添加进去，会继续完善下去。希望这篇文章对你有帮助，不要再无书可看。
前言 大家都知道淘宝、天猫、京东以及聚美之类的电商网站，她们的商品页会存在多套模板，各套模板的元数据是一样的，只是展示方式不一样。特别是对于店主而言商品详情页个性化需求非常多，就商品单页各个维度信息来说，数据来源也是非常多的。这时候，如果我们再实时的去查询各个数据源组织数据，对于数据库来说开销是巨大的，秒杀更是如此。 静态化 在这里我们就做一个简单商品详情页静态页生成，大家工作中根据实际情况做调整优化。后面如果大家对商品详情页架构感兴趣，可以去了解下《亿级流量网站架构核心技术》书中的如何构建需求响应式亿级商
大家都知道淘宝、天猫、京东以及聚美之类的电商网站，她们的商品页会存在多套模板，各套模板的元数据是一样的，只是展示方式不一样。特别是对于店主而言商品详情页个性化需求非常多，就商品单页各个维度信息来说，数据来源也是非常多的。这时候，如果我们再实时的去查询各个数据源组织数据，对于数据库来说开销是巨大的，秒杀更是如此。
我们知道SEO是一门技术，但针对包罗万象的企业而言，各个行业的网站都具有不一样的特点，其中，五金企业网站更多的是侧重在B2B领域。
大型网站的挑战主要来自庞大的用户，高并发的访问和海量数据，任何简单的业务一旦需要处理数以P计的数据和面对数以亿计的用户，问题就会变得棘手。大型网站架构主要就是解决这类问题。更多内容也可以阅读各大互联网
一、I/O优化 1、增加缓存，减少磁盘的访问次数。 2、优化磁盘的管理系统，设计最优的磁盘方式策略，以及磁盘的寻址策略，这是在底层操作系统层面考虑的。 3、设计合理的磁盘存储数据块，以及访问这些数据库的策略，这是在应用层面考虑的。例如，我们可以给存放的数据设计索引，通过寻址索引来加快和减少磁盘的访问量，还可以采用异步和非阻塞的方式加快磁盘的访问速度。 4、应用合理的RAID策略提升磁盘I/O。 二、Web前端调优 1、减少网络交互的次数（多次请求合并） 2、减少网络传输数据量的大小(压缩) 3、尽量减少编
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 当程序员的发展遇到一定的瓶颈时，很多人会选择架构师的发展路径。 如果你也想从程序员晋升为架构师，那么希望今天分享的7本“架构”类图书能够帮到你！ ---- 01 ▊《架构整洁之道》 [美] Robert C. Martin 著 孙宇聪 译 鄢倩 校 整洁之道再续新篇 Bob大叔封山之作 熔举世热门架构于一炉 揭通用黄金法则以真言 左耳朵耗子|余晟倾情作序 善用软件架构的通用法则，即可显著提升开发者在所有软件系统全生命周期内的生产力。 Mart
稳定性设计第一篇：在分布式系统下，线上的某一个功能按钮背后会有很多个服务共同完成，这些服务之间有依赖关系，且有一定的顺序调用。那么这些服务如果其中有一个环节出现问题，会带来一些连锁反应。
在压测时我们可以找出每个系统的处理峰值，然后通过设定峰值阈值，来防止当系统过载时，通过拒绝处理过载的请求来保障系统可用。
Web2.0的兴起，掀起了互联网新一轮的网络创业大潮。以用户为导向的新网站建设概念，细分了网站功能和用户群，不仅成功的造就了一大批新生的网站，也极大的方便了上网的人们。但Web2.0以用户为导向的理念，使得新生的网站有了新的特点——高并发，高流量，数据量大，逻辑复杂等，对网站建设也提出了新的要求。
在建设网站之前首先需要做的是制作好企业网站建设方案，需要网站设计人员分析如今市面上的行业状况是怎么样的，公司的自身业务需求是什么，同时还需要规划好网站的页面排版结构。将这些方面都综合起来做成一份用户设计说明书，这个就是网站设计建设的方案了，我们来介绍网站建设方案包含哪些方面？
心法：遇强则强，遇弱则弱；如果你觉得自己Low，那就是你的对手Low（对手包括你自己）! 第一式、监控报警报表 没有监控就是不知己，不知己每战必殆。 没有报警就是不能兼听，不兼听就不明。 没有报表
实际常用：应用无状态，配置文件有状态，例如，不同的机房读取不同的配置文件，通过配置中心指定。
1、大型网站系统与JAVA中间件实践 本书围绕大型网站和支撑大型网站架构的Java中间件的实践展开介绍。 从分布式系统的知识切入，让读者对分布式系统有基本的了解；然后介绍大型网站随着数据量、访问量增长而发生的架构变迁；接着讲述构建Java中间件的相关知识；之后的几章都是根据笔者的经验来介绍支撑大型网站架构的Java中间件系统的设计和实践。希望读者通过本书可以了解大型网站架构变迁过程中的较为通用的问题和解法，并了解构建支撑大型网站的Java中间件的实践经验。 对于有一定网站开发、设计经验，并想了解大型网站
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
