我们都知道万事万物皆从简单逐步演化至复杂，那么映射到大型网站中，它必然也需要经历从简单走向复杂的一个过程。当年的阿里巴巴据说是在马云家搭建起来的，经过了无数版本的演化才有目前的体量。
所以技术发展一定是跟随业务的，在满足业务的前提下，才会有技术的发展。
我们来看看一个大型网站最核心的几个特点：
高并发、大流量：需要面对大量用户的同一时间的访问，为了网站的健壮性，需要满足大量用户同时访问的情况。
高可用：目前的网站系统需要7*24个小时不间断的服务。
海量数据：每日产生的数据量可能会异常庞大，在存储和管理数据上，需要使用大量服务器。
安全性：只要部署在外网，则有可能面临各种黑客的入侵，甚至窃取普通用户的数据，给用户造成损失。
当然，上述的特点是满足大型网站的必须要实现的内容，在网站演化阶段可以逐步完善，接下来我们看看一个网站的自我修养之路吧。
演化历程
大型网站的主要挑战来源于庞大的用户量，有了用户量则会产生大量的并发数，同时也会带来海量的数据。
所以我们整个演化历程也是基于用户数的提升进行的，当技术无法满足现状时，则需要考虑下一步技术发展的对策。
好吧，路漫漫其修远兮，我们不能一下子吃成大胖子，先着眼于眼前，通过简单的开发来验证一下市场对该产品的接受度，才考虑后续的发展。
那么一开始的网站是什么样子的呢？
初始的网站架构
在刚开始搭建阶段，网站没有过多的用户数，此时只需要一台服务器就足够了，将应用程序、数据库、文件等所有资源都放在一台服务器内，然后部署在Apache上（简单理解是一款WEB服务器软件），数据库使用MySQL，这时候网站就可以使用了。
这种情况下，整个网站采用单体服务器进行开发，可以达到快速上线的效果，在得到市场的良好反馈上，才继续下一步的发展。
同时，因为采用了很多开源的软件，对于开发的资金和成本也能得到大大的控制，简单又快捷！
应用服务和服务数据分离
经过了市场的一段时间验证，发现用户对该网站接受度良好，并且用户量在不断提升。
这时候初始的网站架构无法满足用户数的继续增加了，越来越多的访问量让这个服务器摇摇欲坠，同时也带来了数据存储的问题，这时候我们需要原本的一个服务器拆分多个服务器，将应用、文件、数据库进行独立部署。
应用服务器主要处理业务逻辑，也是代码层的内容，文件服务器则专门存储用户上传的文件，数据服务器则存储用户产生的数据。
这时候整体的架构已经有低耦合的雏形了，不过随着业务的发展，又带来了新的问题。
我们发现当用户数的上升，也会产生越来越多的数据，导致数据库的压力越来越大，网页上读取数据和写入数据越来越缓慢（简单来说就是网站会一直加载状态），让用户体验大大降低。
使用缓存改善网站性能
为了避免用户因为网站加载速度慢而造成的流失，我们需要对数据存储方式进行优化。
首先存放在数据库的都是持久化的，数据不会自行消失，所以我们网页产生的数据会越来越多。
基于此，我们可以在网站中增加缓存的概念，这里的缓存不是浏览器的缓存的意思，它主要的作用是改善网站的数据访问速度和性能的。
由于缓存的数据是存储在内存中，读取非常快速，但是唯一的缺点是容量不够，无法存取大量的数据，可以通过两个解决方案优化解决
1.找到使用最多的数据放置在缓存中，而不是全部数据，比如淘宝网站中，只有一小部分的内容才是用户最关注的，其余的用户访问量并不大，我们将重要的内容放置在缓存中。
2.使用分布式缓存，采用集群的方式，部署多个缓存服务器。
这时候数据的问题解决了，但是随着用户请求量逐步增多，每次用户登录网站，都会发送一次请求到应用服务器上，但是应用服务器有自身的瓶颈，可能导致某些用户请求不成功，直接造成无法访问网站。
使用应用服务器集群
既然单体的应用服务器不能满足要求，那我们就沿用集群缓存的概念，同样采用应用服务器集群减轻应用服务器的压力。
那么这里可以思考一下，我们为何不用一台超强的服务器来解决，而是通过集群的方式解决呢？
其实原因也很明显，因为网站是不断发展的，用户量也会逐渐增多，如果只有一台的服务器，不管多么强大，总有一天会无法承载过多的数据导致崩溃，所以为了满足业务的发展，采用集群的方式才是最为合理的。
上图可以看到多了个负载均衡调度服务器，此时所有的用户请求会发送到该服务器上，随后将服务请求均衡分配到实际执行的服务中，这样就不会产生所有的请求都在一个应用服务器里面执行，保证整个系统的响应速度。
当我们通过应用服务器集群解决了高访问量的问题了，随后因为高访问量造成的数据库的压力又出现了。
使用数据库读写分离
虽然我们已经在上面情况下使用了缓存的机制，加快了数据访问的速度，但是数据库带来的压力并没有解决，因为用户有一部分的操作依旧是直接访问到数据库。
所以很多数据库拥有双机热备功能。也就是，第一台数据库服务器，是对外提供写的方式（增删改）对数据进行修改；第二台数据库服务器，主要进行读的操作。
利用读写的分离，可以大大缓解只有一个数据库服务器的压力，同时因为有两个数据库服务器，也能让数据有备份，减少数据丢失风险。
分布式文件系统和分布式数据库系统
系统的演化过程中，其实分布式是最核心的思考方式，通过部署多台服务器满足业务的增长，毕竟单台服务器的瓶颈非常明显。
接下来，我们则需要对文件服务器和数据库服务器进行分布式部署，这里概念是一样的，此处不花费笔墨进行介绍。
业务拆分
随着业务的逐渐发展，类似像电商系统越来越庞大的业务，到后期管理起来会越来越困难，于是将之拆成多个小业务，如订单、商品等等，进行分开部署，分开管理。
不过分开部署和分开管理会带来新的问题，那就是如何让他们的数据流转正常呢？
这里我们可以使用消息队列的中间件进行数据分发和数据通信，而且如果发送消息时接收者处于不可用的状态时，消息队列依旧会保留消息，直到可以成功地传递它。
但是业务拆分越来越细，又带来了新的问题了，因为业务的拆分导致了所有的业务应用都会向数据库发送请求，造成倍数增长的访问量，可能直接造成数据库拒绝访问。
分布式服务
当数据库无法访问时，那么网页前端就无法接收到后端的数据，最直接的后果则是整个网站无法使用。
针对这个问题，我们可以抽出共性的功能，如用户管理、商品管理等可以进行独立部署的操作，由每个服务本身去调用自身的数据库，同时系统本身则只关注用户界面，通过请求对应的服务，即可完成相应的功能，实现“高内聚，低耦合”的效果。
使用分布式后，也不会出现一个应用崩溃而导致整个网站无法使用的情况，大大增加系统的可用性和健壮性。
看到这里感觉有点像中台的概念了，后续新的项目可通过沉淀下来的能力，用类似搭积木的方式，将一个应用拼凑起来，使之快速上线，所以阿里才说“大中台”的概念，不过最近听说他们又要拆中台了，真的是分分合合啊。
微服务架构
分布式服务的延伸可能是微服务架构，它将更多能力逐渐细化，形成微小的服务，通过接口通信的方式实现数据流转，不过分布式服务和微服务概念其实是类似的，可能细微的差别是：部署方式的不同。
分布式是将应用部署在不同的服务器上，一个应用可能会包含多个服务，而微服务不一定是分散在多个服务器上的，他有可以在同一个服务器内。
这两者都是为了实现低耦合的效果。
微服务架构的概念可能更多偏向于一种设计系统的方式，通过各服务间隔离，自治（在修改时对其他部分造成尽可能小的影响）和其它特性（单一职责，边界，异步通信，独立部署），完成整个架构的设计工作。
最后
从整体的网站演化历程可以看到，并不是技术自己发展的，而是在满足不了业务的前提下，才会推动技术的发展。
所以，技术发展一定是为了业务而存在的，如果抛离了业务，直接追求技术，则会本末倒置。
同时作为产品经理，也许并不一定要懂很多技术，只需要在做产品设计上，能优先想出靠谱的实现方案，同时和开发做简单讨论的时候也能知道他们在说什么，一定程度上也能增加自己的话语权。
