一个典型的大型互联网应用系统使用了哪些技术方案和手段，主要解决什么问题？请列举描述。



“高并发”是一个大型互联网应用系统的主要特征,要让这样一个系统能够给用户正常提供服务，系统就得具备高可用和高性能的能力。在现在高并发、高性能和高可用的处理上都有相对比较成熟的方案。

1.高并发

高并发是因系统用户访问而客观存在的问题，解决高并发的问题一般有两种方案：

• 垂直伸缩：通过升级硬件和网络吞吐来提升系统支持高并发的能力。

优点：能够相对快速的完成支持高并发的能力。在一定规模下耗费的成本也相对低。

缺点：无论硬件配置多么高，对于大规模的并发来说有时候都是无法满足的。



• 水平伸缩：通过添加服务器提升系统支持高并发的能力。

优缺点刚好跟垂直伸缩相反。

优点：能够通过添加服务器数量满足大规模并发的场景。

缺点：扩展速度慢，往往都需要架构重构，重新开发来实现，无法满足应急的情况。

2.高性能

高性能是满足用户体验的一个重要指标。在解决高性能的问题在软件的各个层级都有体现。

• 前端

CDN:将用户访问的数据（静态页面和图片之类的）放置到离用户更近的地方，减少网络访问时间，从而提供访问的效率。

动静分离：将静态资源与动态数据分开在不同的服务器来处理，从而达到提高性能的目的。同时静态资源也方便使用缓存来处理。



• 网关及应用层

负载均衡：负载均衡可以请求分派给不同的服务器进行处理，减少单台服务器的请求量，从而达到提供性能的目的。

动态页面静态化：例如商品详情这种动态页面，可以通过模板之类的技术，将每个商品的详情页面静态化通过存放到CDN，缓存等能够加速访问的手段达到提高系统性能。

业务拆分：通过拆分业务，将拆分出来的业务部署到不同的服务器，从而使流量分散到不同的服务器上，达到提升性能的目的。

• 服务层

微服务框架：同上面业务拆分道理一样。

分布式缓存：缓存是提升性能中最主要的手段之一。通过减少磁盘读写和复杂处理过程来快速响应用户需要的数据。

• 存储层

分布式文件：通过更多的服务器来分摊流量，达到提升性能的目的。

NOSQL数据库：NOSQL数据库有些是基于内存来存储数据的，处理速度非常快。

• 后台架构层

搜索引擎：利用搜索引擎解决了关系型数据库模糊查找非常慢的问题，在这种场景下大大的提高了查找数据的性能。



总结：从上面不同层面上提升性能的方案中大概可以总结为两点：分割和缓存。

3.高可用



系统高可用的主要手段是冗余。

应用程序：主要通过集群部署来做到高可用，同时结合一些类似ureka注册组件来自动剔除不可用的节点。

数据：将数据存储在多台服务器上互相备份，任何一台服务器宕机都不会导致数据丢失。mysql常用的就是准备。hdfs,es等通过数据分片+副本的方式进行存储。