1 - 基本 - 技术升级路线

1.开始（1个服务器）

一台服务器，应用、DB、文件
优点很明显，开发部署都简单

mysql优化
IP多次访问拒绝

加内存
加带宽
加CPU（一个疑问：如果程序不是多核编写的话怎么办）

一台服务器同时可以处理7000个用户左右
计算方法根据内存大约是：
1个Django、Flask线程大约30mb内存

256g*1024/30mb = 8700人
当然还有mysql、系统、Redis等等7000同时在线左右
10w/年左右吧，274元/天

所以腾讯大概有1000台服务器左右（估计而已，加上腾讯云估计是不止）
阿里云新闻说有200万台服务器？？？
全世界70亿人，3500人用一台？？？
我觉得有点离谱，是把一些小功率的都算上去吧

2.应用服务数据服务分离（应用服务器+数据服务器 = 2个服务器）

随着访问量的增长，出现问题了：web性能变差，数据存储空间不够
这时候需要更多的服务器，首要任务是将数据库分离出来，单独占用一台服务器，如果文件读写多，需要增加文件服务器；不同的服务器对硬件的要求也不尽相同：
应用服务器需要处理大量业务逻辑，这需要更强的CPU；
数据库服务器需要快速磁盘检索和数据缓存，这需要更快的硬盘和更大的内存；
文件服务器需要存储用户上传的文件，需要更大的硬盘；

数据库服务器2核cpu、4g内存，5000-6000元/年，如果觉得贵，那就是你的网站不值钱
AI机器学习 - 图片 - 服务器有好的GPU
轻载数据库服务器 - 大内存
重载数据库服务器 - 大内存 - SSD固态硬盘

3.redis缓存 +1服务器

访问量持续增长，web性能再次变差；
考虑使用缓存改善网站性能；web的访问规律：80%业务访问集中在20%的数据上；使用缓存，数据库压力得到有效缓解；
缓存可通过以下方式增加：
增加应用服务器本地缓存，这个最直接，也最简单；
增加远程分布式缓存集群；当本地的内存不足以放下需要缓存的数据时，就只有通过分布式；
使用类似Memcached之类的开源缓存产品，缓存更多的数据；

redis要独立一个数据库

4.负载均衡服务器Load Balance（应用服务器集群化）+1负载均衡服务器

单一应用服务器成为网站瓶颈；
解决方案：应用服务器集群化提高网站并发处理能力；
做成集群的关键是增加负载均衡服务器来调度应用集群

5.数据库读写分离 +1数据库（读）服务器

问题：当增加缓存之后，随着访问量的持续增长，数据库再次出现问题：数据库负载压力过高
数据写够要一个服务器承担
解决方案：数据库读写分离
利用数据库主从热备功能，实现读写分离；读写分离的细节这篇文章讲的很清楚了，就不多说，有需要的请参考：http://www.cnblogs.com/qlee/archive/2011/04/08/2009738.html

1写3读 - 甚至更多

6.全国甚至全球 - 使用反向代理和CDN

问题：网站做大，全国甚至全球各区域的访问量都来了，但是各区域的访问速度差别巨大；
解决方案：使用反向代理和CDN
CDN和反向代理基本原理都是缓存，CDN部署在网络提供商的机房，用户请求最近的节点访问；而反向代理则部署在网站的中心机房；

7.使用分布式FS和分布式DBS

问题：应用集群如果将session管理做好，或做成无状态的应用集群，可达到线性伸缩；而数据库的压力却不是很好解决；
解决方案：使用分布式数据库拆分，可使用的方法有：
单表拆分：将不同的表放到不同的库中，从而降低单个数据库的结点的负载；这样带来的问题就是不同库中的表无法做join操作；
另一种方法就是按业务拆分，将属于同一业务的表划分到一个库中，从而有效降低数据库负载，同时在业务逻辑实现上不至于过于复杂；

8.使用NoSQL和搜索引擎

问题：出现海量数据存储和检索的需求
解决方案：使用NoSQl产品分布式部署来支持海量数据的查询和存储；

9.业务拆分

按照业务来划分子系统，按产品线划分系统，通过分布式服务来协同工作；