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高併發訪問的核心原則其實就一句話“把所有的用戶訪問請求都儘量往前推”。
如果把來訪用戶比作來犯的"敵人"，我們一定要把他們擋在800裏地以外，即不能讓他們的請求一下打到我們的指揮部（指揮部就是數據庫及分佈式存儲）。
如：能緩存在用戶電腦本地的，就不要讓他去訪問CDN。 能緩存CDN服務器上的，就不要讓CDN去訪問源（靜態服務器）了。能訪問靜態服務器的，就不要去訪問動態服務器。以此類推：能不訪問數據庫和存儲就一定不要去訪問數據庫和存儲。
說起來很輕鬆，實際做起來卻不容易，但只要稍加努力是可以做到的，Google的日獨立IP過億不也做到了麼？我們這幾千萬的PV站比起Google不是小屋見大屋了。我們還是先從我們的小屋搭起吧！哈哈！下面內容的介紹起點是千萬級別的PV站，也可以支持億級PV的網站架構。
高性能高併發高可擴展網站架構訪問的幾個層次：
有人會問，我們老是說把用戶對業務的訪問往前推，到底怎麼推啊？推到哪呢？下面，老男孩就爲大家一一道來。
第一層：首先在用戶瀏覽器端，使用Apache的mod_deflate壓縮傳輸，再比如：expires功能、deflate和expires功能利用的好，就會大大提升用戶體驗效果及減少網站帶寬，減少後端服務器的壓力。當然，方法還有很多，這裏不一一細談了。
提示：有關壓縮傳輸及expires功能nginx/lighttpd等軟件同樣也有。
第二層：頁面元素，如圖片/js/css等或靜態數據html，這個層面是網頁緩存層,比如CDN（效果比公司自己部署squid/nginx要好，他們更專業，價格低廉，比如快網/CC等（價格80元/M/月甚至更低）而且覆蓋的城市節點更多），自己架設squid/nginx cache來做小型CDN是次選(超大規模的公司可能會考慮風險問題實行自建加購買服務結合)，除非是爲前端的CDN提供數據源服務，以減輕後端我們的服務器數據及存儲壓力，而不是直接提供cache服務給最終用戶。taobao的CDN曾經因爲一部分圖片的次寸大而導致CDN壓力大的情況，甚至對圖片尺寸大的來改小，以達到降低流量及帶寬的作用。
提示：我們也可以自己架設一層cache層，對我們購買的CDN提供數據源服務，可用的軟件有varnish/nginx/squid 等cache，以減輕第三層靜態數據層的壓力。在這層的前端我們也可以架設DNS服務器，來達到跨機房業務拓展及智能解析的目的。
第三層：靜態服務器層一般爲圖片服務器，視頻服務器，靜態HTML服務器。這一層是前面緩存層和後面動態服務器層的連接紐帶，大公司發佈新聞等內容直接由發佈人員分發到各cache節點（sina,163等都是如此），這和一般公司的業務可能不一樣。所以，沒法直接的參考模仿，比如人人的SNS。
我們可以使用Q隊列方式實現異步的分發訪問，同時把動態發佈數據（數據庫中的數據）靜態化存儲。即放到本層訪問，或通過其他辦法發佈到各cache節點，而不是直接讓所有用戶去訪問數據庫，不知道大家發現了沒有，qq.com門戶的新聞評論多的有幾十萬條，如果所有用戶一看新聞就加載所有評論，那數據庫不掛纔怪。他們的評論需要審覈（美其名約，實際是異步的方式，而且，評論可能都是靜態化的或類似的靜態化或內存cache的方式），這點可能就是需要51cto.com這樣站點學習的，你們打開51CTO的一篇博文，就會發現下面的評論一直都顯示出來了，也可能是分頁的。不過，應該都是直接讀庫的，一旦訪問量大，數據庫壓力大是必然。這裏不是說51cto網站不好，所有的網站都是從類似的程序架構開始發展的。CU也可能是如此。
提示：我們可以在靜態數據層的前端自己架設一層cache層，對我們購買的CDN提供數據源服務，可用的軟件有varnish/nginx/squid 等cache。在這層的前端我們也可以架設DNS服務器，來達到跨機房業務拓展及智能解析的目的。
第四層：動態服務器層：php,java等，只有透過了前面3層後的訪問請求纔會到這個層，纔可能會訪問數據庫及存儲設備。經過前三層的訪問過濾能到這層訪問請求一般來說已非常少了，一般都是新發布的內容和新發布內容第一次瀏覽如；博文（包括微博等），BBS帖子。
特別提示：此層可以在程序上多做文章，比如向下訪問cache層，memcache,memcachedb,tc,mysql,oracle，在程序級別實現分佈式訪問，分佈式讀寫分離，而程序級別分佈式訪問的每個db cache節點，又可以是一組業務或者一組業務拆分開來的多臺服務器的負載均衡。這樣的架構會爲後面的數據庫和存儲層大大的減少壓力，那麼這裏呢，相當於指揮部的外層了。
第五層：數據庫cache層，比如：memcache,memcachedb,tc等等。
根據不同的業務需求，選擇適合具體業務的數據庫。對於memcache、memcachedb ttserver及相關nosql數據庫，可以在第四層通過程序來實現對本層實現分佈式訪問，每個分佈式訪問的節點都可能是一組負載均衡（數十臺機器）。
第六層：數據庫層，一般的不是超大站點都會用mysql主從結構，如：163,sina,kaixin都是如此，程序層做分佈式數據庫讀寫分離，一主（或雙主）多從的方式，訪問大了，可以做級連的主從及環狀的多主多從，然後，實現多組負載均衡，供前端的分佈式程序調用，如果訪問量在大，就需要拆業務了，比如：我再給某企業做兼職時，發現類似的51cto的一個站點，把www服務,blog服務，bbs服務都放一個服務器上，然後做主從。這種情況，當業務訪問量大了，可以簡單的把www,blog,bbs服務分別各用一組服務器拆分開，這種方式運維都會的沒啥難度。當然訪問量在大了，可以繼續針對某一個服務拆分如：www庫拆分，每個庫做一組負載均衡，還可以對庫裏的表拆分。需要高可用可以通過drbd等工具做成高可用方式。對於寫大的，可以做主主或多主的MYSQL REP方式，對於ORACLE來說，來幾組oracle DG（1master多salve方式）就夠了，11G的DG可以象mysql rep一樣，支持讀寫分離了。當然可選的方案還有，mysql cluster 和oracle 的RAC，玩mysql cluster和oracle RAC要需要更好更多的硬件及部署後的大量維護成本，因此，要綜合考慮，到這裏訪問量還很大，那就恭喜了，起碼是幾千萬以上甚至上億的PV了。
象百度等巨型公司除了會採用常規的mysql及oracle數據庫庫外，會在性能要求更高的領域，大量的使用nosql數據庫，然後前端在加DNS，負載均衡，分佈式的讀寫分離，最後依然是拆業務，拆庫，。。。逐步細化，然後每個點又可以是一組或多組機器。
特別提示：數據庫層的硬件好壞也會決定訪問量的多少，尤其是要考慮磁盤IO的問題，大公司往往在性價比上做文章，比如核心業務採用硬件netapp/emc及san光纖架構，對於資源數據存儲，如圖片視頻，會採用sas或固態ssd盤，如果數據超大，可以採取熱點分取分存的方法：如：最常訪問的10-20%使用ssd存儲，中間的20-30%採用sas盤，最後的40-50%可以採用廉價的sata。
第七層：千萬級PV的站如果設計的合理一些，1，2個NFS SERVER就足夠了。我所維護（兼職）或經歷過的上千萬PV的用NFS及普通服務器做存儲的還有大把，多一些磁盤，如SAS 15K*6的，或者用dell6850，搞幾組 NFS存儲，中小網站足夠了。當然可以做成drbd+heartbeat+nfs+a/a的方式。
如果能達到本文設計要求的，中等規模網站，後端的數據庫及存儲壓力會非常小了。 象門戶網站級別，如sina等， 會採用硬件netapp/emc等等硬件存儲設備或是san光纖同道，甚至在性價比上做文章，比如核心業務採用硬件netapp/emc及san光纖架構，對於資源數據存儲，如圖片視頻，會採用sas或固態ssd盤，如果數據超到，可以採取熱點分取分存的方法：如：最常訪問的10-20%使用ssd存儲，中間的20-30%採用sas盤，最後的40-50%可以採用廉價的sata。
象百度等巨型公司會採用hadoop等分佈式的存儲架構，前端在加上多層CACHE及多及的負載均衡，同樣會根據業務進行拆分，比如爬蟲層存儲，索引層存儲，服務層存儲。。。可以更細更細。。。爲了應付壓力，什麼手段都用上了。
特殊業務，如人人，開心網，包括門戶網站的評論，微博，大多都是異步的寫入方式，即無論讀寫，併發訪問數據庫都是非常少量的。
以上1-7層，如果都搭好了，這樣漏網到第四層動態服務器層的訪問，就不多了。一般的中等站點，絕對不會對數據庫造成太大的壓力。程序層的分佈式訪問是從千萬及PV向億級PV的發展，當然特殊的業務 還需要特殊架構，來合理利用數據庫和存儲。
