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互聯網應用以及雲計算的普及，使得架構設計和軟件技術的關注點從如何實現複雜的業務邏輯，轉變爲如何滿足大量用戶的高併發訪問請求。
一個簡單的計算處理過程，如果一旦面對大量的用戶訪問，整個技術挑戰就會變得完全不同，軟件開發方法、技術團隊組織、軟件的過程管理都會完全不同。
以新浪微博爲例，新浪微博最開始只有兩個工程師，一個前端，一個後端，兩個人開發了一個星期就把新浪微博開發出來了。現在許多年過去了，新浪微博的技術團隊有上千人，這些人要應對的技術挑戰，一方面來自於更多更復雜的功能，一方面來自於隨着用戶量的增加而帶來的高併發訪問壓力。
這種挑戰和壓力幾乎對所有的大型互聯網系統都是一樣的，淘寶、百度、微信等，雖然功能各不相同，但都會面對同樣的高併發用戶的訪問請求壓力。要知道，同樣的功能，供幾個人使用和供幾億人使用，技術架構是完全不同的。
當同時訪問系統的用戶不斷增加的時候，需要消耗的系統計算資源也不斷增加，需要更多的CPU 和內存去處理用戶的計算請求，需要更多的網絡帶寬去傳輸用戶的數據，需要更多的磁盤空間去存儲用戶的數據。當消耗的資源超過了服務器資源的極限的時候，服務器就會崩潰，整個系統無法正常使用。
那麼如何解決高併發的用戶請求帶來的問題？
垂直伸縮與水平伸縮
爲了應對高併發用戶訪問帶來的系統資源消耗，一種解決辦法是垂直伸縮。所謂的垂直伸縮就是提升單臺服務器的處理能力，比如用更快頻率的 CPU，用更多核的 CPU，用更大的內存，用更快的網卡，用更多的磁盤組成一臺服務器，使單臺服務器的處理能力得到提升。通過這種手段提升系統的處理能力。
在大型互聯網出現之前，傳統的行業，比如銀行、電信這些企業的軟件系統，主要是使用垂直伸縮這種手段實現系統能力的提升，在服務器上增強，提升服務器的硬件水平。當業務增長，用戶增多，服務器計算能力無法滿足要求的時候，就會用更強大的計算機，比如更換更快的 CPU 和網卡、更大的內存和磁盤，從服務器升級到小型機，從小型機提升到中型機，從中型機提升到大型機，服務器越來越強大，處理能力越來越強大，當然價格也越來越昂貴，運維越來越複雜。
垂直伸縮帶來的價格成本和服務器的處理能力並不一定呈線性關係，也就是說，增加同樣的費用，並不能得到同樣的計算能力。而且計算能力越強大，需要花費的錢就越多。
同時，受計算機硬件科技水平的制約，單臺服務器的計算能力並不能無限增加，而互聯網，特別是物聯網的計算要求幾乎是無限的。
因此，在互聯網以及物聯網領域，並不使用垂直伸縮這種方案，而是使用水平伸縮。
所謂的水平伸縮，指的是不去提升單機的處理能力，不使用更昂貴更快更厲害的硬件，而是使用更多的服務器，將這些服務器構成一個分佈式集羣，通過這個集羣，對外統一提供服務，以此來提高系統整體的處理能力。
但是要想讓更多的服務器構成一個整體，就需要在架構上進行設計，讓這些服務器成爲整體系統的一個部分，將這些服務器有效地組織起來，統一提升系統的處理能力。這就是互聯網應用和雲計算中普遍採用的分佈式架構方案。
互聯網分佈式架構演化
分佈式架構是互聯網企業在業務快速發展過程中，逐漸發展起來的一種技術架構，包括了一系列的分佈式技術方案：分佈式緩存、負載均衡、反向代理與 CDN、分佈式消息隊列、分佈式數據庫、NoSQL 數據庫、分佈式文件、搜索引擎、微服務等等，還有將這些分佈式技術整合起來的分佈式架構方案。
這些分佈式技術和架構方案是互聯網應用隨着用戶的不斷增長，爲了滿足高併發用戶訪問不斷增長的計算和存儲需求，逐漸演化出來的。可以說，幾乎所有這些技術都是由應用需求直接驅動產生的。
下面我們通過一個典型的互聯網應用的發展歷史，來看互聯網系統是如何一步一步逐漸演化出各種分佈式技術，並構成一個複雜龐大的分佈式系統的。
在最早的時候，系統因爲用戶量比較少，可能只有幾個用戶，比如剛纔提到的微博。一個應用訪問自己服務器上的數據庫，訪問自己服務器的文件系統，構成了一個單機系統，這個系統就可以滿足少量用戶使用了。
如果這個系統被證明業務上是可行的，是有價值的，那麼用戶量就會快速增長。比如像新浪微博引入了一些明星大 V 開通微博，於是迅速吸引了這些明星們的大批粉絲前來關注。這個時候服務器就不能夠承受訪問壓力了，需要進行第一次升級，數據庫與應用分離。
前面單機的時候，數據庫和應用程序是部署在一起的。進行第一次分離的時候，應用程序、數據庫、文件系統分別部署在不同的服務器上，從 1 臺服務器變成了 3 臺服務器，那麼相應的處理能力就提升了 3 倍。
這種分離幾乎是不需要花什麼技術成本的，只需要把數據庫、文件系統進行遠程部署，進行遠程訪問就可以了。
而隨着用戶進一步的增加，更多的粉絲加入微博，3 臺服務器也不能夠承受這樣的壓力了，那麼就需要使用緩存改善性能。
所謂緩存，就是將應用程序需要讀取的數據緩存在緩存中，通過緩存讀取數據，而不是通過數據庫讀取數據。緩存主要有分佈式緩存和本地緩存兩種。分佈式緩存將多臺服務器共同構成一個集羣，存儲更多的緩存數據，共同對應用程序提供緩存服務，提供更強大的緩存能力。
通過使用緩存，一方面應用程序不需要去訪問數據庫，因爲數據庫的數據是存在磁盤上的，訪問數據庫需要花費更多的時間，而緩存中的數據只是存儲在內存中的，訪問時間更短；另一方面，數據庫中的數據是以原始數據的形式存在的，而緩存中的數據通常是以結果形式存在，比如說已經構建成某個對象，緩存的就是這個對象，不需要進行對象的計算，這樣就減少了計算的時間，同時也減少了 CPU 的壓力。最主要的，應用通過訪問緩存降低了對數據庫的訪問壓力，而數據庫通常是整個系統的瓶頸所在。降低了數據庫的訪問壓力，就是改善整個系統的處理能力。
隨着用戶的進一步增加，比如微博有更多的明星加入進來，並帶來了更多的粉絲。那麼應用服務器可能又會成爲瓶頸，因爲連接大量的併發用戶的訪問，這時候就需要對應用服務器進行升級。通過負載均衡服務器，將應用服務器部署爲一個集羣，添加更多的應用服務器去處理用戶的訪問。
在微博上，我們的主要操作是刷微博，也就是讀微博。如果只是明星們發微博，粉絲刷微博，那麼對數據庫的訪問壓力並不大，因爲可以通過緩存提供微博數據。但事實上，粉絲們也要發微博，發微博就是寫數據，這樣數據庫會再一次成爲整個系統的瓶頸點。單一的數據庫並不能承受這麼大的訪問壓力。
這時候的解決辦法就是數據庫的讀寫分離，將一個數據庫通過數據複製的方式，分裂爲兩個數據庫，主數據庫主要負責數據的寫操作，所有的寫操作都複製到從數據庫上，保證從數據庫的數據和主數據庫數據一致，而從數據庫主要提供數據的讀操作。
通過這樣一種手段，將一臺數據庫服務器水平伸縮成兩臺數據庫服務器，可以提供更強大的數據處理能力。
對於大多數的互聯網應用而言，這樣的分佈式架構就已經可以滿足用戶的併發訪問壓力了。但是對於更大規模的互聯網應用而言，比如新浪微博，還需要解決海量數據的存儲與查詢，以及由此產生的網絡帶寬壓力以及訪問延遲等問題。此外隨着業務的不斷複雜化，如何實現系統的低耦合與模塊化開發、部署也成爲重要的技術挑戰。
海量數據的存儲，主要通過分佈式數據庫、分佈式文件系統、NoSQL 數據庫解決。直接在數據庫上查詢已經無法滿足這些數據的查詢性能要求，還需要部署獨立的搜索引擎提供查詢服務。同時減少數據中心的網絡帶寬壓力，提供更好的用戶訪問延時，使用 CDN 和反向代理提供前置緩存，儘快返回靜態文件資源給用戶。
爲了使各個子系統更靈活易於擴展，則使用分佈式消息隊列將相關子系統解耦，通過消息的發佈訂閱完成子系統間的協作。使用微服務架構將邏輯上獨立的模塊在物理上也獨立部署，單獨維護，應用系統通過組合多個微服務完成自己的業務邏輯，實現模塊更高級別的複用，從而更快速地開發系統和維護系統。
微服務、消息隊列、NoSQL 等這些分佈式技術在出現早期的時候，比較有技術難度和使用門檻，只在相對比較大規模的互聯網系統中使用。但是這些年隨着技術的不斷成熟，特別是雲計算的普及，使用門檻逐漸降低，許多中小規模的系統，也已經普遍使用這些分佈式技術架構設計自己的互聯網系統了。
小結
隨着互聯網越來越普及，越來越多的企業採用面向互聯網的方式開展自己的業務。傳統的IT 系統，用戶量是有限而確定的，超市系統的用戶主要是超市的收銀員，銀行系統的用戶主要是銀行的櫃員，但是超市、銀行這些企業如果使用互聯網開展自己的業務，那麼應用系統的用戶量可能會成千上萬倍地增加。
這些海量的用戶訪問企業的後端系統，就會產生高併發的訪問壓力，需要消耗巨大的計算資源，如何增加計算資源以滿足高併發的用戶訪問壓力，正是互聯網架構技術的核心驅動力。
主要就是各種分佈式技術，我將會在後續講解其中比較典型的幾種分佈式技術架構。