[架构设计] 01 大型网站架构演进
用户最初通过在浏览器地址栏输入网址来上网，打开的是静态单页网站，包含HTML、JavaScript和CSS样式。
随着时间发展，网站进化成动态交互模式，引入了数据库，使用户能与服务器进行双向交互，如增加、删除、修改数据。
随后出现了单体架构，用户访问服务器，而服务器内部署了应用程序、文件服务器和数据库。
但随着流量增加，为避免服务器性能下降，将不同功能分离部署：网站数据放在应用服务器，用户上传的文件存储在文件服务器，数据库也独立部署。这种分离可以降低用户请求的延迟，提高并发能力和存储空间。
然而，单体服务仍有瓶颈，为解决大规模用户访问问题，引入了缓存中间件，减轻数据库压力并提高用户体验。
但单节点部署存在风险，因此进一步发展为集群负载均衡，通过部署多个相同的应用实例（集群）来分摊流量，提升整体系统性能。
当读操作占大部分时，采用读写分离策略，设置主从数据库以优化性能。
进一步地，当单表数据量巨大时，采用分库分表策略，将数据散列到不同数据库中，实现分布式数据库。
海量数据检索可以引入搜索引擎技术（如 ElasticSearch）贴合用户需求，也可以保护数据库。
最后，面对业务复杂性，采取微服务架构，将业务拆分成独立的子项目，每个子项目有自己的数据库并可独立扩展。但这增加了代码复杂性和运维难度，同时需处理分布式事务问题。
整个演变过程根据企业业务需求灵活调整，目标是满足用户需求，保证系统稳定高效运行。
架构师应该具备的能力和技术知识
成为Java架构师，需要驾驭大型互联网的架构与落地。主要技术包括前后端分离架构、负载均衡、微服务、数据库读写分离、缓存技术和消息队列等。
- 前后端分离架构：用户请求首先会经过前端，然后进入后端。负载均衡器负责将请求分发到不同的服务器，以保证系统的高可用性。
- 微服务架构：微服务是一个独立的系统，有自己的数据库，可以与其他服务进行通信。当请求量增大时，可以通过读写分离和缓存技术来减轻数据库的压力。
- 数据库读写分离和缓存技术：为了提高效率，可以将一部分常用数据存储在缓存中，减少对数据库的访问。同时，数据库之间也可以通过读写分离来分散压力。
- 消息队列：服务之间可以通过消息队列进行通信，也可以调用公共资源，如推送、短信和邮件等。
大型互联网系统的架构和实施过程
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前端和后端交互的过程及其中涉及的关键技术
- 当用户通过浏览器或移动设备等方式访问网站时，前端负责接收用户的请求并将它们传递给后台。
- 为了提高可用性和可靠性，在此过程中通常会引入负载均衡器（如Nginx）将流量分配到多台服务器上。如果一台服务器出现问题，另一台备机会立即接管工作。
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深入解析Spring Cloud微服务体系结构及其组成部分
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微服务架构下，每项业务功能都被视为独立的服务单元。每个服务都有自己的数据库用于存储相关的数据信息，并支持读写分离策略以降低数据库压力。Redis缓存的作用，可以加速某些频繁使用的数据操作。
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分布式系统的设计原则和关键挑战
- 分布式系统的核心概念——数据一致性和事务隔离性等问题。
- 如何利用锁机制来解决这些问题，解决方案—分布式Session。
- 应对高并发情况下的限流问题以及分布式日志记录的问题。
- 其他重要的技术解决方案例如Distributed File System (DFS) 和 Elasticsearch Search Engine(ES)
- 其中提到的Elasticsearch搜索引擎（ES）是一款开源的企业搜索平台，它可以处理大量的数据，并提供快速高效的查询结果。此外，该引擎还可以与其他工具和服务集成，如Apache Hadoop和Amazon Web Services等，从而进一步增强其性能和实用性。
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