网站初期，应用程序和数据库可以部署在同一台服务器上，因为应用数量和用户量都很少。
由于应用和数据库对资源的消耗不同，将它们分开部署在独立的服务器上可以显著提升它们的性能。
随着用户数量的增长，数据库的并发读写成为了瓶颈。
缓存可以在访问数据库之前拦截大部分的请求，从而显著减轻数据库的压力。使用分布式缓存，例如Redis，会涉及到缓存一致性、缓存穿透/击穿、缓存雪崩、热点数据集中失效等问题
缓存可以处理大部分的请求，但随着用户数量的增长，并发压力主要集中在单台应用服务器上，导致响应变得越来越慢。
在多台服务器上部署应用服务，并使用反向代理将请求均匀分发到每个应用服务中。使用反向代理涉及的技术包括：Nginx等反向代理软件，Session共享、文件上传下载问题
反向代理可以显著提高应用服务的并发量，但高并发的增长同时也意味着更多的请求透过反向代理到达数据库，最终导致单台数据库成为瓶颈。
将数据库分为读库和写库，可以有多个读库，并通过同步机制将写库的数据同步到读库。对于需要查询最新写入数据的场景，可以通过在缓存中多存一份数据，从缓存中获取最新数据。其中涉及到的技术问题：Mycat数据库中间件，组织数据库的分离读写和分库分表。数据同步、数据一致性问题
随着业务的增多，不同业务之间的访问量差距较大，不同业务之间竞争数据库资源，相互影响性能。
将不同业务的数据保存在不同的数据库中，降低业务之间的资源竞争。对于访问量大的业务，可以部署更多的服务器来支持，但这也意味着跨业务表之间的关联分析变得困难，需要通过其他方法解决。
随着用户数量的增长，单台写库最终成为性能瓶颈。
例如，针对评论可以根据商品ID进行哈希划分，路由到对应的表中存储；针对记录，可以按小时创建表，并将每个小时的表进一步拆分为小表，使用用户ID或记录编号来路由数据。只要实时操作的表的数据量足够小，请求就能够均匀地分发到多台服务器的小上，数据库就可以通过水平扩展来提高性能。
当数据库设计达到这种结构时，就可以称之为分布式数据库。数据库的不同组成部分由不同的组件单独实现，例如分库分表的管理和请求分发由Mycat实现，SQL解析由单机数据库实现，读写分离可能由网关和消息队列来实现，查询结果的汇总由数据库接口层来实现，等等。这种架构实际上是MPP（大规模并行处理）架构的一种实现。
有许多开源MPP数据库可供选择，例如Greenplum、TiDB、PostgresqlXC、HAWQ等。不同的MPP数据库侧重点也不同，例如TiDB更注重分布式OLTP场景，Greenplum更注重分布式OLAP场景。
数据库和应用程序都可以水平扩展，可以支持更高的并发量。随着用户数量的增长，最终单台Nginx会成为瓶颈。
由于瓶颈出现在Nginx上，因此无法通过两层Nginx实现多个Nginx的负载均衡。LVS和F5是在网络第四层工作的负载均衡解决方案。
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