一、性能
从内存、磁盘、网络、CPU、代码等因素分析
性能优化第一定律：优先考虑缓存；
1、web前端性能优化
a、浏览器访问优化：
1）、减少HTTP请求：HTTP请求为无状态，每个HTTP请求都需要启用独立的线程。主要是合并CSS和JavaScript和图片（页面的并发数固定，域名的解析尽量少，页面的对象尽量少，两者之间相平衡）；
2）、启动压缩：在浏览器端对图片、文件等进行压缩再传输（文件变小后耗时减少）；
3）、减少Cookie传输：静态资源用独立域名访问，减少Cookie传输；
b、CDN加速（内容分发网络，CDN部署在网络运营商的机房）：缓存网站的静态资源（图片、文件、静态网页等），在离用户最近的地方；
c、反向代理（nginx代理）：代理服务器接受HTTP请求再分发给Web服务器集群，有网络安全的作用。并且可以缓存静态资源，或者常用的动态资源在代理服务器上，这样其他HTTP请求访问时可以从，代理服务器直接返回。当动态资源有改变，通知代理服务器，资源失效，代理服务器会重新缓存动态资源；
2、应用服务器性能优化（代码以及部署的服务器）：
a、分布式缓存（遵循二八定律）：减少响应时间（缓存读取速度快）、减少数据计算时间（例如某数据是经过计算得到，保存到缓存后，再次拿取的时候，就不用再次计算该数据）。缓存的本质：内存hash表hashcode唯一标识符，通过Hash表的计算值可以直接拿到Key---Value；
1）、合理使用缓存：频繁修改的数据。没有热点的数据（不遵循二八定律）。数据的不一致和脏读。缓存的可用性（例如缓存集群，某服务器宕机后，丢失的缓存数据较少，影响较小）。缓存预热，启动项目时，将数据库中所有数据加载到缓存中进行预热。缓存穿透，将经常被访问不存在的数据，value值设置为null；
2）、分布式缓存架构：一种是更新同步的缓存架构（JBoss Cache），一种是不互相通信的缓存架构（Memcached，缓存集群单独部署在某服务器上，应用通过hash算法计算去远程调用某个缓存服务器）；
b、异步操作：消息队列（消息队列服务器 快于 直接写入数据库，所以当高并发情况下，使用异步消息队列，可以减轻数据库的压力），具有很好的削峰作用；
c、集群：负载均衡服务器（经过算法，分发请求到集群的某个服务器上）；
d、代码优化：
1）、多线程：多个cpu充分利用。 需要解决线程安全问题，将对象设为无状态对象（不注入实体类），或使用局部对象，或并发访问资源使用“锁”机制；
2）、资源复用：使用单例对象和对象池（）
3）、数据结构
4）、垃圾回收
3、存储性能优化
a、海量数据的读写对磁盘访问造成巨大的压力，磁盘存储了项目的数据，所有磁盘的可用性和容错性也至关重要；
1）、机械硬盘和固态硬盘：
2）、B+树和LSM树：文件系统和数据库系统对数据进行排序后存储
二、网站架构的高可用
1、应用层：负载均衡（集群情况下，session管理）；
a、session复制：集群中同步session对象（同一时刻的值相同，适用于小集群）；
b、session绑定：将同一IP请求的session绑定到同一台应用服务器（基本不用）；
c、用cookie记录session：适用于很多情况；
d、session服务器：应用服务器每次读写session都访问session服务器；
2、高可用的服务
a、核心应用和服务：优先使用更好的硬件；
b、异步请求：消息队列；
c、服务降级
3、高可以的数据：数据备份和失效转译机制
a、数据的一致性：写入存储时，数据备份到一个或者多个副本。保证可用性和伸缩性，放弃一致性；
b、数据备份：冷备份（常规导出sql文件等）。热备份：异步（主从同步数据库），同步（同步向多个数据库写入（会有延迟））；
c、失效转移：
三、网站架构的伸缩性
1、伸缩性设计：
a、不用的功能，进行物理分离实现伸缩：将数据库、缓存、静态资源分
离到新增的服务器上；
1）纵向分离：将业务处理流程上的不同部分，分离部署，例如（网站具体产品、可复用业务、基础技术服务、数据库）；
2）横向分离：将不同的业务模块分离部署，例如（买家前台、买家后台、卖家后台、静态图片等）。可以一个大型网站的很小一个功能，例如首页单独部署到服务器；
b、单一功能用集群实现伸缩：将相同服务部署在多台服务器上（集群）；
2、应用服务器集群的伸缩性
负载均衡（HTTP请求分发装置）：向刚上线的服务器分发请求，向已下线的服务器停止分发请求
a、HTTP重定向负载均衡：先向HTTP服务器请求，得到一个服务器具体的IP，返回给用户后，再重定向到该IP的服务器上（很少用）；
b、DNS域名解析负载均衡：每次域名解析，都会根据负载均衡算法计算得到一个IP，再将该IP返回给浏览器，然后浏览器再访问该IP（缺点是商家自己维护，网站无法做更多改善和管理）；
c、反向代理负载均衡：浏览器访问外部IP，到反向代理服务器后，得到真实服务器内IP。获取到数据后又返回给反向代理服务器，再返回给前端（优点：部署简单等，缺点是请求和响应中转站，可能会有性能瓶颈）；
d、IP负载均衡：
e、数据链路层负载均衡：
f、负载均衡算法：根据算法得到集群中某一台服务器地址，再将请求数据发送到该地址的服务器；
1）、轮询：依次分发到每台服务器，每台服务器处理的请求数目相同（每台服务器性能一样）；
2）、加权轮询：按配置的权重将请求发送到每个服务器（性能好的服务器处理的请求多一些）；
3）、随机：随机分配到每个服务器上；
4）、最少连接：记录每个服务器的连接数，将请求发送到最少连接上（加权最少连接）
5）、源地址散列：根据来源的IP地址进行hash算法，将某地区的请求发送到某服务器上，请求上下文信息可以存储在改服务器上，在一个会话中重复使用，实现会话粘滞；
3、分布式缓存集群的伸缩性：集群中不同的服务器缓存的数据不同，所以不能用简单的负载均衡来实现。新上线的缓存服务器对分布式缓存集群影响最小。并且整个缓存集群中的数据，已缓存的数据尽可能被获取到。
a、Memcached为代表分布式缓存：路由算法根据应用程序的缓存KEY计算应该讲数据读（或写）到哪台服务器；
1）、普通的路由算法是计算hashcode/服务器数量的余数，对伸缩性来说是个很大挑战，不太实用；
2）、一致性Hash算法：0~2的32次方，根据KEY的hashcode的值按顺时针靠近最近服务器的hash值，添加服务器越多，命中率越高（缺点：新增的服务器与被分摊的服务器的压力小于原来的服务器）；
3）、针对2）提出改进，将物理服务器，虚拟为一组虚拟缓存服务器，分散添加到一致性算法中，这样新添加物理服务器，算一组虚拟服务器，会较为均匀的分摊到集群意见存在的服务器中（一个物理服务器分为150个虚拟服务器较好）；
4、数据存储服务器集群的伸缩性：主要是对持久性和可用性、准确性有更高的要求（关系型数据库和nosql集群）；
a、关系型数据库集群伸缩性设计：读写分离和数据分库能满足基本的集群伸缩，Cobar为分布式关系数据库访问代理。Cobar为无状态服务器，所以可以用负载均衡实现。例如mysql的迁移就复杂的多，具体情况具体分析；
b、NoSQL数据库的伸缩性设计：具体看书籍；
四、随需应变：网站的可扩展架构
1、模块直接不存在直接调用，耦合性最低，那就使用消息队列；
2、事件驱动架构：基于（消息对象）驱动业务架构。消息发布者---消息队列---消息接受者（可以为多个）
3、分布式消息队列：
a、伸缩性：消息队列服务器数据即时处理，可以看做无状态服务器，集群添加服务器影响较小；
b、可用性：如果消息队列满了，新生产的消息会写入磁盘中，待消息队列中消息减少时再写入消息队列中；
c、避免宕机影响：消息发送到消息队列后，依然会保存在消息生产者服务器，待消息消费者消费后才删除消息。如果宕机，则消息生产者会重新选择集群中的其他消息队列服务器；
4、分布式打造可复用的业务平台：纵向拆分和横向拆分；
a、特点：负载均衡，失效转移、高效的远程通信、整合异构系统、对应用最少入侵、版本管理、实时监控；
5、可扩展的数据结构：NoSQL的扩展
6、利用开发平台建设网站生态圈：