web系统高速发展时的海量数据技术架构
当一个web系统的用户不断增长时，其数据量也会随之飞速增长。当数据量达到一定级别后，如数据表已达亿或十亿级别，系统会涉及到一些容量、性能以及分布式方面的问题。此时如在使用Oracle，它也会出现瓶颈，如逻辑读写非常高、CPU一度飙升到四五十、对数据请求不断延时（体现在TPS和QPS不断下降）、数据容量的扩展性差等。
使用MySQL集群是一个很好的解决办法，因为这样，通过线性地增加机器就可以满足使用要求。将Oracle的数据拆分到MySQL集群上。这样的一个过程涉及到分库分表操作。有水平拆分和垂直拆分2种，一般是使用水平拆分，业务性较强的数据可使用垂直拆分，视数据的特点而定。使用的工具推荐使用阿里的Cobar产品。
提供多种数据源供系统使用，也是一种提高系统数据性能的手段。可以根据业务数据的特点，把数据存储在不同的数据源。如关系性强的数据储存传统的关系型数据库里，其他数据存储在KV-Store或NoSQL系统中，可达到数据分布的合理性。这种多存储方案是与系统的业务有着紧密关系的。
缓存系统在整个系统架构中的地位还是相当高的，完善的缓存结构是提高系统性能的利器。缓存是分级别的，从用户发起HTTP请求，到最后访问数据库，都可以在这个过程中设置缓存，包括图片的缓存、静态页面的缓存、动态页面的缓存、JS和CSS文件的缓存以及数据库的数据缓存。缓存系统分为前端缓存和后端缓存，前端缓存的命中率一般都很高，后端的缓存为分Local Cache和Remote Cache。那些不经常变化的数据往往是重点缓存对象，如用户的性别、生日、身高等。而web系统中，缓存的操作往往是把动态页面静态化，以及数据库层自带的缓存功能。缓存系统要关注的问题主要是：缓存的对象、缓存的生命周期、缓存的命中率。
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