具体以商城为例， 展示web端应用的架构演变过程。

特点：
1、所有的功能集成在一个项目工程中。
2、所有的功能打在一个war包部署到服务器。
3、通过部署应用集群和数据库集群来提高系统的性能。

优点
1、项目架构简单，前期开发成本低，周期短，小型项目的首选。
2、开发效率高，模块之间交互采用本地方法调用。
3、容易部署，运维成本小，直接打包为一个完整的包，拷贝到web容器的某个目录下即可运行。
4、容易测试：IDE都是为开发单个应用设计的、容易测试——在本地就可以启动完整的系统。

缺点：
1、全部功能集成在一个工程中，对于大型项目不易开发、扩展及维护。
2、版本迭代速度逐渐变慢，修改一个地方就要将整个应用全部编译、部署、启动，开发及测试周期过长。
3、无法按需伸缩，通过集群的方式来实现水平扩展，无法针对某业务按需伸缩。

总结：一个web项目里包含了所有的模块，一个数据库里包含了所需要的所有表，当网站访问量增加时，首先遇到瓶颈的是应用服务器连接数，比如tomcat连接数不能无限增加，2.线程数上限受进程内存大小、3.CPU内核数等因素影响，当线程数到达一定数时候，线程上下文的切换对性能的损耗会越来越严重，响应会变慢，通过增加web应用服务器方式的横向扩展对架构影响最小，这时候架构会变成下面这样：

2、分布式架构

针对单体架构的不足，为了适应大型项目的开发需求，许多公司将一个单体系统按业务垂直拆分为若干系统，系统之间通过网络交互来完成用户的业务处理，每个系统可分布式部署，这种架构称为分布式架构。

如下图所示：

特点：
1、按业务垂直拆分成一个一个的单体系统，此架构也称为垂直架构。
2、系统与系统之间的存在数据冗余，耦合性较大，如上图中三个项目都存在客户信息。
3、系统之间的接口多为实现数据同步，如上图中三个项目要同步客户信息。

优点：
1、通过垂直拆分，每个子系统变成小型系统，功能简单，前期开发成本低，周期短。
2、每个子系统可按需伸缩。
3、每个子系统可采用不同的技术。

缺点：
1、子系统之间存在数据冗余、功能冗余，耦合性高。
2、按需伸缩粒度不够，对同一个子系统中的不同的业务无法实现，比如订单管理和用户管理。

这时候随着网站访问量继续增加，继续增加应用服务器数量后发现数据库成了瓶颈，而数据库的最主要的瓶颈体现在两方面：

• 数据库的最大连接数是有限的，比如当前数据库的连接数设置10000，如果每个应用服务器与数据库的初始连接数设置50，那么200台web服务器是极限， 并且连接数太多后，数据库的读写压力增大，耗时增加

• 当单表数量过大时，对该表的操作耗时会增加，索引优化也是缓兵之计

总结：这时，根据业务特点，如果读写比差距不大，并且对数据一致性要求不是很高的情况下，数据库可以采用主从方式进行读写分离的方案，并且引入缓存机制来抗读流量。

如果读写比差距很大或者对数据一致性要求高时，就不适合用读写分离方案，需要考虑业务的垂直拆分，这时期的系统架构图如下

3、SOA架构

SOA是一种面向服务的架构，基于分布式架构，它将不同业务功能按服务进行拆分，并通过这些服务之间定义良好的接口和协议联系起来。

特点：
1、基于SOA的架构思想，将重复公用的功能抽取为组件，以服务的方式向各各系统提供服务。
2、各个系统与服务之间采用webservice、rpc等方式进行通信。
3、ESB企业服务总线作为系统与服务之间通信的桥梁。

优点：
1、将重复的功能抽取为服务，提高开发效率，提高系统的可重用性、可维护性。
2、可以针对不同服务的特点按需伸缩。
3、采用ESB减少系统中的接口耦合。

缺点：
1、系统与服务的界限模糊，会导致抽取的服务的粒度过大，系统与服务之间耦合性高。
2、虽然使用了ESB，但是服务的接口协议不固定，种类繁多，不利于系统维护。

总结：这时候仍然是垂直架构，所有业务集中在一个项目里。项目维护、快速迭代问题会越来越严重，单个模块的开发都需要发布整个项目，项目稳定性也受到很大挑战，这是需要考虑业务的垂直拆分，需要将一些大的模块单独拆出来，这时候的架构图如下：

这时候为了进一步提升用户体验，加速用户的网站访问速度，会使用CDN来缓存信息，用户会访问最近的CDN节点来提升访问速度。

4、微服务架构

基于SOA架构的思想，为了满足移动互联网对大型项目及多客户端的需求，对服务层进行细粒度的拆分，所拆分的每个服务只完成某个特定的业务功能，比如订单服务只实现订单相关的业务，用户服务实现用户管理相关的业务等
等，服务的粒度很小，所以称为微服务架构。

特点：
1、服务层按业务拆分为一个一个的微服务。
2、微服务的职责单一。
3、微服务之间采用RESTful、RPC等轻量级协议传输。
4、有利于采用前后端分离架构。

优点：
1、服务拆分粒度更细，有利于资源重复利用，提高开发效率。
2、可以更加精准的制定每个服务的优化方案，按需伸缩。
3、适用于互联网时代，产品迭代周期更短。

缺点：
1、开发的复杂性增加，因为一个业务流程需要多个微服务通过网络交互来完成。
2、微服务过多，服务治理成本高，不利于系统维护。

总结：随着业务量增大，一些核心系统数据库单表数量达到几千万甚至亿级，这时候对该表的数据操作效率会大大降低，并且虽然有缓存来抗读的压力，但是对于大量的写操作和一些缓存miss的流量到达一定量时，单库的负荷也会到达极限，这时候需要将表拆分，一般直接采用分库分表，因为只做分表的话，单个库的连接瓶颈仍然无法解决。分库分表后的架构如下：

随着流量的进一步增大，这时候系统仍然会有瓶颈出现，以订单系统为例：单个机房的机器是有限的，不能一直新增下去，并且基于容灾的考虑，一般采用同城双机房的方式，机房之间用专线链接，同城跨机房质检的延时在几毫秒，此时的架构图如下：

由于数据库主库只能是在一个机房，所以仍然会有一半的数据库访问是跨机房的，虽然延时只有几毫秒，但是一个调用链里的数据库访问太多后，这个延时也会积少成多。其次这个架构还是没能解决数据库连接数瓶颈问题

• 随着应用服务器的增加，虽然是分库分表，但每增加一台应用服务器，都会与每个分库建立连接，比如数据库连接池默认连接数是50，而如果mysql数据库的最大连接数是10000的话，那么200台应用服务器就是极限。

• 当应用的量级太大后，单个的机器、电、带宽等资源无法满足业务的持续增长。这时就需要考虑SET化架构，也就是单元化架构，大体思路就是将一些核心系统拆成多个中心，每个中心成为一个单元，流量会按照一定的规则分配给每个单元，这样每个单元只负责处理自己的流量就可以了。每个单元要尽量自包含、高内聚。这是从整体层面将流量分而治之的思路。

• 综合这些架构模式的特点和优点我们会发现，微服务架构的这些特点非常符合一种开发模式：敏捷开发，下面介绍一些开发模型：

• 上面的架构图，流量从接入层按照路由规则（比如以用户ID来路由）路由到不同单元，每个单元内都是高内聚，包含了核心系统，数据层面的分片逻辑是与接入层路有逻辑一致，也解决了数据库连接的瓶颈问题，但是一些跨单元的调用是无法避免的，同时也有些无法拆分的业务需要放在中心单元，供所有其他单元调用。