阶段一：

数据库，文件，服务器部署在一台机器上，俗称all in one.

阶段二：

应用服务器，数据库服务器，性能更好的硬盘三台服务器。

阶段三：

百分之八十的数据访问集中在百分之二十的数据上，二八原则，所以出现了缓存，应用服务器，本地缓存，远程缓存（单机缓存和分布式缓存），文件服务器，数据库服务器。

问题1:

具有哪种业务特点的数据使用本地缓存？

问题2:

具有哪种业务特点的数据使用远程缓存？

问题3:

分布式缓存在扩容时会碰到什么问题，如何解决？

问题4:

分布式算法有哪几种，各有什么优缺点？

阶段4:横向扩展应用服务器

随着访问QBS的增长，服务器的处理能力就会出现瓶颈，所以要做一个服务器的集群，新增负载均衡调度服务器（Load Balance），然后就可以横向扩展服务器了，解决了服务器处理能力的瓶颈。因此出现了下买的架构：

负载均衡服务器+应用服务器集群+分布式缓存集群+文件系统服务器+数据库服务器

问题1:

负载均衡调度策略有哪些，有什么优缺点，分别适合什么场景？

阶段5:数据库读写分离

当用户量达到一定量的时候，数据库又达到了一个瓶颈，使用数据库的读写分离，在主库写，从库读，数据库和应用服务器通过数据访问模型连接，这个模型可以让写应用代码的人感觉不到读写分离的存在。

阶段6:增加CDN和反向代理服务器，提高应用服务器性能

CDN可以解决不同地区访问速度问题，反向代理可以在服务器机房中缓存用户资源。

阶段7:分布式文件服务器集群

问题1:

如何不影响已经部署在线上的文件访问？

阶段8:专库专用

数据库又出现了一个瓶颈，选择专库专用，进行一个数据的垂直拆分，相关的业务分别用自己的库存储。

问题1:

跨业务的事物和跨库的事物如何解决？

阶段9：数据库的水平拆分

单个数据库不能解决某个业务问题了，进行数据库水平拆分，就是将同一个表的数据拆分到两个数据库当中。

 阶段10:搜索引擎(search sever cluster),Nosql server

在架构不断进化的过程中，还要考虑安全性，数据分析，监控，反作弊等一系列问题。

继续发展...SOA架构，服务化，消息队列，任务调度，多机房...