阿狸先森 互联网架构“高并发”到底怎么玩？( 二 )
画外音：nginx是个例子 ， 有可能是LVS或者F5等反向代理 。
当web后端成为瓶颈的时候 ， 只要增加服务器数量 ， 新增web服务的部署 ， 在nginx配置中配置上新的web后端 ， 就能扩展站点层的性能 ， 做到理论上的无限高并发 。
服务层如何进行水平扩展？
画外音：如果需要优雅的进行服务层自动扩容 ， 这里可能需要配置中心里服务自动发现功能的支持 。
数据层如何进行水平扩展？
在数据量很大的情况下 ， 数据层（缓存 ， 数据库）涉及数据的水平扩展 ， 将原本存储在一台服务器上的数据（缓存 ， 数据库）水平拆分到不同服务器上去 ， 以达到扩充系统性能的目的 。
互联网数据层常见的水平拆分方式有这么几种 ， 以数据库为例：
一、按照范围水平拆分
（1）规则简单 ， service只需判断一下uid范围就能路由到对应的存储服务；
（2）数据均衡性较好；
（3）比较容易扩展 ， 可以随时加一个uid[2kw,3kw]的数据服务；
不足是：
（1）请求的负载不一定均衡 ， 一般来说 ， 新注册的用户会比老用户更活跃 ， 大range的服务请求压力会更大；
二、按照哈希水平拆分
（1）规则简单 ， service只需对uid进行hash能路由到对应的存储服务；
（2）数据均衡性较好；
（3）请求均匀性较好；
不足是：
（1）不容易扩展 ， 扩展一个数据服务 ， hash方法改变时候 ， 可能需要进行数据迁移；
通过水平拆分来扩充系统性能 ， 与主从同步读写分离来扩充数据库性能 ， 有什么本质的不同？
画外音：这两个方案千万别搞混 。
通过水平拆分扩展数据库性能：
（1）每个服务器上存储的数据量是总量的1/n ， 所以单机的性能也会有提升；
（2）n个服务器上的数据没有交集 ， 那个服务器上数据的并集是数据的全集；
（3）数据水平拆分到了n个服务器上 ， 理论上读性能扩充了n倍 ， 写性能也扩充了n倍（其实远不止n倍 ， 因为单机的数据量变为了原来的1/n）；
通过主从同步读写分离扩展数据库性能：
（1）每个服务器上存储的数据量是和总量相同；
（2）n个服务器上的数据都一样 ， 都是全集；
（3）理论上读性能扩充了n倍 ， 写仍然是单点 ， 写性能不变；
缓存层的水平拆分和数据库层的水平拆分类似 ， 也是以范围拆分和哈希拆分的方式居多 ， 就不再展开 。
总结
高并发（HighConcurrency）是互联网分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一 ， 它通常是指 ， 通过设计保证系统能够同时并行处理很多请求 。
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