关于这个网站结构设计怎么写（大型网站架构设计）很多人还不知道，现在让我们一起来看看吧！
1、大型网站架构的设计是一个循序渐进的过程，围绕性能、可用性、可扩展性、可伸缩性、安全性展开 。下面是一些关于网站架构的个人总结，没有问题的话请大家多多批评 。前端CDN加速：CSS/ *** /图片等静态资源使用CDN加速，设置缓存时间、Referer限制(防盗链)等进行流量优化；减少HTTP请求：将CSS/ *** /图片等静态资源合并，可以利用webpack等前端构建工具进行处理启用浏览器缓存和文件压缩：压缩图片、 *** /CSS混淆压缩、Web服务器开启Gzip压缩&设置文件expire缓存时间；异步加载：动态接口通过Ajax异步加载，减少 *** 请求（可以通过 *** ONP或者设置Access-Control-Allow-Origin进行跨域）；使用验证码：使用短信或图像验证码，提高验证码的复杂度及多样性，缓解羊毛党带来的流量冲击；减少Cookie传输：Cookie包含在每次请求和响应中，太大的Cookie会严重影响数据传输，例如针对CDN采用独立域名，可以减少静态资源加载携带Cookie信息；缓存关于缓存，永远记住28定律:80%的业务访问集中在20%的数据上 。
2、缓存热数据可以减少 *** I/O和磁盘I/O，大大提高响应速度 。除了前端本地资源缓存，服务器端缓存的常见做法如下:页面静态化：缓存整个页面，或者局部缓存，减少数据读取和运算频率；数据缓存：充分利用NoSQL数据库，例如memcached、redis、mongodb等，可以部署集群或分布式缓存，提高缓存命中率，减少数据访问的压力，可以进行缓存预热、预先加载热点数据，同时需要防止缓存穿透；消息队列异步解耦：利用Httpsqs、RabbitMQ、Kafka等队列或消息中间件，将耗时/非即时性操作通过队列进行异步处理，提高服务器响应速度，以此降低对资源的并发访问 。遵循一个原则：任何可以晚点做的事情都应该晚点再做 。
3、削峰填谷：由于流量是波动变化的，高峰和低谷差距很大，可以将一些操作存储到MQ队列中，消费端通过拉取的方式，并且拉去速度有消费端来控制，则就可以控制流量趋于平稳，达到了削峰填谷的目的，或者说起到了流控的目标 。数据库使用缓存后，大部分数据读取操作不需要通过数据库完成，但是当缓存未命中、缓存过期、所有写操作时，都需要访问数据库 。当用户达到一定规模时，数据库会因为高负载压力而成为瓶颈 。
4、常见的做法如下:读写分离：利用Mysql主从复制机制搭建读写分离集群，在客户端实现或者服务端利用中间件（例如MyCAT)实现读写分离；分库分表：针对不同业务类型，进行分库，部署到不同服务器上，减少单服务器压力，同时针对大表，根据一定条件（如用户ID取模、ID范围）进行水平分表，减少单表读写压力；数据库连接池：充分利用连接复用，解决数据库连接过程需要占用资源，影响响应速度等问题，PHP本身没有连接池，可以利用第三方框架实现（例如 *** Proxy)；硬件优化：利用磁盘阵列（RAID)提升数据可靠性，资金充足的话可以换SSD硬盘；负载平衡业务拆分：根据URL拆分业务，分发流量到不同的服务器组，防止单一功能模块卡住，而影响整个业务，主要遵循SOA的架构思路，将业务模块打散（鸡蛋不要放在一个篮子里面）反向 *** 负载均衡：充分利用Nginx/Haproxy/LVS反向 *** 负载均衡，搭建服务器集群，提升并发处理能力；DNS负载均衡：DNS解析可以依据不同 *** 运营商、地区进行分别解析、从而实现DNS层面负载均衡；代码多线程：充分利用多CPU优势进行数据批处理锁：在高并 *** 况下，对统一资源读写访问容易出现脏读、幻读，这个时候需要对核心资源枷锁，利用Redis或者Zookeeper等可以实现分布式锁；设计模式：充分利用设计模式，实现逻辑解耦、分层和资源服用，例如单利模式、观察者模式等；数据结构和算法：好的数据结构和算法可以给程序性能带来很大提升、例如链表查找、快速排序等；垃圾回收：良好的编程习惯，例如即时清理内存占用大的变量、避免操作的数据量大等都可以避免出现内存泄漏（OOM)的情况发生 。SQL查询优化：SQL执行效率一般是影响响应速度的关键，可以开启SQL慢查询日志，对执行效率慢的SQL语句进行优化；GIT多分支：良好的分支管理对于CI/CD、版本测试有很好的作用，建议参考git-flow进行日常Git协作 。日志：统一的日志输出标准，有利于进行数据追踪和问题排查 。
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