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一、服务器技术架构的三大发展趋势
一般而言，客户需求决定了服务器的发展方向，从服务器的技术架构来看，目前整个服务器的技术架构的发展有三个大趋势：纵向扩展架构、横向扩展架构、超融合架构。
1、纵向架构（Scale-up）
Scale-up纵向扩展，主要是提升单台服务器的性能，包括高可靠、高可用性以及可扩展性，主要应用于高性能交易类业务。
主要用于关键数据库、应用系统以及HPC高性能计算业务等。Scale-up架构广泛应用与金融交易、电信计费、科学研究、气象分析等领域。
2、横向架构（Scale-out）
简单说就是以数量取胜，Scale-out架构通常对单台服务器性能要求不高，主要通过更多的服务器协同完成任务。
这种架构具有高性能、低沉本、高密度、节能低碳和集群管理等特点，该架构通常应用于超大规模数据中心、大数据分析、公有云、Web应用集群等业务场景。
3、超融合架构（Hyper-converged）
这种架构理念是将计算、存储、网络和统一管理放在一个盒子里。
通过一体化的设计、集成与优化，消除系统瓶颈，实现更好的整体系统效能。这种架构主要应用于高性能数据分析、数据库整合、云计算资源池平台、一体化数据中心等应用场景。
二、业务应用和服务器部署
1、早期应用部署
早期的服务器系统都是单机应用，在一台服务器上部署了所有应用软件，这种服务器为一个或者几个用户提供计算或者业务服务，这种单机系统通常也被称作工作站。
2、服务器C/S应用部署架构
在C\S架构中，通常会有一个集中共享的应用数据库，而每个使用系统的员工会有自己的PC机，每个PC机安装不同的应用程序，这些应用程序能够操作使用或者共享应用数据库，这样能够实现业务系统的协同操作、应用共享和统一保存。
3、服务器B/S应用部署架构
这是一种优化的架构，伴随着因特网的兴起而发展起来，PC客户机只需要有一个标准的web浏览器即可与服务器交互。当用户需要不同的业务时，只需要连接到不同的应用服务器即可。客户端使用简单、免维护。
三、服务器互联网应用部署架构
采用的是是典型的B/S架构。因为互联网应用通常具有用户数量庞大、并发点击负载高、海量大数据等特点。因此一直朝着开放、分布式的架构模式发展。如当今的百度、腾讯数据中心普遍采用大规模分布式的数据库。Hadoop大数据集群、高密Scale-out水平扩展应用、搜索web集群接入的部署架构模式。
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四、服务器的基本框架结构原理
首先，基础C/S结构的服务器框架，请求和相应流程：
这种框架结构满足基础的基础的应用，客户端的请求多了的时候，就会存在一个请求等待的问题。处理请求都会有一个阀值，请求数量超出阀值，剩下的的请求需要等之前的处理好了，才能再访问数据库。不能很好的处理高并发的情况。
第二种设计思路可以在应用服务器和数据库服务器中间增加中间层DAL采用缓冲队列和连接池设计。
DAL设计缓冲队列，存储等待的请求，在DAL中设计数据库连接池，当数据库连接池中有空闲连接时，从缓冲队列中取出一个请求处理，这种方式并没有提高访问的速度，释放了服务器的压力，如果遇到高并发还是不能有效的处理。
第三种技术在此基础上添加一个缓存服务器，当有请求到来时，应用服务器先从缓存中获取数据，如果缓存中没有相应的数据，在访问数据库取出数据，并更新缓存。
缓存的方式就需要考虑缓存同步的情况，缓存是具有时效的，超时缓存失效，有需要重新去数据库查询，查询后再更新缓存，这样实时性比较差。我们可以当有请求修改数据时，再更新缓存，并且将要修改的数据投入DAL层，当数据库有空闲连接时，再持久化。
但是这种方式还是有一定的不足，大量的业务请求的时候，虽说可设计多个应用服务器，架设缓存服务器，完善中间层的缓冲队列和数据库连接池，但是大量复杂的读写操作数据库，还是会造成数据库操作阻塞的。
此时就需要将数据库实现读写分离。对数据库执行负载均衡。主流数据库都有replication机制，采用replication机制可以实现负载均衡。中间层的写数据库操作投递到master数据库中，读操作从slave数据库中读取，当master数据库中数据被修改后，数据库采用replication机制将数据同步给slave服务器。
同样的道理，应用服务器也可以实现负载均衡，架设多个应用服务器，不同的请求分配给不同的应用服务器。让应用服务器主动去请求任务服务器，主动获取任务处理，如果应用服务器处于忙碌状态就不需要请求新的任务，空闲的应用服务器会去请求任务服务器中的任务，这是最合理的负载均衡。如果所有应用服务器都处于忙碌状态，那么任务服务器将任务缓存至自己的任务队列，当应用服务器空闲时会来取任务。
任务服务器需要有多台，并且实现failover机制，当服务器出现故障的时候，其他服务器做为主任务服务器。
同时为保证数据库的响应速度和处理效率，我们还可以对数据库进行分区。
因为大部分情况下数据库中各个表是关联的，我们往往是将一个表的不同数据分配到各个数据库，数据库的表结构就是一样的，只是存储的用户数据不同而已。
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