現在，軟件架構變得越來越復雜了，好多技術層出不窮，令人眼花繚亂，解決這個問題呢，就是要把復雜問題簡單化，核心就是要把握本質。
軟件剛開始的時候是為了實現功能，隨着信息量和用戶的增多，大數據和高並發成了軟件設計必須考慮的問題，那么大數據和高並發本質是什么呢？
本質很簡單，一個是慢，一個是等。兩者是相互關聯的，因為慢，所以要等，因為等，所以慢，解決了慢，也就解決了等，解決了等，也就解決了慢。
關鍵是如何解決慢和等，核心一個是短，一個是少，一個是分流。
短是指路徑要短。典型的mvc結構是請求->controller->model->dao->view，然后把頁面返回給用戶。要想短的話，
1，頁面靜態化- 用戶可以直接獲取頁面，不用走那么多流程，比較適用於頁面不頻繁更新。
2，使用緩存- 第一次獲取數據從數據庫准提取，然后保存在緩存中，以后就可以直接從緩存提取數據。不過需要有機制維持緩存和數據庫的一致性。
3，使用儲存過程-那些處理一次請求需要多次訪問數據庫的操作，可以把操作整合到儲存過程，這樣只要一次數據庫訪問就可以了。
4，批量讀取 - 高並發情況下，可以把多個請求的查詢合並到一次進行，以減少數據庫的訪問次數
5，延遲修改 - 高並發情況下，可以把多次修改請求，先保存在緩存中，然后定時將緩存中的數據保存到數據庫中，風險是可能會斷電丟失緩存中的數據，
6, 使用索引 - 索引可以看作是特殊的緩存，盡量使用索引就要求where字句中精確的給出索引列的值。
少是指查詢的數據要少。
1，分表 - 把本來同一張表的內容，可以按照地區，類別等分成多張表，很簡單的一個思路，但是要盡量避免分出來的多表關聯查詢。
2，分離活躍數據 - 例如登錄用戶業務，注冊用戶很多，但是活躍的登錄用戶很少，可以把活躍用戶專門保存一張表，查詢是先查詢活躍表，沒有的話再查總表，這也類似與緩存啦。
3， 分塊 - 數據庫層面的優化，對程序是透明的，查詢大數據只用找到相應塊就行。
分流三種。
1，集群 - 將並發請求分配到不同的服務器上，可以是業務服務器，也可以是數據庫服務器。
2，分布式 - 分布式是把單次請求的多項業務邏輯分配到多個服務器上，這樣可以同步處理很多邏輯，一般使用與特別復雜的業務請求。
3，CDN - 在域名解析層面的分流，例如將華南地區的用戶請求分配到華南的服務器，華中地區的用戶請求分配到華中的服務器。
暫時總結這么多的方案，隨着技術的進步，會有更多的方案出現，一起成長進步中。。。。。