数据库1 分钟抗住 10 亿请求！某些 App 怎么做到的？| 原力计划
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作者 | 阿凡博客
出品 | CSDN博客
封图 | 视觉中国
某些App怎么扛住1分钟10亿请求？ 架构的演进路线 百万级并发：1秒100万次请求 。
千万级并发：一分钟6亿次请求 ， 差不多就是需求的极限 。
架构的设计和架构优化要符合需求本身 ， 不能无限制优化 。
基本概念
（1）分布式（系统中 ， 多个模块在不同服务器上部署）
（2）集群（一个软件部署在多台服务器 ， 并作为一个整体 ， 提供一类服务）
（3）高可用（系统中部分节点失效 ， 其他节点能够接替它继续工作或有相应的处理预案）
（4）负载均衡（把请求均匀的发到多个节点上）
架构演进：
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单机架构
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DNS服务器 ， 做域名解析的服务器 ， 作用是 ， 经过DNS将www.taobao.com这类的域名转换为实际IP地址 ， 浏览器转而访问这个IP对应的tomcat 。
瓶颈：用户增长 ， tomcat和数据库之间竞争资源 ， 单机性能不足以支撑业务 。
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第一次：Tomcat和数据库分开部署（最常见架构）
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Tomcat和数据库分别独占服务器资源 ， 显著提高两者各自性能（tomcat服务器找一个内存大的 ， DB服务器找一个硬盘大的 ， 带宽更宽的） 。
瓶颈：用户量增长 ， 数据库并发读写 ， 尤其是读 ， 成为瓶颈 。
注意 ， 不会通过数据库集群解决 。
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第二次演进：引入本地缓存甚至分布式缓存
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在Tomcat服务器上（Java程序所在的地方）加入缓存 ， 可以把绝大多数请求（尤其是查询）在访问数据库前拦截掉 。
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Redis放在Tomcat服务器上 ， 如果不够用 。
那么Redis可以自己放在一个服务器 ， 也可以多弄几台Redis服务器 ， 配置成主从同步（提升可用性可以加上哨兵） 。
瓶颈：用户数量增长 ， 并发压力主要在单机的tomcat上 ， 响应逐渐变慢 。
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第三次演进：引入反向代理和负载均衡
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使用反向代理 ， 将大量的用户请求 ， 均匀分发到每个Tomcat中（一般来讲 ， Tomcat对应100个并发 ， nginx对应5万个并发 ， 具体的要看服务器性能） 。
瓶颈：应用服务器可支持的并发量大大增加 ， 缓存能力也可以轻易扩展 ， 并发量增长意味着更多请求穿透到数据库 ， 单机的数据库最终成为瓶颈 。
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第四次演进：数据库读写分离
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