(如果感觉有帮助，请帮忙点推荐，添加关注，谢谢！你的支持是我不断更新文章的动力。本博客会逐步推出一系列的关于大型网站架构、分布式应用、设计模式、架构模式等方面的系列文章)
一、服务器硬件
建议至少三台的标准配置，分别用作web处理、数据库、备份。
web服务器至少要8G内存，双sata raid1，如果经济稍微宽松，或静态文件或图片多，则15k sas raid1+0。数据库至少16G内存，15k sas raid 1+0。备份服务器最好跟数据库服务器同等配置。硬件可以自己买品牌的底板，也就是机箱配主板和硬盘盒，CPU内存硬盘都自己配，也可以上整套品牌，也可 以兼容机。三台机器，市场行情6、7万也就配齐了。
web服务器可以既跑程序又当内存缓存，数据库服务器则只跑主数据库(假如是MySQL的话)，备份服务器干的活就相对多一些，web配置、缓存配置、数据库配置都要跟前两台一致，这样WEB和数据库任意一台出问题，把备份服务器换个ip就切换上去了。备份策略，可以drbd，可以rsync，或者其他的很多很多的开源备份方案可选择。rsync最简单，放cron里自己跑就行。备份和切换，建议多做测试，选最安全最适合业务的，并且尽可能异地备份。
二、架构
初期架构一般比较简单，web负载均衡+数据库主从+缓存+分布式存储+队列。
只是您比其他人厉害之处就在于设计上考虑到缓存失效时的雪崩效应、主从同步的数据一致性和时间差、队列的稳定性和失败后的重试策略、文件存储的效率和备份方式等等意外情况。
缓存总有一天会失效，数据库复制总有一天会断掉，队列总有一天会写不进去，电源总有一天会烧坏。根据墨菲定律，如果不考虑这些，网站早晚会成为茶几。
三、服务器软件
Linux、nginx、java、mysql、svn几乎是标配，
以上准备完毕，现在我们有了运行环境，有了基本架构骨架，有了备份和切换方案，应该开始着手设计开发方面的事情了。
四、数据库
几乎所有操作最后都要落到数据库身上，它又最难扩展(存储也挺难)。对于mysql，什么样的表用myisam，什么样的表用innodb，在开发之前要确定。复制策略、分片策略，也要确定。表引擎方面，一般，更新不多、不需要事务的表可以用myisam，需要行锁定、事务支持的，用innodb。 myisam的锁表不一定是性能低下的根源，innodb也不一定全是行锁，具体细节要多看相关的文档，熟悉了引擎特性才能用的更好。现代WEB应用越来 越复杂了，我们设计表结构时常常设计很多冗余，虽然不符合传统范式，但为了速度考虑还是值得的，要求高的情况下甚至要杜绝联合查询。编程时得多注意数据一致性。
复制策略方面，多主多从结构也最好一开始就设计好，代码直接按照多主多从来编写，用一些小技巧来避免复制延时问题，并且还要解决多数据库数据是否一致，可以自己写或者找现成的运维工具。
分片策略。总会有那么几个表数据量超大，这时分片必不可免。分片有很多策略，从简单的分区到根据热度自动调整，依照具体业务选择一个适合自己的。避免自增ID作为主键，不利于分片。
用存储过程是比较难扩展的，这种情形多发生于传统C/S，特别是OA系统转换过来的开发人员。低成本网站不是一两台小型机跑一个数据库处理所有业务的模式，是机海作战。方便水平扩展比那点预分析时间和网络传输流量要重要的多的多。
NoSQL只是一个概念。实际应用中，网站有着越来越多的密集写操作、上亿的简单关系数据读取、热备等，这都不是传统关系数据库所擅长的，于是就产生了很多非关系型数据库，比如Redis/TC&TT/MongoDB/Memcachedb等，在测试中，这些几乎都达到了每秒至少一万次的写操作，内存型的甚至5万以上。例如MongoDB，几句配置就可以组建一个复制+自动分片+failover的环境，文档化的存储也简化了传统设计库结构再开发的模式。很多业务是可以用这类数据库来替代mysql的。
五、缓存
数据库很脆弱，一定要有缓存在前面挡着，其实我们优化速度，几乎就是优化缓存，能用缓存的地方，就不要再跑到后端数据库那折腾。缓存有持久化缓存、内存缓存，生成静态页面是最容易理解的持久化缓存了，还有很多比如varnish的分块缓存、前面提到的memcachedb等内存缓存，memcached首当其冲。缓存更新可用被动更新和主动更新。被动更新的好处是设计简单，缓存空了就自动去数据库取数据再把缓存填上，但容易引发雪 崩效应，一旦缓存大面积失效，数据库的压力直线上升很可能挂掉。主动缓存可避免这点但是可能引发程序取不到数据的问题。这两者之间如何配合，程序设计要多动脑筋。
六、队列
用户一个操作很可能引发一系列资源和功能的调动，这些调动如果同时发生，压力无法控制，用户体验也不好，可以把这样一些操作放入队列，由另几个模块去异步执行，例如发送邮件，发送手机短信。开源队列服务器很多，性能要求不高用数据库当做队列也可以，只要保证程序读写队列的接口不变，底层队列服务可随时更换就可以，类似Zend Framework里的Zend_Queue类，java.util.Queue接口等。
七、文件存储
除了结构化数据，我们经常要存放其他的数据，像图片之类的。这类数据数量繁多、访问量大。典型的就是图片，从用户头像到用户上传的照片，还要生成不同的缩略图尺寸。存储的分布几乎跟数据库扩展一样艰难。不使用专业存储的情况下，基本都是靠自己的NAS。这就涉及到结构。拿图片存储举例，图片是非常容易产生热点的，有些图片上传后就不再有人看，有些可能每天被访问数十万次，而且大量小文件的异步备份也很耗费时间。
为了将来图片走cdn做准备，一开始最好就将图片的域名分开，且不用主域名。很多网站都将cookie设置到了.domain.ltd，如果图片也在这个域名下，很可能因为cookie而造成缓存失效，并且占多余流量，还可能因为浏览器并发线程限制造成访问缓慢。
如果用普通的文件系统存储图片，有一个简单的方法。计算文件的hash值，比如md5，以结果第一位作为第一级目录，这样第一级有16个目录。从0到F，可以把这个字母作为域名，0.yourimg.com到f.yourimg.com(客户端dns压力会增大)，还可以扩展到最多16个NAS集群 上。第二级可用年月例如，201011，第三级用日，第四级可选，根据上传量，比如am/pm，甚至小时。最终的目录结构可能会是 e/201008/25/am/e43ae391c839d82801920cf.jpg。rsync备份时可以用脚本只同步某年某日某时的文件，避免计算大量文件带来的开销。
当然最好是能用专门的分布式文件系统或更专业点的存储解决方案。
下面，我们要谈谈代码了
开始设计代码结构之前，先回顾一下之前准备过的事情：我们有负载均衡的WEB服务器，有主从DB服务器并可能分片，有缓存，有可扩展的存储。在组织代码的各个方面，跟这些准备息息相关，我一二三的列出来分别说，并且每一条都以“前面讲到”这个经典句式开头，为了方便对照。
别着急看经典句式，我思维跳跃了，插一段。
实际开发中，我们总会在性能和代码优雅性上作折中。对于当今的计算机和语言解释器，多几层少几层对象调用、声明变量为Map还是HashMap这种问题是最后才需要考虑的问题，永远要考虑系统最慢的部分，从最慢的部分解决。
例如看看你用的ORM是不是做了很多你用不到的事情，是不是有重复的数据调用。我们做的是web应用开发，不是底层框架API，代码易读易懂是保证质量很重要的一方面，你的程序是为了什么而设计，有不同的方法……算了，这个话题另起一篇文章来说，扯远了，咱继续……
前面讲到，WEB服务器是要做负载均衡的，图片服务器是要分开的。对于这点，代码在处理客户端状态时，不要把状态放到单机上，举例，不要用文件session，嗯，常识。
如果有可能，最好在一开始就做好用户单点认证的统一接口，包括跨域如何判断状态、静态页面如何判断状态，需要登录时的跳转和返回参数定义，底层给好接口，应用层直接就用(可参考GAE的 user服务)。登录方面的设计要考虑移动设备的特性，比如电脑可以用浮动层窗口，但NOKIA自带的浏览器或UCWEB就无法处理这种表现形式，程序一定既能处理AJAX请求又能直接通过URL来处理请求。图片服务器分开，资源文件最好也布局到图片服务器，也就是WEB服务器只服务动态程序。虽然开发测试时稍微复杂(因为需要绝对URI才能访问)，但将来页面前端优化上会轻松许多，并且你的WEB服务器IO优化也轻松许多。程序引用资源文件时，要有一个 统一的处理方法，在方法内部可以自动完成很多事情，例如将css/js根据组合，拼成一个文件，或者自动在生成的URI后面加上QUERYSTRING， 如果将来前端用了缓存服务，那生成QUERYSTRING是最简单的刷新服务端缓存和客户端缓存的办法。
前面讲到，数据库会有复制，可能会多主多从，可能会分片。我们程序在处理数据的过程中，最好能抽象出来单独放做一层。拿现在流行的MVC模式来说，就是在M层下方再放一个数据层，这个数据层不是通常所说的JDBC/PDO/ActiveRecord等，而是你自己的存取数据层，仅对外暴露方法，隐藏数据存取细节。这个数据层内部不要怕写的难看，但一定要提供所有的数据存储功能，其他任何层次不要看到跟数据库打交道的字眼。之所以这样做，是因为在单关系数据库的情况下，可能会SELECT…JOIN…或直接INSERT…INTO…，可你可能会将一些表放到key-value数据库里存储，或者分片，这么做之后原来的语句和方式要全部改变，如果过于分散，则移植时会耗费很大精力，或得到一个很大的Model。
在数据层面的设计上，尽量避免JOIN查询，我们可以多做冗余，多做缓存，每种数据尽量只需要一次查询，然后在你的程序里面进行组合。对于比较复杂的数据组合，在实时性要求不高的情况下，可采用异步处理，用户访问时只取处理后的结果。在对于主键的处理上，避免使用自增ID，可以用一定规则生成的唯一值当做主键，这种主键是最简单的分片分布策略。即使用自增ID，也最好用一个自增ID发生器，否则从数据库不小心被写了一下，那主键很容易冲突。
前面讲到，咱数据库前面还有某些缓存挡着。别把mysql的query cache当缓存，应用稍复杂的时候QUERY CACHE反而会成为累赘。缓存跟数据库和业务结合的很紧密，正因为跟业务关系紧密，所以这点没有放之四海而皆准的方法。但我们还是有一些规则可参照。
规则一：越接近前端，缓存的颗粒度越大。例如在WEB最前端缓存整个页面，再往后一层缓存部分页面区域，再往后缓存区域内的单条记录。因为越靠近后端，我们的可操作性越灵活，并且变化最多的前端代码也比较方便编写。在实践中，因为产品需求变化速度非常快，迭代周期越来越短，有时很难将Controller和 Model分的那么清楚，Controller层面处理部分缓存必不可免，但要保证如果出现这种情况，Controller所操作的缓存一定不要影响其他 数据需求方，也就是要保证这个缓存数据只有这一个Controller在用。
规则二：没有缓存时程序不能出错。在不考虑缓存失效引发的雪崩效应时，你的程序要有缓存跟没缓存一个样，不能像新浪微博一样，缓存一失效，粉丝微博全空，整个应用都乱套了。在缓存必不可少的情况下，给用户出错信息都比给一个让人误 解的信息强。
规则三，缓存更新要保证原子性或称作线程安全，特别是采用被动缓存的方式时，很可能两个用户访问时导致同一个缓存被更新，通常情况这不是大问 题，可缓存失效后重建时很可能是引发连锁反应的原因之一。
规则四：缓存也是有成本的。不只是技术成本，还有人工时间成本。如果一个功能使用缓存和不使用， 在可预见的访问量情况下区别微小，但使用缓存会使复杂度增加，那就不用，我们可以加个TODO标注，在下次迭代的时候加上缓存处理。
前面讲到，文件存储是独立的，那么所有的文件操作就都是远程调用。可以在文件服务器上提供一个很简单的RESTful接口，也可以提供xmlrpc 或json serveice，WEB服务器端所生成和处理的文件，全部通过接口通知文件服务器去处理，WEB服务器本身不要提供任何文件存储。你会发现很多大网站的上传图片跟保存文章是分两步完成的，就是基于这个原因。
以上几条“前面讲到”，其实无数人都讲过，我也只是结合前几篇文章用自己的话重复了一遍，真正分析起来精髓很简单——除了良好的功能逻辑分层，我们还要为数据库存储、缓存、队列、文件服务等程序外层资源调用单独设计接口，你可以把你的程序想象成是运行在Amazon EC2上并用他的所有web service服务，你的数据库就是它的SimpleDB，你的队列就是他的SQS，你的存储就是他的S3，唯一不同是amazon的接口是远程调用，你的是内部调用。
将支撑服务接口化，意味着将MySQL更换到PostgreSQL不需要更改业务处理程序，移植团队甚至不需要跟业务开发团队过多沟通；意味着业务开发团队是对接口编程而不是对数据库编程；意味着不会因为某个业务开发人员的失误而拖垮性能。
对程序扫盲不感兴趣的直接看这里——
没有100%也有99.9%的网站安装了访问统计代码.