高可用架构
大型网站应该在任何时候都可以正常访问。正常提供对外服务。因为大型网站的复杂性，分布式，廉价服务器，开源数据库，操作系统等特点。要保证高可用是很困难的，也就是说网站的故障是不可避免的。
如何提高可用性，就是需要迫切解决的问题。首先，需要从架构级别，在规划的时候，就考虑可用性。行业内一般用几个9表示可用性指标。比如四个9（99.99），一年内允许的不可用时间是53分钟。
不同层级使用的策略不同，一般采用冗余备份和失效转移解决高可用问题。
应用层：一般设计为无状态的，对于每次请求，使用哪一台服务器处理是没有影响的。一般使用负载均衡技术（需要解决Session同步问题），实现高可用。
服务层：负载均衡，分级管理，快速失败（超时设置），异步调用，服务降级，幂等设计等。
数据层：冗余备份（冷，热备[同步，异步]，温备），失效转移（确认，转移，恢复）。数据高可用方面著名的理论基础是CAP理论（持久性，可用性，数据一致性[强一致，用户一致，最终一致]）
可伸缩架构
伸缩性是指在不改变原有架构设计的基础上，通过添加/减少硬件（服务器）的方式，提高/降低系统的处理能力。
应用层：对应用进行垂直或水平切分。然后针对单一功能进行负载均衡（DNS,HTTP[反向代理],IP,链路层）。
服务层：与应用层类似；
数据层：分库，分表，NOSQL等；常用算法Hash，一致性Hash。
可扩展架构
可以方便的进行功能模块的新增/移除，提供代码/模块级别良好的可扩展性。
模块化，组件化：高内聚，内耦合，提高复用性，扩展性。
稳定接口：定义稳定的接口，在接口不变的情况下，内部结构可以“随意”变化。
设计模式：应用面向对象思想，原则，使用设计模式，进行代码层面的设计。
消息队列：模块化的系统，通过消息队列进行交互，使模块之间的依赖解耦。
分布式服务：公用模块服务化，提供其他系统使用，提高可重用性，扩展性。
安全架构
对已知问题有有效的解决方案，对未知/潜在问题建立发现和防御机制。对于安全问题，首先要提高安全意识，建立一个安全的有效机制，从政策层面，组织层面进行保障。比如服务器密码不能泄露，密码每月更新，并且三次内不能重复；每周安全扫描等。以制度化的方式，加强安全体系的建设。同时，需要注意与安全有关的各个环节。安全问题不容忽视。包括基础设施安全，应用系统安全，数据保密安全等。
基础设施安全：硬件采购，操作系统，网络环境方面的安全。一般采用，正规渠道购买高质量的产品，选择安全的操作系统，及时修补漏洞，安装杀毒软件防火墙。防范病毒，后门。设置防火墙策略，建立DDOS防御系统，使用攻击检测系统，进行 子网隔离等手段。
应用系统安全：在程序开发时，对已知常用问题，使用正确的方式，在代码层面解决掉。防止跨站脚本攻击（XSS），注入攻击，跨站请求伪造（CSRF），错误信息，HTML注释，文件上传，路径遍历等。还可以使用Web应用防火墙（比如：ModSecurity），进行安全漏洞扫描等措施，加强应用级别的安全。
数据保密安全：存储安全（存在在可靠的设备，实时，定时备份），保存安全（重要的信息加密保存，选择合适的人员复杂保存和检测等），传输安全（防止数据窃取和数据篡改）；
常用的加解密算法（单项散列加密[MD5,SHA]，对称加密[DES,3DES,RC]），非对称加密[RSA]等。
敏捷性
网站的架构设计，运维管理要适应变化，提供高伸缩性，高扩展性。方便的应对快速的业务发展，突增高流量访问等要求。
除上面介绍的架构要素外，还需要引入敏捷管理，敏捷开发的思想。使业务，产品，技术，运维统一起来，随需应变，快速响应。
大型架构举例
以上采用七层逻辑架构，第一层客户层，第二层前端优化层，第三层应用层，第四层服务层，第五层数据存储层，第六层大数据存储层，第七层大数据处理层。
客户层：支持PC浏览器和手机APP。差别是手机APP可以直接访问通过IP访问，反向代理服务器。
前端层：使用DNS负载均衡，CDN本地加速以及反向代理服务；
应用层：网站应用集群；按照业务进行垂直拆分，比如商品应用，会员中心等；
服务层：提供公用服务，比如用户服务，订单服务，支付服务等；
数据层：支持关系型数据库集群（支持读写分离），NOSQL集群，分布式文件系统集群；以及分布式Cache；
大数据存储层：支持应用层和服务层的日志数据收集，关系数据库和NOSQL数据库的结构化和半结构化数据收集；
大数据处理层：通过Mapreduce进行离线数据分析或Storm实时数据分析，并将处理后的数据存入关系型数据库。（实际使用中，离线数据和实时数据会按照业务要求进行分类处理，并存入不同的数据库中，供应用层或服务层使用）。