互联网架构的演变：
1 最初是前端一个web 加一个DB的结构
这种结构，web容易挂掉，业务就会终止，由于高可用的需求，出现了下面这样的架构
2 加了一个web，两个web之间是主备的关系，一个挂了，另一个来代替，用来解决高可用问题
3 之后发现这样的架构支持的访问量不够了，前端撑不住那么大的访问量，因为前端的访问量和DB的落库有大概是10比1的比例，前端访问10个，会有1个能够落库，所以随着访问量的增加，前端先扛不住了，这个时候主、备结构已经不能解决高可用的问题，所以在web前面加了一个ngx，作为负载均衡进行访问的转发，这个时候，web和web之间的主备关系就不存在了，在ngx进行转发的时候会有一个session保持的操作，再后来就出现无状态的概念，在两个web之间进行轮询，给谁都行
4当无状态的概念出来以后，web这一层就可以进行多次的横向扩展，这是第一次质的飞越
后来人们觉得一个ngx也会出问题，就设计了主、备结构的ngx
5 后来主、备ngx结构也不满足需求了，就在ngx前面加了一个lvs，lvs负责把请求转发给nginx
这时nginx就解放出来了，不是主、备结构了，而是作为一个层级的结构，可以进行无限横向扩展；
lvs这里是一个单点，它可以被设计成主、备的结构，一台挂了，另一台接管，但是不能横向扩展。
注意：lvs不能直接做负载集群，不能说一台不够了，再来一台，做不了负载集群，但是如果负载不够怎么办，它只能抗10到20万的访问量，怎么扩呢？可以一个ip放在一台lvs上，再来一个ip时放到另外一个lvs上边，用这种方式把它进行扩展；
然后lvs本身的高可用怎么做呢，它做不了高负载，没法扩展它的吞吐量，但是高可用是可以做的，有主、备的结构，一个挂了，另一个接管，就可以了，实际上公司里边的做法，可以做两台lvs互为主、备，4个ip在一边，4个ip在另一边，两台共同提供业务，就做到了高负载，当一台出故障的时候，这个8个ip就可以集中到另外一台lvs上。
在高可用的集群里边，所有的东西都是负载均衡的，但是如果这不是一个分布式架构，那么在最上层那一点一定会存在一个单点的，就是入口永远会存在一个单点，这个单点一定不能影响它的性能，比如lvs；
lvs分三种转发模式：net模式，路由模式和隧道模式：
net模式是所有的流量都过它自己，它来做转发，就是你后端ngx所有接来的请求都是从lvs转过来的，这种模式，lvs的压力是最大的，它要承载所有的流量，如果lvs这台机器流量不够的话，它是会被打垮的，所以说一般互联网公司都会用第二种模式：路由模式；
路由模式就涉及到回环ip（127.0.0.1），路由模式的时候，它的回环地址里会配后端ngx的地址，然后lvs和ngx就会有回环地址的通讯，干啥用呢？就是网络上的包从哪儿来的，还从哪儿回，远程的ie浏览器在访问这个网站的时候，这个包会发给lvs（总入口），lvs通过路由模式把这个包扔给ngx，ngx再找后端服务器，后端服务器响应以后把这个包回给ngx，这个时候ngx和客户的浏览器直接发生通选，不再进过lvs，为什么说路由模式lvs的压力小呢？因为它接收请求包以后，直接分发给后端的ngx，由ngx和客户产生直接的数据关系，只有在头一个包（首包），是过lvs的，其他包都 不过lvs，这时候lvs的压力和负载会特别小，然后这个这时候会用到回环地址，因为网络的包从哪儿来就要从哪儿回，但是ngx回出去的包不再是lvs的ip了，这个时候浏览器会把它的包给扔掉的，因为ip已经不是lvs的ip了，怎么办？这个时候就用到回环地址，ngx回环地址里边配lvs的地址（lvs在回环地址里边也配了ngx的地址），ngx在把这个包发出去的时候，做一次伪装，把自己伪装成lvs的地址，这样客户端就会接受它的包，就会和它通讯，这个时候，lvs只在首包的时候做了一下转发，指定了ngx，所以这个架构里边的核心，就在于lvs用了路由模式，这一套架构中lvs是由中国的一位博士写的，他写这套lvs在全球都在有，可以代替F5（负载均衡的硬件设备）和array，造价方面，单台机器，转发能力在5万的，最少要20万元，是四层转发，现在应该可以7层转发；
lvs的隧道模式：隧道模式和路由模式类似，区别在于路由模式要求lvs、ngx内网地址要在同一层上，同一个子网里边，但是隧道模式不需要，隧道模式可以跨网，甚至跨广域网去转发，但是垮了3层就不是很稳定，所以在公司里边一般都是用路由模式，跨机房的时候才用到隧道模式，隧道模式和路由模式的工作方式基本是类似的，比较接近，但是更复杂一点，因为要跨广域网，它的ip配置更负载一点。
至此，lvs作为第一层就不再变化了，第一层始终是主、备的结构，lvs的负载特别小，所有的负载到lvs直接就传给ngx，ngx再往下分发
这个时候，转发层活了，web层活了，压力就全到DB了，DB就开始演变
6 最初DB演变出来master和slave这样的架构
所有的web既连master也连slave，连slave只进行读操作，连master只进行写操作，这样把读和写进行分离，这时速度就有一个质的提升
然后如果一个slave不够的时候，再加一个slave，就解决了这个架构对数据库读的压力，这个时候的网站的并发访问量，理论上可以到万级了
但是有一个问题，master是一个单点，如果它挂了，整个系统就都挂了，
这个时候要考虑的不只是吞吐量，也要看性能、可靠性，前端已经没有问题了，但是数据库这里有一个单点的问题，后来人们就开始想办法，怎么能保证DB不会出问题呢，后来人们就把DB这块给重构了
7 在web下面加了一层proxy结构，可以说是转发，也可以说是中间件，这一层结构可以做成集群，这个集群是给数据库做切片的，做成类似于分布式的功能，这一层下来给DB做切片转发，这样DB这一层的库之间就不再有主、从的关系了，都认为是主，挂掉一个，其他的还能正常工作，既做高可用，又做高性能，保证某一台挂掉的时候，另外两台可以做到高可用，如果负载不够的时候，还可以添加
这个4层结构，可以在很高的性能下，很高的可靠性下做到万级甚至十万级的并发
这是5年前开始流行的架构，现在的使用率也很高，在对可靠性和性能方面要求不是很高的系统中可以很稳定的应用，但它存在一个问题，就是访问量再大的时候，落库的时候会有一个瓶颈，因为DB不只是做插入和查询，还要做分析和关联，速度会很慢，那怎么办呢？
8 人们开始在DB层的上边加两个缓存层（读和写），读缓存层是用redis，它也是集群，在业务层下边，DB层的上边，redis从数据库里抽数据，到自己的缓存中，然后提供给业务，只要被缓存命中的数据，读的是特别快的，redis把DB中的热数据提取到缓存层，直接给业务层来用。
写的话用的是MQ，来实现写的业务，一读一写合起来就大大的提升了并发的处理。
这个架构中的lvs负责四层转发，nginx做7层转发，4层和7层对应的是osi模型的第四层和第七层，4层转发或7层转发就是对后台服务器进行负载均衡时，依据四层的信息或七层的信息来决定怎么转发流量；
四层就是通过三层的IP地址（虚拟IP），加上四层的端口号，来决定怎样转发流量，七层转发是在四层的基础上，再考虑应用层的特征，比如七层的url、浏览器类别、语言来决定是否要进行负载均衡；
转发下来后，web做接收，读的时候，热数据从DB里抽到redis里读，就不会因为DB的计算卡着web了，在像双十一这种秒杀的业务，可以把数据提前放到redis里，供web来读，写数据时可以快速的写给mq，之后web就不用管了，用户就可以接着做下一步了，然后mq往DB里一点一点的落库，就是说通过缓存层把高速的web和低速的DB给隔离开，这样给前边的用户体验就会特别好，
比如双十一之前加购物车，都是提前被写好了放到redis里边，然后下订单都是通过mq来落库，你这边一点刷一下就过去了，你觉得过去了，实际上都在mq里往DB里处理，不可能一下子就落到DB里，目前还没有一家公司能够做到，就算是分布式数据库也不行，分布式数据库只能解决中型的业务场景，解决不了巨型的业务场景，这是这两年很典型的比较火的架构，但是它比不上分布式数据库，这种结构即使很快，如果技术实力不够也只能达到十万级，如果要扩的话，只能是横向的扩，一套一套的往上累加
9 出现了新型分布式数据库以后，这个架构变得很简单，很明晰，速度也很快
lvs，nginx，web这三层不变，下边的缓存层，代理层都没有了，只剩数据库本身了，
这个DB目前可以撑住10万甚至20万（瞬间的并发写），没有理论上限，各种的复杂的计算在一秒内都可以完成，这就是分布式架构的架构之美，越来越简洁
这个DB实际上是很复杂的
它的底层有自己的分布式存储dfs结构，另外有控制节点，还有提供实际计算，运行sql的计算节点，这三部分是没有中心（去中心），可扩展，对称的（坏掉一台、加一台都没问题），可以做到平行的扩展，做到无限制的可行性，也是分布式的目的所在。
他是怎么做到高速的呢？实际上就是分布式存储和计算的理念，如果有中心的话，需求下来一定是发给一个中心节点上，这个中心就会成为瓶颈，无中心的话，需求下来抛给控制节点，控制节点也没有中心，控制节点接到请求以后告诉它你去哪个计算节点上去，然后计算节点去计算的时候，如果这时所有的数据放到一个dfs上边（存储DB），读写势必会很慢，但是分布式存储它是完全散开的（多个dfs），一个请求过来后是放到所有的计算节点上去算的，然后拿的时候是到所有的dfs上去拿的，这个速度会特别快，这个过程完全都是分布的，所以，这种新型的数据库架构，就可以做到每秒10万个查询、写入、update，也可以做分析，最快可以到每秒10万
目前能做到千万级别的并发的，有BAT，12360，其他就没有了，这种架构覆盖了当前互联网基本上%95 甚至是99%的需求
数据在下发的时候，是多副本，挂掉一个机器数据是不会丢失的，它的数据是打散的，这样读的才会快，这个结构出来之后直接干掉缓存层，而且可以支持列式数据库，目前的数据库基本是行式的，列式数据库对那种特别大的数据量支持的特别好