近段时间以来，通过接触有关海量数据处理和搜索引擎的诸多技术，常常见识到不少精妙绝 伦的架构图。除了每每感叹于每幅图表面上的绘制的精细之外，更为架构图背后所隐藏的设计思想所叹服。个人这两天一直在搜集各大型网站的架构设计图，一为了 一饱眼福，领略各类大型网站架构设计的精彩之外，二来也可供闲时反复琢磨体会，何乐而不为呢?特此，总结整理了诸如国外wikipedia，Facebook，Yahoo！，YouTube，MySpace，Twitter，国内如优酷网等大型网站的技术架构（本文重点分析优酷网的技术架构），以飨读者。
本文着重凸显每一幅图的精彩之处与其背后含义，而图的说明性文字则从简从略。ok，好好享受此番架构盛宴吧。当然，若有任何建议或问题，欢迎不吝指正。谢谢。
1、WikiPedia 技术架构
- 来自wikipedia的数据：峰值每秒钟3万个 HTTP 请求 每秒钟 3G bit流量, 近乎 375MB 350 台 PC 服务器。
- GeoDNSA ：40-line patch for BIND to add geographical filters support to the existent views in BIND", 把用户带到最近的服务器。GeoDNS 在 WikiPedia 架构中担当重任当然是由 WikiPedia 的内容性质决定的--面向各个国家，各个地域。
- 负载均衡：LVS，请看下图：
2、Facebook 架构
Facebook 搜索功能的架构示意图
细心的读者一定能发现，上副架构图之前出现在此文之中：从几幅架构图中偷得半点海里数据处理经验。本文与前文最大的不同是，前文只有几幅，此文系列将有上百幅架构图，任您尽情观赏。
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4、twitter技术架构
twitter的整体架构设计图
twitter平台大致由twitter.com、手机以及第三方应用构成，如下图所示（其中流量主要以手机和第三方为主要来源）：
缓存在大型web项目中起到了举足轻重的作用，毕竟数据越靠近CPU存取速度越快。下图是twitter的缓存架构图：
关于缓存系统，还可以看看下幅图：
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6、Amazon技术架构
Amazon的Dynamo Key-Value存储架构图
可能有读者并不熟悉Amazon，它现在已经是全球商品品种最多的网上零售商和全球第2大互联网公司。而之前它仅仅是一个小小的网上书店。ok，下面，咱们来见识下它的架构。
Dynamo是亚马逊的key-value模式的存储平台，可用性和扩展性都很好，性能也不错：读写访问中99.9%的响应时间都在300ms内。按分布 式系统常用的哈希算法切分数据，分放在不同的node上。Read操作时，也是根据key的哈希值寻找对应的node。Dynamo使用了 Consistent Hashing算法，node对应的不再是一个确定的hash值，而是一个hash值范围，key的hash值落在这个范围内，则顺时针沿ring找，碰 到的第一个node即为所需。
Dynamo对Consistent Hashing算法的改进在于：它放在环上作为一个node的是一组机器（而不是memcached把一台机器作为node），这一组机器是通过同步机制保证数据一致的。
下图是分布式存储系统的示意图，读者可观摩之：
Amazon的云架构图如下：
Amazon的云架构图
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7、优酷网的技术架构
从一开始，优酷网就自建了一套CMS来解决前端的页面显示，各个模块之间分离得比较恰当，前端可扩展性很好，UI的分离，让开发与维护变得十分简单和灵活，下图是优酷前端的模块调用关系：
这样，就根据module、method及params来确定调用相对独立的模块，显得非常简洁。下图是优酷的前端局部架构图：
优酷的数据库架构也是经历了许多波折，从一开始的单台MySQL服务器（Just Running）到简单的MySQL主从复制、SSD优化、垂直分库、水平sharding分库。
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- 简单的MySQL主从复制。 MySQL的主从复制解决了数据库的读写分离，并很好的提升了读的性能，其原来图如下：
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但是，主从复制也带来其他一系列性能瓶颈问题：
- 写入无法扩展
- 写入无法缓存
- 复制延时
- 锁表率上升
- 表变大，缓存率下降
那问题产生总得解决的，这就产生下面的优化方案。
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MySQL垂直分区
如果把业务切割得足够独立，那把不同业务的数据放到不同的数据库服务器将是一个不错的方案，而且万一其中一个业务崩溃了也不会影响其他业务的正常进行，并且也起到了负载分流的作用，大大提升了数据库的吞吐能力。经过垂直分区后的数据库架构图如下：
然而，尽管业务之间已经足够独立了，但是有些业务之间或多或少总会有点联系，如用户，基本上都会和每个业务相关联，况且这种分区方式，也不能解决单张表数据量暴涨的问题，因此为何不试试水平sharding呢？
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MySQL水平分片（Sharding）
这是一个非常好的思路，将用户按一定规则（按id哈希）分组，并把该组用户的数据存储到一个数据库分片中，即一个sharding，这样随着用户数量的增加，只要简单地配置一台服务器即可，原理图如下：
如何来确定某个用户所在的shard呢，可以建一张用户和shard对应的数据表，每次请求先从这张表找用户的shard id，再从对应shard中查询相关数据，如下图所示：
但是，优酷是如何解决跨shard的查询呢，这个是个难点，据介绍优酷是尽量不跨shard查询，实在不行通过多维分片索引、分布式搜索引擎，下策是分布式数据库查询（这个非常麻烦而且耗性能）。 -
缓存策略
貌似大的系统都对“缓存”情有独钟，从http缓存到memcached内存数据缓存，但优酷表示没有用内存缓存，理由如下：
- 避免内存拷贝，避免内存锁
- 如接到老大哥通知要把某个视频撤下来，如果在缓存里是比较麻烦的
而且Squid 的 write() 用户进程空间有消耗，Lighttpd 1.5 的 AIO(异步I/O) 读取文件到用户内存导致效率也比较低下。
但为何我们访问优酷会如此流畅，与土豆相比优酷的视频加载速度略胜一筹？这个要归功于优酷建立的比较完善的内容分发网络（CDN），它通过多种方式 保证分布在全国各地的用户进行就近访问——用户点击视频请求后，优酷网将根据用户所处地区位置，将离用户最近、服务状况最好的视频服务器地址传送给用户， 从而保证用户可以得到快速的视频体验。这就是CDN带来的优势，就近访问。
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