一个成熟的系统，并不是一开始就做到方方面面都完美，也不会去考虑什么高并发，高可用问题，但随着时间的推移，现有架构的问题就会慢慢的显现。比如用户激增，访问量不断增大，在这过程中 ，会不断的出现新的问题，而为了解决这些问题，软件技术架构都会发生重大变化，而针对不同业务特征的系统会有各自的侧重点，像淘宝这类 站要解决的事海量商品搜索 下单支付等问题。像腾讯 要解决数亿级别用户的实施消息传输等。每种业务都有自己不同的系统架构。

以Java Web 为例 搭建简单的电商系统这个电商系统有多个业务模块，假设现在有：用户模块、商品模块、支付模块

阶段一、 单体架构

在 站初期， 经常在单机上跑所有的程序，所有的功能都在一个jar里，数据库和应用在一台服务器上，初期讲究的事效率，在互联 初期，用户量不多的时候，单体架构也能支撑使用。

阶段三 应用服务器集群，应用服务器负载吃紧

随着时间推移， 站访问量继续增加，单台服务器的性能已经无法满足需求，假如数据库服务器没有达到瓶颈，我们可以增加应用服务器，通过应用服务器集群将用户的请求分流到各个服务器上，从而提高负载能力，我们可以使用Nignx的反向代理，负载均衡，去使用户的请求到达各个集群服务器。此时服务器间没有直接交互，都是通过数据库各自对外交互。

阶段五 使用搜索引擎环节度数据库的压力

数据库做读库的话，尝试对模糊查询效率并不好，像电商类的 站搜索是非常核心的功能，几遍做了读写分离这个问题也不能有效解决，那么这个时候就需要引入搜索引擎，使用搜索引擎能大大提高查询效率，但同时也有问题，比如索引的维护

阶段七， 数据库的水平和垂直拆分

站演进的过程中， 用户 商品 交易的数据还在同一个数据库中，尽管采取了 缓存 读写分离的方式，但是数据库的压力持续增加，数据库的瓶颈仍是一个很大的问题，因此我们考虑对数据垂直拆分和水平拆分

垂直拆分： 把数据库中不同业务数据拆分到不同的数据库中
水平拆分：把同一个表的数据拆分到不同的数据库。