高并发，大数据的java系统，采用应用服务器，数据库服务器，分布式，给点意见？

学习了

高并发，大数据是一个笼统的概念，实际应用场景中药考虑是有多大的并发，读写压力有多大，磁盘IO有多大，根据具体的情况在系统架构上会有很多的不同。通用架构分层做法如下：

Requests --> load balancer --> Web Server Cluster --> Middlerware --> DB Cluster

根据具体的并发压力，需要有针对性的进行系统扩展。

load balancer层：
load balancer进行请求转发，根据具体的请求数量，需要考虑使用硬件或软件。通常情况下硬件load balancer性能远高于软件load balancer，软件实现中ngnix性能远高于Apache。当然硬件load balancer价格也会非常昂贵，需要专业维护。如F5, Redware.
考虑到页面数据是否可以缓存，需要增加CDN.如淘宝前端页面会直接从CDN读取，12306 80%的访问请求由CDN处理。
根据CDN的策略，带宽大小，并发量大小及业务重要程度，需要考虑多机房部署，减轻带宽和load balancer压力。

Web Server cluster
Web server可以使用开源的Tomcat， jBoss等，也可以使用商业的WebSphere， WebLogic。区别是开源需要自己创建、维护cluster状态，商业软件会极大的简化cluster创建和维护。
稳定，易于维护的Web Server应用服务器是基础，性能则有应用实现决定。
应用需要考虑的是线程并发，查询优化，缓存使用，通信代价。
应用完成后根据单台应用服务器的实际处理能力，横向和纵向扩展Web Server cluster.
横向扩展：增加Web Server数量（提升能力理论上无上限）
纵向扩展：增加硬件机器性能，优化应用性能，提升单台Server性能（提升能力有限，受限于硬件资源）

Middlerware
当涉及到分布式环境，需要使用中间件来保证集群一致性。
Session中间件 ：如果业务是无状态，可以直接在load balancer按照轮询或权重策略转发。无需session处理，性能会高很多。
如果业务有状态：1）load balancer使用sticky session策略，由同一台server进行后续有状态服务，session无需处理。但如果server失败，转由其他server服务时，需要重新登录。测试需要client有重新登录机制，否则用户体验不好。2）session复制。session复制需要由session中间件进行处理，保证整个集群共享session，会带来额外性能损耗。
消息中间件 ：分布式系统之间进行数据同步和唤醒，多个业务系统同步，需要使用消息中间件进行时效性保证。
远程调用中间件： 远程调用保证分布式系统中高效的数据交换。
数据库中间件： 访问数据库层，如果数据库进行了分库分表操作，需要再数据库中间件中进行操作封装。
缓存中间件： 缓存数据库数据和业务计算数据。

DB Cluster
关系数据库
为保证数据库稳定性，会考虑创建主备数据库，多个主备数据构成数据库cluster，当主库出现失败时，自动进行主备切换。
有多个数据库的时候，根据读写频率进行读写分离。
数据量大的时候，进行分表操作。