首先要結合具體的業務場景，不根據業務就雲設計就是在耍流氓。

首先你要確定你所架構的系統服務於什麼業務。假如我們現在是一個小創業公司，註冊使用者就20萬，每天活躍使用者就1萬，每天單表資料量就1000，然後高峰期每秒鐘併發請求最多就10。但是你要考慮到後面註冊使用者數達到了2000萬！每天活躍使用者數100萬！每天單表新增資料量達到50萬條！高峰期每秒請求量達到1萬。

大寬頻、CDN、快取（頁面快取、物件快取），WEB伺服器快取等N級分散式快取，Redis、Memcached快取叢集。

計算：多組伺服器，負載均衡等技術控制流量。

儲存：儲存這裡就比較麻煩，按照KV儲存簡單的資源，然後在計算部分進行整合。真的沒辦法做KV的，採用跨庫索引來做。單機儲存數量要合理，不能太多。還有就是事務性的問題，解決方案就是BASE思想或者採用日誌方式。

系統按照模組功能縱向拆分，再水平擴充套件，抽象服務層利用各種中介軟體完善，最佳化JVM應用伺服器。

用mq解決穩定性。將耗時比較長或者耗費資源的請求排隊，非同步處理，減輕伺服器壓力增加穩定性

關係型、非關係型資料庫上最牛比SSD硬碟，分庫分表，讀寫分離，讀的流量多時還要增加從庫提高IO效能。每秒1萬請求到5臺數據庫上，每臺數據庫就承載每秒2000的請求，相應的壓力也就會減少。

SQL語句避免跨表查詢，最佳化好儲存過程，此時注意儲存過程利用好了是把利劍，利用不好就成為了累贅。

負載均衡由多種實現方式，一種是在硬體上的，常用軟體由F5、NetScaler、Radware和Array等商用的，但是價格較昂貴。另外一種就是軟體的，常見的軟體有LVS、Nginx、Apache等,它們是基於Linux系統並且開源的負載均衡策略。

系統架構中需要注意的點太多，具體業務也不盡相同。實現方案也有多種，此處只提供一個思路。

對於這個問題，先來了解下高訪問量、高併發單定義及場景：我們可以直接的理解成一個伺服器（TCP 服務程式的地址）它從理論上能接受多 少個併發連線，也就是併發的連結個數，同時請求同一伺服器上的服務，比如同時請求百度的搜尋，一個聊天室內即時訊息 的同時推送等？ 什麼是百萬級的併發亮，比如現今流行的滴滴打車，每天接單量均超過百萬，司機發單，接單，系統要進行 輸入、輸出、推送、儲存，併發量甚至讓千萬。

系統在高併發量下執行需消耗計算機大量的系統資源，如CPU、記憶體，如果並非請求或訪問超出了伺服器的承受能力的話，輕 則導致伺服器拋棄一部分請求，重則導致伺服器資源耗盡， DOWN機，甚至使整個應該系統癱瘓。所以針對高併發量進行系統設計，其系統架構設計就是重中之重。

筆者認為設計架構主要可以從下面兩個方面來考慮著手：

一，服務體系硬環境最佳化

1，運營的伺服器

如果是對於支援百萬級使用者併發訪問的WEB服務開發設計而言，可以給單個PC伺服器可以配置兩個到四個高效能獨立的4 核CPU，安裝高新能的網絡卡。

如果單臺伺服器還是無法承載大量訪問所帶來的壓力，所以可以採用伺服器叢集技術，用N臺伺服器進行分流，對於每次 訪問採取負載均衡策略，被分配到不同的伺服器來處理請求。

2， 負載均衡的硬體

一種是透過硬體來實現，直接在伺服器和外部網路間安裝負載均衡硬體裝置，常見硬體有F5，NetScaler、Radware和 Array等商用的負載均衡器，效能上優於軟體方式，但是它們是成本昂貴。

二，服務體系軟環境環境最佳化

1，負載均衡的軟體

負載均衡也可以透過軟體來實現，常見的軟體有LVS、Nginx、Apache等,它們都是具有基於Linux系統並且開源的負載均 衡策略，都支援使用者請求的多CPU並行處理、靜態頁面臨時檔案系統儲存、記憶體資料庫支援等技術。

2，系統開發上的最佳化

程式碼程式設計上的最佳化，對於應用系統進行前端最佳化外，效能上還要從磁碟IO、資料庫訪問、業務演算法等方面進行最佳化。比如 對大資料的實現檢索最佳化。

3，伺服器安全性配置

採用採用使用者態協議棧，加入DDos攻擊的防禦，系統要做安全隔離，因為前端節點都是直接和使用者互動，需要從系統軟配 置上防範各種惡意攻擊。

對於技術方案，在此，筆者也只能做個介紹性的引入，如要做詳細設計，眾所周知那是要出成冊才能成方案。

筆者最後推薦樓主也採用阿里巴巴旗下的阿里雲體系，拿來用之，目前國內市場，伺服器生態鏈以阿里系做的最好，可以去深挖。