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php并发数据查询幻读 php处理并发有哪些技术

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php 高并发解决思路解决方案 php 高并发解决思路解决方案，如何应对网站大流量高并发情况 。本文为大家总结了常用的处理方式，但不是细节，后续一系列细节教程给出 。希望大家喜欢 。
一 高并发的概念
在互联网时代，并发 ， 高并发通常是指并发访问 。也就是在某个时间点，有多少个访问同时到来 。
二 高并发架构相关概念
1、QPS (每秒查询率) : 每秒钟请求或者查询的数量，在互联网领域，指每秒响应请求数(指 HTTP 请求)
2、PV（Page View）：综合浏览量，即页面浏览量或者点击量 ， 一个访客在 24 小时内访问的页面数量
--注：同一个人浏览你的网站的同一页面，只记做一次 pv
3、吞吐量（fetches/sec） ：单位时间内处理的请求数量 （通常由 QPS 和并发数决定）
4、响应时间：从请求发出到收到响应花费的时间
5、独立访客（UV）：一定时间范围内，相同访客多次访问网站，只计算为 1 个独立访客
6、带宽：计算带宽需关注两个指标，峰值流量和页面的平均大小
7、日网站带宽： PV/统计时间（换算到秒） * 平均页面大?。╧b）* 8
三 需要注意点：
1、QPS 不等于并发连接数（QPS 是每秒 HTTP 请求数量，并发连接数是系统同时处理的请求数量）
2、峰值每秒请求数（QPS）= （总 PV 数*80%）/ （六小时秒数*20%）【代表 80%的访问量都集中在 20%的时间内】
3、压力测试： 测试能承受的最大并发数 以及测试最大承受的 QPS 值
4、常用的性能测试工具【ab，wrk ， httpload，Web Bench，Siege ， Apache JMeter】
四 优化
1、当 QPS 小于 50 时
优化方案:为一般小型网站,不用考虑优化
2、当 QPS 达到 100 时,遇到数据查询瓶颈
优化方案: 数据库缓存层,数据库的负载均衡
3、当 QPS 达到 800 时, 遇到带宽瓶颈
优化方案:CDN 加速,负载均衡
4、当 QPS 达到 1000 时
优化方案: 做 html 静态缓存
5、当 QPS 达到 2000 时
优化方案: 做业务分离,分布式存储
五、高并发解决方案案例:
1、流量优化
防盗链处理(去除恶意请求)
2、前端优化
(1) 减少 HTTP 请求[将 css,js 等合并]
(2) 添加异步请求(先不将所有数据都展示给用户,用户触发某个事件,才会异步请求数据)
(3) 启用浏览器缓存和文件压缩
(4) CDN 加速
(5) 建立独立的图片服务器(减少 I/O)
3、服务端优化
(1) 页面静态化
(2) 并发处理
(3) 队列处理
4、数据库优化
(1) 数据库缓存
(2) 分库分表,分区
(3) 读写分离
(4) 负载均衡
5、web 服务器优化
(1) nginx 反向代理实现负载均衡
(2) lvs 实现负载均衡
PHP + Mysql多个表并行查询如何实现在PHP-FPM处理HTTP请求时，有时会遇到一个请求需要进行多次MySQL查询（在报表类应用中比较常见） 。通常我们会以串行方式查询：
$link = new mysqli();
$rs1 = $link-query('SELECT * FROM table1');
while ($row = $rs1-fetch_row()) { ... }
$rs2 = $link-query('SELECT * FROM table2');
while ($row = $rs2-fetch_row()) { ... }
$rs3 = $link-query('SELECT * FROM table3');
while ($row = $rs3-fetch_row()) { ... }
串行查询方式有个缺点：在MySQL返回数据之前，PHP一直是处于空等的状态 ， 不会继续往后执行 。如果数据量大或者查询复杂，MySQL响应可能会比较慢，那么以串行方式查询会有一些延迟 。给用户最直接的感受就是 Loading… 的圈圈一直打转 。
那么有什么办法可以减少查询MySQL的时间？用多进程并行查询不行，因为PHP-FPM 中不允许用 pcntl_fork 一类的调用 。
幸好还有 mysqlnd，mysqlnd提供了类似 stream_select 的机制（见 这篇文章），可以做到在单进程中对MySQL并行查询 。这主要运用了mysqli_poll 和 reap_async_query 两个函数 。
还是通过例子来介绍MySQL并行查询的实施方法 。假设要并行地向MySQL发出10个查询，最基本的代码应该是这样的：
1.$links = [];
2.for ($i = 0; $i !== 10; $i++) {
3.$links[$i] = new mysqli('127.0.0.1', 'user', 'password', 'db1');
4.$links[$i]-query('SELECT SLEEP(1)', MYSQLI_ASYNC);
5.}
6.$allResult = [];
7.while (!empty($links)) {
8.$reads = $links;
9.$errors = $reject = [];
10.if (!mysqli_poll($reads, $errors, $reject, null)) {
11.continue;
12.}
13.foreach ($reads as $read) {
14.$idx = array_search($read, $links, true);
15.$allResult[$idx] = [];
16.$result = $read-reap_async_query();
17.while ($row = $result-fetch_row()) {
18.$allResult[$idx][] = $row;
19.}
20.$read-close();
21.unset($links[$idx]);
22.}
23. }
解释下这段代码的含义：
2~5行 ， 同时发起10个MySQL连接，并发出查询
注意query() 的第二个参数带上了 MYSQLI_ASYNC 表示非阻塞查询
10行，使用mysqli_poll 轮询10个连接的查询有无返回
mysqli_poll 的第一个参数$reads是个数组，包含需要轮询那些连接 。mysqli_poll 执行完后 ， 会改写$reads，改写后$reads包含的是那些已经有数据返回连接 。
mysqli_poll的第四个参数，控制的是轮询的等待时间，单位是“秒” 。如果像本例当中设置为null，那么mysqli_poll轮询是阻塞的：只有监听的连接中，任意一个连接有数据返回了，mysqli_poll才会返回 。如果等待时间设置为0，那么每次执行mysqli_poll会立即返回 ， 外层的while会频繁循环 。
第11~19行，遍历已经有数据返回的连接
reap_async_query和普通query一样，返回的是mysqli_result，可以一行行fetch数据
20~21行，对于已经获得了数据的连接，下次mysqli_poll就不需要再轮询这个连接了，所以关闭连接，并从$links数组删除这个连接
当所有的连接都返回了数据，$links数组空了 ， while循环也就终止了 。
使用并行查询的方式 ， 可以大大缩短处理HTTP请求的时间，假设本例中的10个SQL查询 ， 每个需要执行1秒 。因为是并行，处理所有的查询，也只需要1秒左右 。
php怎么处理高并发以下内容转载自徐汉彬大牛的博客 亿级Web系统搭建——单机到分布式集群
当一个Web系统从日访问量10万逐步增长到1000万，甚至超过1亿的过程中，Web系统承受的压力会越来越大 ， 在这个过程中 ， 我们会遇到很多的问题 。为了解决这些性能压力带来问题，我们需要在Web系统架构层面搭建多个层次的缓存机制 。在不同的压力阶段，我们会遇到不同的问题，通过搭建不同的服务和架构来解决 。
Web负载均衡
Web负载均衡（Load Balancing），简单地说就是给我们的服务器集群分配“工作任务”，而采用恰当的分配方式，对于保护处于后端的Web服务器来说，非常重要 。
负载均衡的策略有很多 ， 我们从简单的讲起哈 。
1. HTTP重定向
当用户发来请求的时候，Web服务器通过修改HTTP响应头中的Location标记来返回一个新的url ， 然后浏览器再继续请求这个新url，实际上就是页面重定向 。通过重定向，来达到“负载均衡”的目标 。例如 ， 我们在下载PHP源码包的时候，点击下载链接时，为了解决不同国家和地域下载速度的问题，它会返回一个离我们近的下载地址 。重定向的HTTP返回码是302
这个重定向非常容易实现，并且可以自定义各种策略 。但是 ， 它在大规模访问量下，性能不佳 。而且，给用户的体验也不好，实际请求发生重定向，增加了网络延时 。
2. 反向代理负载均衡
反向代理服务的核心工作主要是转发HTTP请求，扮演了浏览器端和后台Web服务器中转的角色 。因为它工作在HTTP层（应用层），也就是网络七层结构中的第七层，因此也被称为“七层负载均衡” 。可以做反向代理的软件很多，比较常见的一种是Nginx 。
Nginx是一种非常灵活的反向代理软件，可以自由定制化转发策略，分配服务器流量的权重等 。反向代理中，常见的一个问题，就是Web服务器存储的session数据，因为一般负载均衡的策略都是随机分配请求的 。同一个登录用户的请求 ， 无法保证一定分配到相同的Web机器上，会导致无法找到session的问题 。
解决方案主要有两种：
1. 配置反向代理的转发规则，让同一个用户的请求一定落到同一台机器上（通过分析cookie），复杂的转发规则将会消耗更多的CPU，也增加了代理服务器的负担 。
2. 将session这类的信息，专门用某个独立服务来存储，例如redis/memchache，这个方案是比较推荐的 。
反向代理服务 ， 也是可以开启缓存的，如果开启了，会增加反向代理的负担，需要谨慎使用 。这种负载均衡策略实现和部署非常简单，而且性能表现也比较好 。但是，它有“单点故障”的问题 ， 如果挂了，会带来很多的麻烦 。而且，到了后期Web服务器继续增加 ， 它本身可能成为系统的瓶颈 。
3. IP负载均衡
IP负载均衡服务是工作在网络层（修改IP）和传输层（修改端口 ， 第四层），比起工作在应用层（第七层）性能要高出非常多 。原理是，他是对IP层的数据包的IP地址和端口信息进行修改，达到负载均衡的目的 。这种方式，也被称为“四层负载均衡” 。常见的负载均衡方式，是LVS（Linux Virtual Server，Linux虚拟服务） ， 通过IPVS（IP Virtual Server，IP虚拟服务）来实现 。
在负载均衡服务器收到客户端的IP包的时候，会修改IP包的目标IP地址或端口 ， 然后原封不动地投递到内部网络中 ， 数据包会流入到实际Web服务器 。实际服务器处理完成后，又会将数据包投递回给负载均衡服务器 ， 它再修改目标IP地址为用户IP地址，最终回到客户端 。
上述的方式叫LVS-NAT ， 除此之外，还有LVS-RD（直接路由），LVS-TUN（IP隧道），三者之间都属于LVS的方式 ， 但是有一定的区别 ， 篇幅问题，不赘叙 。
IP负载均衡的性能要高出Nginx的反向代理很多，它只处理到传输层为止的数据包，并不做进一步的组包，然后直接转发给实际服务器 。不过，它的配置和搭建比较复杂 。
4. DNS负载均衡
DNS（Domain Name System）负责域名解析的服务，域名url实际上是服务器的别名，实际映射是一个IP地址 ， 解析过程，就是DNS完成域名到IP的映射 。而一个域名是可以配置成对应多个IP的 。因此，DNS也就可以作为负载均衡服务 。
这种负载均衡策略，配置简单，性能极佳 。但是，不能自由定义规则，而且 ， 变更被映射的IP或者机器故障时很麻烦，还存在DNS生效延迟的问题 。
5. DNS/GSLB负载均衡
我们常用的CDN（Content Delivery Network，内容分发网络）实现方式，其实就是在同一个域名映射为多IP的基础上更进一步，通过GSLB（Global Server Load Balance，全局负载均衡）按照指定规则映射域名的IP 。一般情况下都是按照地理位置，将离用户近的IP返回给用户，减少网络传输中的路由节点之间的跳跃消耗 。
“向上寻找” ， 实际过程是LDNS（Local DNS）先向根域名服务（Root Name Server）获取到顶级根的Name Server（例如.com的），然后得到指定域名的授权DNS ， 然后再获得实际服务器IP 。
CDN在Web系统中，一般情况下是用来解决大小较大的静态资源（html/Js/Css/图片等）的加载问题，让这些比较依赖网络下载的内容 ， 尽可能离用户更近，提升用户体验 。
例如，我访问了一张imgcache.gtimg.cn上的图片（腾讯的自建CDN，不使用qq.com域名的原因是防止http请求的时候，带上了多余的cookie信息），我获得的IP是183.60.217.90 。
这种方式，和前面的DNS负载均衡一样，不仅性能极佳，而且支持配置多种策略 。但是，搭建和维护成本非常高 。互联网一线公司，会自建CDN服务 ， 中小型公司一般使用第三方提供的CDN 。
Web系统的缓存机制的建立和优化
刚刚我们讲完了Web系统的外部网络环境 ， 现在我们开始关注我们Web系统自身的性能问题 。我们的Web站点随着访问量的上升，会遇到很多的挑战，解决这些问题不仅仅是扩容机器这么简单，建立和使用合适的缓存机制才是根本 。
最开始 ， 我们的Web系统架构可能是这样的，每个环节 ， 都可能只有1台机器 。
我们从最根本的数据存储开始看哈 。
一、 MySQL数据库内部缓存使用
MySQL的缓存机制，就从先从MySQL内部开始 ， 下面的内容将以最常见的InnoDB存储引擎为主 。
1. 建立恰当的索引
最简单的是建立索引，索引在表数据比较大的时候，起到快速检索数据的作用，但是成本也是有的 。首先，占用了一定的磁盘空间，其中组合索引最突出，使用需要谨慎，它产生的索引甚至会比源数据更大 。其次，建立索引之后的数据insert/update/delete等操作，因为需要更新原来的索引，耗时会增加 。当然，实际上我们的系统从总体来说，是以select查询操作居多，因此，索引的使用仍然对系统性能有大幅提升的作用 。
2. 数据库连接线程池缓存
如果，每一个数据库操作请求都需要创建和销毁连接的话，对数据库来说，无疑也是一种巨大的开销 。为了减少这类型的开销，可以在MySQL中配置thread_cache_size来表示保留多少线程用于复用 。线程不够的时候，再创建，空闲过多的时候，则销毁 。
其实 ， 还有更为激进一点的做法，使用pconnect（数据库长连接），线程一旦创建在很长时间内都保持着 。但是，在访问量比较大，机器比较多的情况下，这种用法很可能会导致“数据库连接数耗尽”，因为建立连接并不回收，最终达到数据库的max_connections（最大连接数） 。因此，长连接的用法通常需要在CGI和MySQL之间实现一个“连接池”服务，控制CGI机器“盲目”创建连接数 。
建立数据库连接池服务，有很多实现的方式，PHP的话，我推荐使用swoole（PHP的一个网络通讯拓展）来实现 。
3. Innodb缓存设置（innodb_buffer_pool_size）
innodb_buffer_pool_size这是个用来保存索引和数据的内存缓存区 ， 如果机器是MySQL独占的机器，一般推荐为机器物理内存的80% 。在取表数据的场景中，它可以减少磁盘IO 。一般来说，这个值设置越大，cache命中率会越高 。
4. 分库/分表/分区 。
MySQL数据库表一般承受数据量在百万级别，再往上增长，各项性能将会出现大幅度下降，因此，当我们预见数据量会超过这个量级的时候，建议进行分库/分表/分区等操作 。最好的做法 ， 是服务在搭建之初就设计为分库分表的存储模式，从根本上杜绝中后期的风险 。不过，会牺牲一些便利性，例如列表式的查询，同时，也增加了维护的复杂度 。不过，到了数据量千万级别或者以上的时候 ， 我们会发现，它们都是值得的 。
二、 MySQL数据库多台服务搭建
1台MySQL机器 ， 实际上是高风险的单点，因为如果它挂了，我们Web服务就不可用了 。而且，随着Web系统访问量继续增加 ， 终于有一天 ， 我们发现1台MySQL服务器无法支撑下去 ， 我们开始需要使用更多的MySQL机器 。当引入多台MySQL机器的时候，很多新的问题又将产生 。
1. 建立MySQL主从，从库作为备份
这种做法纯粹为了解决“单点故障”的问题，在主库出故障的时候，切换到从库 。不过，这种做法实际上有点浪费资源，因为从库实际上被闲着了 。
2. MySQL读写分离，主库写，从库读 。
两台数据库做读写分离，主库负责写入类的操作，从库负责读的操作 。并且 ， 如果主库发生故障，仍然不影响读的操作，同时也可以将全部读写都临时切换到从库中（需要注意流量，可能会因为流量过大，把从库也拖垮） 。
3. 主主互备 。
两台MySQL之间互为彼此的从库，同时又是主库 。这种方案 ， 既做到了访问量的压力分流，同时也解决了“单点故障”问题 。任何一台故障 ， 都还有另外一套可供使用的服务 。
不过 ， 这种方案 ， 只能用在两台机器的场景 。如果业务拓展还是很快的话，可以选择将业务分离，建立多个主主互备 。
三、 MySQL数据库机器之间的数据同步
每当我们解决一个问题，新的问题必然诞生在旧的解决方案上 。当我们有多台MySQL ， 在业务高峰期，很可能出现两个库之间的数据有延迟的场景 。并且，网络和机器负载等，也会影响数据同步的延迟 。我们曾经遇到过，在日访问量接近1亿的特殊场景下，出现，从库数据需要很多天才能同步追上主库的数据 。这种场景下 ， 从库基本失去效用了 。
于是，解决同步问题 ， 就是我们下一步需要关注的点 。
1. MySQL自带多线程同步
MySQL5.6开始支持主库和从库数据同步 ， 走多线程 。但是，限制也是比较明显的，只能以库为单位 。MySQL数据同步是通过binlog日志，主库写入到binlog日志的操作，是具有顺序的，尤其当SQL操作中含有对于表结构的修改等操作 ， 对于后续的SQL语句操作是有影响的 。因此，从库同步数据，必须走单进程 。
2. 自己实现解析binlog，多线程写入 。
以数据库的表为单位，解析binlog多张表同时做数据同步 。这样做的话，的确能够加快数据同步的效率，但是，如果表和表之间存在结构关系或者数据依赖的话，则同样存在写入顺序的问题 。这种方式，可用于一些比较稳定并且相对独立的数据表 。
国内一线互联网公司，大部分都是通过这种方式，来加快数据同步效率 。还有更为激进的做法，是直接解析binlog ， 忽略以表为单位，直接写入 。但是这种做法，实现复杂，使用范围就更受到限制 ， 只能用于一些场景特殊的数据库中（没有表结构变更 ， 表和表之间没有数据依赖等特殊表） 。
四、 在Web服务器和数据库之间建立缓存
实际上，解决大访问量的问题 ， 不能仅仅着眼于数据库层面 。根据“二八定律”，80%的请求只关注在20%的热点数据上 。因此，我们应该建立Web服务器和数据库之间的缓存机制 。这种机制 ， 可以用磁盘作为缓存 ， 也可以用内存缓存的方式 。通过它们，将大部分的热点数据查询，阻挡在数据库之前 。
1. 页面静态化
用户访问网站的某个页面 ， 页面上的大部分内容在很长一段时间内，可能都是没有变化的 。例如一篇新闻报道，一旦发布几乎是不会修改内容的 。这样的话 ， 通过CGI生成的静态html页面缓存到Web服务器的磁盘本地 。除了第一次，是通过动态CGI查询数据库获取之外，之后都直接将本地磁盘文件返回给用户 。
在Web系统规模比较小的时候，这种做法看似完美 。但是 ， 一旦Web系统规模变大，例如当我有100台的Web服务器的时候 。那样这些磁盘文件 ， 将会有100份，这个是资源浪费 ， 也不好维护 。这个时候有人会想，可以集中一台服务器存起来，呵呵，不如看看下面一种缓存方式吧 ， 它就是这样做的 。
2. 单台内存缓存
通过页面静态化的例子中，我们可以知道将“缓存”搭建在Web机器本机是不好维护的 ， 会带来更多问题（实际上，通过PHP的apc拓展，可通过Key/value操作Web服务器的本机内存） 。因此，我们选择搭建的内存缓存服务，也必须是一个独立的服务 。
内存缓存的选择，主要有redis/memcache 。从性能上说，两者差别不大，从功能丰富程度上说，Redis更胜一筹 。
3. 内存缓存集群
当我们搭建单台内存缓存完毕，我们又会面临单点故障的问题，因此，我们必须将它变成一个集群 。简单的做法，是给他增加一个slave作为备份机器 。但是，如果请求量真的很多，我们发现cache命中率不高，需要更多的机器内存呢？因此，我们更建议将它配置成一个集群 。例如，类似redis cluster 。
Redis cluster集群内的Redis互为多组主从，同时每个节点都可以接受请求 ， 在拓展集群的时候比较方便 。客户端可以向任意一个节点发送请求，如果是它的“负责”的内容，则直接返回内容 。否则，查找实际负责Redis节点 ， 然后将地址告知客户端，客户端重新请求 。
对于使用缓存服务的客户端来说 ， 这一切是透明的 。
内存缓存服务在切换的时候，是有一定风险的 。从A集群切换到B集群的过程中，必须保证B集群提前做好“预热”（B集群的内存中的热点数据，应该尽量与A集群相同，否则，切换的一瞬间大量请求内容，在B集群的内存缓存中查找不到，流量直接冲击后端的数据库服务 ， 很可能导致数据库宕机） 。
4. 减少数据库“写”
上面的机制，都实现减少数据库的“读”的操作，但是，写的操作也是一个大的压力 。写的操作，虽然无法减少，但是可以通过合并请求，来起到减轻压力的效果 。这个时候，我们就需要在内存缓存集群和数据库集群之间，建立一个修改同步机制 。
先将修改请求生效在cache中 ， 让外界查询显示正常，然后将这些sql修改放入到一个队列中存储起来，队列满或者每隔一段时间，合并为一个请求到数据库中更新数据库 。
除了上述通过改变系统架构的方式提升写的性能外，MySQL本身也可以通过配置参数innodb_flush_log_at_trx_commit来调整写入磁盘的策略 。如果机器成本允许，从硬件层面解决问题，可以选择老一点的RAID（Redundant Arrays of independent Disks，磁盘列阵）或者比较新的SSD（Solid State Drives，固态硬盘） 。
5. NoSQL存储
不管数据库的读还是写，当流量再进一步上涨 ， 终会达到“人力有穷时”的场景 。继续加机器的成本比较高，并且不一定可以真正解决问题的时候 。这个时候，部分核心数据，就可以考虑使用NoSQL的数据库 。NoSQL存储，大部分都是采用key-value的方式，这里比较推荐使用上面介绍过Redis，Redis本身是一个内存cache，同时也可以当做一个存储来使用 ， 让它直接将数据落地到磁盘 。
这样的话，我们就将数据库中某些被频繁读写的数据，分离出来，放在我们新搭建的Redis存储集群中，又进一步减轻原来MySQL数据库的压力，同时因为Redis本身是个内存级别的Cache，读写的性能都会大幅度提升 。
国内一线互联网公司，架构上采用的解决方案很多是类似于上述方案，不过 ， 使用的cache服务却不一定是Redis ， 他们会有更丰富的其他选择，甚至根据自身业务特点开发出自己的NoSQL服务 。
6. 空节点查询问题
当我们搭建完前面所说的全部服务，认为Web系统已经很强的时候 。我们还是那句话，新的问题还是会来的 。空节点查询，是指那些数据库中根本不存在的数据请求 。例如 ， 我请求查询一个不存在人员信息，系统会从各级缓存逐级查找，最后查到到数据库本身 ， 然后才得出查找不到的结论，返回给前端 。因为各级cache对它无效，这个请求是非常消耗系统资源的 ， 而如果大量的空节点查询，是可以冲击到系统服务的 。
在我曾经的工作经历中，曾深受其害 。因此 ， 为了维护Web系统的稳定性，设计适当的空节点过滤机制，非常有必要 。
我们当时采用的方式，就是设计一张简单的记录映射表 。将存在的记录存储起来，放入到一台内存cache中，这样的话，如果还有空节点查询，则在缓存这一层就被阻挡了 。
异地部署（地理分布式）
完成了上述架构建设之后，我们的系统是否就已经足够强大了呢？答案当然是否定的哈，优化是无极限的 。Web系统虽然表面上看 ， 似乎比较强大了 ， 但是给予用户的体验却不一定是最好的 。因为东北的同学，访问深圳的一个网站服务，他还是会感到一些网络距离上的慢 。这个时候，我们就需要做异地部署，让Web系统离用户更近 。
一、 核心集中与节点分散
有玩过大型网游的同学都会知道，网游是有很多个区的，一般都是按照地域来分，例如广东专区 ， 北京专区 。如果一个在广东的玩家 ， 去北京专区玩，那么他会感觉明显比在广东专区卡 。实际上，这些大区的名称就已经说明了，它的服务器所在地 ， 所以，广东的玩家去连接地处北京的服务器，网络当然会比较慢 。
当一个系统和服务足够大的时候，就必须开始考虑异地部署的问题了 。让你的服务，尽可能离用户更近 。我们前面已经提到了Web的静态资源，可以存放在CDN上，然后通过DNS/GSLB的方式，让静态资源的分散“全国各地” 。但是，CDN只解决的静态资源的问题，没有解决后端庞大的系统服务还只集中在某个固定城市的问题 。
这个时候 ， 异地部署就开始了 。异地部署一般遵循：核心集中，节点分散 。
· 核心集中：实际部署过程中，总有一部分的数据和服务存在不可部署多套，或者部署多套成本巨大 。而对于这些服务和数据，就仍然维持一套，而部署地点选择一个地域比较中心的地方，通过网络内部专线来和各个节点通讯 。
· 节点分散：将一些服务部署为多套 ， 分布在各个城市节点，让用户请求尽可能选择近的节点访问服务 。
例如，我们选择在上海部署为核心节点 ， 北京，深圳，武汉，上海为分散节点（上海自己本身也是一个分散节点） 。我们的服务架构如图：
需要补充一下的是 ， 上图中上海节点和核心节点是同处于一个机房的，其他分散节点各自独立机房 。
国内有很多大型网游，都是大致遵循上述架构 。它们会把数据量不大的用户核心账号等放在核心节点，而大部分的网游数据 ， 例如装备、任务等数据和服务放在地区节点里 。当然，核心节点和地域节点之间 ， 也有缓存机制 。
二、 节点容灾和过载保护
节点容灾是指，某个节点如果发生故障时，我们需要建立一个机制去保证服务仍然可用 。毫无疑问 ， 这里比较常见的容灾方式，是切换到附近城市节点 。假如系统的天津节点发生故障，那么我们就将网络流量切换到附近的北京节点上 。考虑到负载均衡，可能需要同时将流量切换到附近的几个地域节点 。另一方面，核心节点自身也是需要自己做好容灾和备份的 ， 核心节点一旦故障 ， 就会影响全国服务 。
过载保护，指的是一个节点已经达到最大容量，无法继续接接受更多请求了 ， 系统必须有一个保护的机制 。一个服务已经满负载 ， 还继续接受新的请求，结果很可能就是宕机 ， 影响整个节点的服务，为了至少保障大部分用户的正常使用，过载保护是必要的 。
解决过载保护，一般2个方向：
· 拒绝服务，检测到满负载之后 ， 就不再接受新的连接请求 。例如网游登入中的排队 。
· 分流到其他节点 。这种的话，系统实现更为复杂，又涉及到负载均衡的问题 。
小结
Web系统会随着访问规模的增长，渐渐地从1台服务器可以满足需求，一直成长为“庞然大物”的大集群 。而这个Web系统变大的过程，实际上就是我们解决问题的过程 。在不同的阶段，解决不同的问题，而新的问题又诞生在旧的解决方案之上 。
系统的优化是没有极限的，软件和系统架构也一直在快速发展，新的方案解决了老的问题 ， 同时也带来新的挑战 。
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