資料庫方面：

              將一個網站的不同業務分到不同的表，按功能對錶進行細化。

              如果是多個網站，多個埠（如PC端，APP端）連結到同一個資料庫，對多種方式訪問的共同資料專門提出來，成為公共資源，專門放到同一張表裡面。

           SLB負載均衡：

          比如一個網站有1000萬的訪問量，通過loadbalance把這1000萬的訪問進行負載均衡掉。loadbalance的學習自己進行。阿里雲貌似有。負載均衡把這1000萬的訪問量負載均衡到7,8臺機器上，可擴充套件性也很好，當相應速度上不去的時候 ，可以繼續擴充套件機器來滿足訪問量需求。

          一臺機器掛了，系統檢測到這臺機器掛了，就走另外的機器，繼續負載均衡，從而保證系統的容災性。

           資料採用分散式儲存，可以按月份把資料分開，一月一月一儲存，這樣就可以避免一個表中大資料量的產生。查詢資料的時候，按月份進行匹配，對應相對的表查詢資料。

           當然也可以採用其他的分庫分表規則，訂單表可以按照月份來分，使用者表可以根據id尾號來分。也可以根據其他的規則，自己定。自己定的規則則要考慮好其中的可擴充套件性是否良好，以後的業務是否可擴充套件，等等。

           分庫分表以後就要確定DB路由，DB路由就是對其中各種匹配表的規則的判斷，根據DB路由找到對應的表對應的庫。

           其中分表的話，要分的表是隨業務增多而容量增多的資料，如訂單表，使用者表，日誌，等等。

            對資料庫進行讀寫分離，把資料表分成主表和備表，主表不行了，則連線到備用表，這樣資料的容災性也很好。

           對於圖片資料：

           因為圖片資料所佔用記憶體較大，可以把所有的圖片資源全部都放在一起，訪問圖片通過http訪問。

           關於資料庫的讀寫分離：

           單獨拿一個庫或者機器，專門用來查詢，比如查詢某使用者某一年的交易訂單，可以只通過這一個庫或者機器來查，12張表關聯成一張表。而寫的話，則是寫入不同的分散的表當中。

          資料庫的讀寫分離可以通過binlog來自動同步資料。這樣讀庫和寫庫的資料能夠同步。

         關於使用快取 ：

        使用快取的話，時間投入成本較大，且資料放入記憶體當中，記憶體掛了的話，比較容易出問題。