用户规模驱动的系统设计
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偶然看到下面这篇文章，写于2010年。站在2023这个时间点，觉得可以在自己的理解上补充一下，TODO
用户规模影响设计，具体是指用户数每上一个数量级，许多设计需要重新考虑。
下面的数字仅供理解“用户规模影响设计”，数字本身并无具体指导价值。
10万用户级别
- 单服务器，前端、后端、Cache、DB在一起
百万级
- DB和Cache单独部署服务器
- DB或按业务进行拆分(sharding)
- Cache或使用一致性hash扩展
- 前端后端还是在一起，但是根据业务拆分，每个业务可分配不同数量的服务器
千万级
- 开始重视架构设计，有专门技术架构师
- 需跨机房部署
- 前端在远程增加反向代理加速
- 数据库在异地机房使用Slave数据库副本
- 后端拆分出来，前后分离
- 系统内部需要远程调用(RPC)，内部需远程调用协议
- ++ 负载均衡(ALB)
亿级
- 架构更细分，或增加数据架构师，Cache架构师，分布式架构师
- 数据库sharding碰到烦恼，开始考虑分布式数据服务
- 数据访问需要根据业务特点细分
- 开发、运维、测量、调优具备有自己的专有工具。
- 所有服务需要地理多机房分布，具备IDC容灾设计
- 服务可降级
