针对不同量级的用户对服务器的改进

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1 编写目的
2 用户访问量在百万以下
3 用户访问量在百万到千万
4 用户访问量在百万千万到亿
5 用户访问量在亿以上

1 编写目的

在就业生涯中，相信很多工作经验丰富的朋友与我一样在面试的时候会遇到一些千奇百怪问题，对于面试官千奇百怪的问题直到公司倒闭的时候都没有实现，咱们做技术的人大多都是些实在的人，依稀记得在技术这条路上就遇到过面试官以下的一些问题：

面试官甲

面试官乙

面试官丙

面试官丁:…………………
事实是许多公司刚开始起步就想着大数据，想一开始就为大数据做铺垫，可事实是真正做到大数据的公司少得可怜。如果你遇到上面的一些奇葩问题，我觉得咱们做技术的可以呵呵走人了，上面的甲乙丙丁等面试官往往是这个公司的造梦师，也就是公司的重要人物，不切实际的想法，一些非常不专业的问题，可以看出这个公司的未来，有一天迟早工资都发不出来。
那么咱们在做服务器架构时，面对不同量级的用户，作为架构师或者技术负责人，我们怎么去考虑服务器的一些问题拉？笔者想用这边文章给大家一个直观的答案，不管是面试也好，实战也好，在用户访问量递增后的不同时期，对服务器的把控有一定的指导意义，供参考。

2 用户访问量在百万以下

对于大多数互联网创业型公司来说，用户访问量都在百万以下，在这个阶段，我们也不必过多把关注点放到服务器这块。只需要单台或者多台的简单架构，可以简单通过升级服务器配置支持更多用户。

用户访问量在百万以下

3 用户访问量在百万到千万

用户的访问量突破百万级别时，对企业来讲，说明这个企业在他所涉及的领域基本站稳了脚，这个时期改进的方向是：增加Nginx(反向代理)或DNS负载均衡，Redis内存cache，数据库(Mysql)多台（数据在一个数据中心）

用户访问量在百万到千万

4 用户访问量在百万千万到亿

用户的访问量到达这一级别时，这个企业已经在享受曙光了，这个时期改进的方向是：增加Web服务器内存缓存，集群，IP负载均衡，基于内容请求分发，Mysql优化（入减少写，2/8原则），数据在一个数据中心。

用户访问量在百万千万到亿

5 用户访问量在亿以上

当用户访问量达到亿级别以上时，从某个角度讲，这个企业已经非常成功了。改进的方向是：增加异地部署（建议核心点集中，其他节点分散开），较难分割或核心数据在同一个数据中心，其他分散到不同的地区

用户访问量在亿以上