个人网站，怎么应对大流量，怎么做负载均衡？

应对负载和数据压力，分几个层面
第一是硬件性能挖掘
要理解硬件的瓶颈，内核的特性，压力构成，对硬件适当提升；典型的如淘宝和新浪微博，使用fusion-io做固态存储，i/o支撑能力提升了几十倍，很多优化就简单多了，当然，人家对整个mysql的多线程写入机制，cpu寻址方式，顺序写和随即写的存储分布也做了非常多的工作，不仅仅是购买硬件而已，但是核心是，理解硬件，理解系统级的处理机制，来做优化。
第二是DBA级别和系统运维级别
理解数据库的结构，索引方式，善于使用各种数据库工具分析数据负载并掌握瓶颈点，优化数据索引和查询，插入语句，优化数据库配置参数，通常很多小公司，小网站，这一步都不到位，一些简单查询就把数据库搞死了。
对于nginx或apache，要知道针对你的业务类型，如何调整参数和优化，如何选择日志记录方式，等等。
第三是应用架构和程序层级
如何设置缓存，设置存储队列，将频繁重复的查询缓存化，将频繁的更新操作通过队列合并化，通过减少数据请求减少数据压力。
此外，通过数据中间件（自己写或第三方），通过负载均衡工具（lvs,haproxy等公开方案即可），将系统结构扩展，尽量做到充分冗余，无单点隐患，同时支持服务器自由扩展，可以参考haproxy和lvs的百度百科文档和网上资料，非常多。但是我希望提醒一点，如果单服务器的优化没有做到位，就开始做负载均衡和服务器规模化的事情，其实是给自己找麻烦，不但成本居高不下，而且运维复杂度也高了很多，做架构升级前，请确保基本服务器的性能达到一定水准（不要求如淘宝一样极端，但是至少能保证都可以做到每秒几千个请求处理）。
第四是需求控制
用户主要和基本功能满足的前提下，对用户极少关注和使用的特性，以及功能细节，予以适当的裁撤和放弃，保证系统整体的可靠性，比如最简单的一个话题，无论百度，谷歌，淘宝，微博，都不允许用户无限制大翻页，这就是最基本的需求控制方法。我实例发现不少工程师花费70%的时间和精力在用户根本不需要的功能特性上，这是很浪费的。

细节很多，想个人做到，如果没有一定技术基础，很难，非常难，相当相当难。
nginx可以做到一秒上万请求,mysql读请求可以做到一秒数千到上网（一定数据量和索引合理的情况下），写操作500/s以上合格，淘宝能做到十万，这个不好比，我们能做到几千。（有一定数据规模，真实业务场景）。mysql 5000w条记录以下个人认为基本不需要分表。

文件有类似mogifile等分布式文件系统，不过个人感觉不好用。

-- 完 --

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