架构设计的主要目的：解决复杂度带来的问题
复杂度的六个来源：
1、高性能
体现在两方面：
一、单台计算机内部
最关键的部分是操作系统，操作系统和性能最相关的是 进程和线程
单任务 -> 多任务批处理 -> IO操作导致 CPU 利用率底下 -> 多进程 -> 进程间通信(管道、消息队列、信号量、共享存储)
-> 进程内部串行处理效率底下 -> 多线程，共享一份进程数据 -> 互斥锁机制
单 CPU 模拟并行处理 -> 多 CPU 并行处理：目前的解决方案：SMP、NUMA、MPP
操作系统调度最小单位：线程，分配资源最小单位：进程
二、多台计算机集群
1、任务的分配
2、任务的分解；
将任务处理器，按照不同的业务进行拆分，不同的业务给不同的任务处理器处理，但是这种拆分对性能的提升是有一个上限的
2、高可用
高可用定义：系统无中断地执行其功能的能力，代表系统的可用性程度，是系统进行设计时的准则之一；
本质上，都是通过 “冗余” 实现高可用，通过冗余增强了可用性，同时也带来了复杂性；
计算高可用
存储高可用
存储高可用的难点在于，如何减少或者规避数据不一致对业务造成的影响。
因为如果不做冗余，系统的整体高可用无法保证
CAP 定理：存储高可用不可能同时满足 一致性、可用性、分区容错性，最多满足其中两个
状态决策高可用
几种常见的决策方式：
1、独裁式
2、协商式，主备决策
3、民主式 - Paxos 算法
3、可扩展性
可扩展性是指，系统为了应对将来需求变化而提供的一种扩展能力
设计具备良好可扩展性的系统，有两个基本条件：1、正确预测变化；2、完美封装变化
预测变化的复杂性：
* 不能每个设计点都考虑可扩展性；
* 不能完全不考虑可扩展性；
* 所有的预测都存在出错的可能性；
应对变化的复杂性：
- 系统需要拆分出变化层和稳定层；
- 需要设计变化层和稳定层之间的接口；
4、低成本
在保证高性能和高可用的前提下，满足成本约束，要么引进新的技术，
要么创造新的技术，无论那种，都增加了复杂度
5、安全
从技术的角度来讲，安全分为两类：一类是功能上的安全，一类是架构上的安全；
功能安全，常见的如 XSS 攻击、CSRF 攻击、SQL 注入、Windows漏洞等，本质上是系统有漏洞，
让黑客有了可乘之机，形象地说，功能安全就是“防小偷”；
架构安全，如果说 功能安全是 防小偷，那么架构安全就是防强盗。传统的架构安全主要依靠防火墙，
但是防火墙的性能一般。互联网系统的架构安全较少由自己来设计和实现，只能依靠运营商或者云服务商
强大的带宽和流量清洗能力。
6、规模
1、功能越多，系统复杂度指数级上升；
2、数据越来越多，系统复杂度发生质变；
目前的大数据理论基础是 Google 发表的三篇大数据相关论文
* Google File System 大数据文件存储的技术理论
* Google Bigtable 列式数据存储的技术理论
* Google MapReduce 大数据运算的技术理论