当一个系统由上百人使用到百万级别的访问时，单机系统就满足不了用户的要求了，这时业界的普遍做法是使用分布式来构建系统，做到高吞吐、高并发、低延迟和负载均衡，从而满足用户的需求。
解决方案一：分层模型（路由、代理）
1.做法：随机分发请求给不同服务器，缺点：session共享、数据库需要独立运行；
2.做法：三层模型：接入、逻辑、数据层；缺点：数据库的压力大，需要大量的proxy、router进行转发；
3.做法：引入消息队列；
解决方案二：多线程和异步
1.多线程，可以提高系统的并发度，但是共享变量的互斥访问，需要上锁，会出现死锁、线程切换开销过多；
2.异步，但是需要自己处理并发的处理；
解决方案三：缓存技术
1.将热点数据放到缓存中，降低延迟；
问题：缓存数据的一致性，容错性，缓存集群，读写分离、2级缓存、一致性哈希；
解决方案四：存储技术
1.NoSQL，包括MongoDB、Redis等，可以将数据从复杂的关系型数据库中解脱出来；
解决方案五：
1.对异常的机器动态的下线和探测，动态的扩容和缩容
2.日志的收集和处理
解决方案五：zookeeper
1.Zookeeper是一个分布式管理系统，通过对目录的管理，来实现分布式
解决方案六：
1.消息队列：解耦、削峰填谷，用于2个服务之间的通信，保证信息传输的可靠性；
事务系统：
1.涉及到多台机器上的数据的一致性，