大型系统架构核心：一点、一平行、一纵切
〇、点：
提升快资源访问比例，将读较多的放在性能较快设备中，如使用Redis、Memcache提升性能。这个在单机也有应用比如索引
一、平行提升并行性
1、在单机中，一般通过多线程实现。但并行性带来的问题是共享资源访问，避免共享资源访问的原则就是通过锁，数据库的核心即ACID中的CI就是通过锁来实现，Java同步关键字也是为了解决这个问题。
2、在多机中，解决并行的方法就集群部署，又分为两种：
1、Master-Work模式：平行的负载均衡调度策略，如Ngix、F5均为解决该问题，而Ngix和F5实现负载的核心可能即为Hash算法。淘宝的TbSchedual也可以归类到其中。
2、Master-Slave模式：通过主从模式来提升服务性能，如Redis使用主从模式
上述策略会带来两个问题：
1、Master节点：总有一个点Master点是瓶颈，例如F5节点、Reids写节点，zookeeper为解决单点故障问题而生，核心即为如果一个节点挂掉，可以由其他节点顶上。
2、Worker或Slave节点：共享资源之间数据同步，这个时候就需要把共享资源单独分离出去，也就是会用到纵向分割。
二、纵向降低系统耦合度
服务分离，用另外一种方式来说就是脱耦或者SOA，当然SOA还有其他很多特性比如面向业务等等，本文不详细概述。服务分离后针对各个Web应用特性衍生出Worker或Slave节点，如：
1、CAS：将客户身份认证以服务方式体现
2、比如淘宝的收藏夹服务
3、更为广泛的来说：文件存储、数据库服务也可以理解为服务一种
而纵向分离后，带来的好处有：
1、共享资源的独立，为其余服务提供统一数据
2、通过异步再次提升并行性。