网站存储瓶颈的一些处理建议
排除一些不可控的因素，网站在高并发下挂掉的原因90%都是因为数据库不堪重负所致，而应用的瓶颈往往只有在解决了存储瓶颈后才会暴露，那么我们要升级网站能力的第一步工作就是提升数据库的承载能力，对于读远大于写的网站我们采取的方式就是将数据库从读写这个角度拆分，具体操作就是将数据库读写分离，如下图所示：
我们这时要设计两个数据库，一个数据库主要负责写操作我们称之为主库，一个数据库专门负责读操作我们称之为副库，副库的数据都是从主库导入的，数据库的读写分离可以有效的保证关键数据的安全性，但是有个缺点就是当用户浏览数据时候，读的数据都会有点延时，这种延时比起全站不可用那肯定是可以接受的。不过针对12306的场景，仅仅读写分离还是远远不够的，特别是负责读操作的副库，在高访问下也是很容易达到性能的瓶颈的，那么我们就得使用新的解决方案：使用分布式缓存，不过缓存的缺点就是不能有效的实时更新，因此我们使用缓存前首先要对读操作的数据进行分类，对于那些经常不发生变化的数据可以事先存放到缓存里，缓存的访问效率很高，这样会让读更加高效，同时也减轻了数据库的访问压力。至于用于写操作的主库，因为大部分网站读写的比例是严重失衡，所以让主库达到瓶颈还是比较难的，不过主库也有一个读的压力就是主库和副库的数据同步问题，不过同步时候数据都是批量操作，而不是像请求那样进行少量数据读取操作，读取操作特别多，因此想达到瓶颈还是有一定的难度的。听人说，美国牛逼的facebook对数据的任何操作都是事先合并为批量操作，从而达到减轻数据库压力的目的。
上面的方案我们可以保证在高并发下网站的稳定性，但是针对于读，如果数据量太大了，就算网站不挂掉了，用户能很快的在海量数据里检索到所需要的信息又成为了网站的一个瓶颈，如果用户需要很长时间才能获得自己想要的数据，很多用户会失去耐心从而放弃对网站的使用，那么这个问题又该如何解决了？
解决方案就是我们经常使用的百度，谷歌哪里得来，对于海量数据的读我们可以采用搜索技术，我们可以将数据库的数据导出到文件里，对文件建立索引，使用倒排索引技术来检索信息，我们看到了百度，谷歌有整个互联网的信息我们任然能很快的检索到数据，搜索技术是解决快速读取数据的一个有效方案，不过这个读取还是和数据库的读取有所区别的，如果用户查询的数据是通过数据库的主键字段，或者是通过很明确的建立了索引的字段来检索，那么数据库的查询效率是很高的，但是使用网站的人跟喜欢使用一些模糊查询来查找自己的信息，那么这个操作在数据库里就是个like操作，like操作在数据库里效率是很低的，这个时候使用搜索技术的优势就非常明显了，搜索技术非常适合于模糊查询操作。