6.5数据库集群（读写分离，分库分表）
大型网站需要存储海量的数据，为达到海量数据存储，高可用，高性能一般采用冗余的方式进行系统设计。一般有两种方式读写分离和分库分表。
读写分离：一般解决读比例远大于写比例的场景，可采用一主一备，一主多备或多主多备方式。
本案例在业务拆分的基础上，结合分库分表和读写分离。如下图：
- 业务拆分后：每个子系统需要单独的库；
- 如果单独的库太大，可以根据业务特性，进行再次分库，比如商品分类库，产品库；
- 分库后，如果表中有数据量很大的，则进行分表，一般可以按照Id，时间等进行分表；（高级的用法是一致性Hash）
- 在分库，分表的基础上，进行读写分离；
相关中间件可参考Cobar（阿里，目前已不在维护），TDDL（阿里），Atlas（奇虎360），MyCat（在Cobar基础上，国内很多牛人，号称国内第一开源项目）。
分库分表后序列的问题，JOIN，事务的问题，会在分库分表主题分享中，介绍。
6.6服务化
将多个子系统公用的功能/模块，进行抽取，作为公用服务使用。比如本案例的会员子系统就可以抽取为公用的服务。
6.7消息队列
消息队列可以解决子系统/模块之间的耦合，实现异步，高可用，高性能的系统。是分布式系统的标准配置。本案例中，消息队列主要应用在购物，配送环节。
- 用户下单后，写入消息队列，后直接返回客户端；
- 库存子系统：读取消息队列信息，完成减库存；
- 配送子系统：读取消息队列信息，进行配送；
目前使用较多的MQ有Active MQ,Rabbit MQ,Zero MQ，MS MQ等，需要根据具体的业务场景进行选择。建议可以研究下Rabbit MQ。
6.8其他架构（技术）
除了以上介绍的业务拆分，应用集群，多级缓存，单点登录，数据库集群，服务化，消息队列外。还有CDN，反向代理，分布式文件系统，大数据处理等系统。
此处不详细介绍，大家可以问度娘/Google，有机会的话也可以分享给大家。
七、架构总结
以上是本次分享的架构总结，其中细节可参考前面分享的内容。其中还有很多可以优化和细化的地方，因为是案例分享，主要针对重要部分做了介绍，工作中需要大家根据具体的业务场景进行架构设计。
以上是电商网站架构案例的分享一共有三篇，从电商网站的需求，到单机架构，逐步演变为常用的，可供参考的分布式架构的原型。除具备功能需求外，还具备一定的高性能，高可用，可伸缩，可扩展等非功能质量需求（架构目标）。
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