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前言
首先要明确什么是大型应用。假如有人问你，一个可以进行线上销售的网站，比如优衣库，大不大？你可能会说大，因为这与你平常所见的博客、企业官网等逻辑相比较确实复杂很多。或者说小，那么说明你开发过比它还复杂的系统。那么相比较淘宝而言呢？大和小的对比是要有参照物的。
应用的组成
一个完备的 Web 应用可能只由一门语言或者一种技术构成吗？不可能。因为一个完备的 Web 应用其实是多门技术的综合体，解决某个问题有非常多的解决方案，比如后端的逻辑解决方案就非常多，Java、php、Python、Ruby 等都可以。 简单地概述，应用的组成内容可能包括： Web 界面显示逻辑；后端业务逻辑；缓存；数据库；消息队列。 其实还可以加入日志分析、数据分析等，只是上面几个最广为人知而已。
应用的种类
I/O 密集型；CPU 密集型。 就常见的互联网产品而言，它的瓶颈并非在后端业务的逻辑上，而是在 I/O 上，即返回给用户看的数据的读入与输出。相对于应用程序而言，读入指的是从数据库里获取数据，而输出指的是将这些数据经过一定的处理输出到用户的浏览器，那么这就是 I/O 密集型。 而CPU密集型是指做频繁计算任务的应用，Node.js在这方面确实是短板。
应用服务的过程
如图所示，用户通过浏览器发送请求，由网卡接收TCP 连接，通知内核，内核再去调用相对应的服务端程序。
Request 请求过程
Response 返回过程
如下图，Web 应用要返回数据，首先要获取数据，通过内核调用磁盘的驱动程序，把数据读入缓存，这样就可以在 Web 应用程序中获取数据并进行数据处理，最终调用内核，将数据通过网卡发送给客户端。
应用的瓶颈
通常 I/O 密集型的瓶颈会在磁盘的读写上，所以在购买云服务器的时候可以购买 SSD 的磁盘来提升性能，一般数据库软件的数据都是存储在文件上面的。首先考虑添加内存型缓存来解决这个瓶颈，缓存经常访问的数据，看能否解决当前场景的问题，比如使用 Redis。其次才考虑搭建或扩充数据库集群来提高并发。 而 CPU 密集型的应用瓶颈则在 CPU 上，只能增加 CPU 处理核心来解决瓶颈。
