並非每一個系統、公司都要做系統設計，如果是流量小、資料量小或客群少的系統，不做的話效率可能還更高，因為設計系統架構需要投入時間與人力。
也同樣的，不必一開始就設計高性能、高可用、可擴展的架構，容易導致：
- 系統初期過於複雜，難以上手與維護
- 專案項目落地時間也可能會拉很長
因為架構設計主要並不是「防範」後期變化，因此適當的預測然後做好準備，剩下的就根據使用情況來做調整才是比較適合的。
基本上在做系統架構的設計時，有非常多要考慮的點，例如可用性、擴展性、伸縮性、安全性、前端性能優化、資料庫層優化...等。以下先從兩個比較主要的性能做切入，可用性與擴展性。
可用性（Availability）
- 系統「無中斷的執行其功能的能力」，簡單說系統掛掉的時間愈少越好
- 既然「無中斷」是重點，困難點也是在「無中斷」上，畢竟軟硬體都不可能做到完全無中斷，硬體會老舊，軟體會有 bug 或越來越複雜等
- 比較常見的解決方法，核心都是透過「冗餘」，簡單說預備好多的軟硬體，在快要或發生狀況時，無間斷地切換過去
擴展性（Scalability）
- 簡單說，當投入更多資源時，對技術也就提出了更多、更高的要求。能夠快速適應並最大程度降低對現有系統的影響
雖然直覺上覺得說，就不斷擴增硬體，購買更多機器或伺服器做增援就好，但實際情況就是資金有限、要求不同等各種情況，不必有殺雞焉用牛刀的情形也能做到麻雀雖小五臟俱全的優勢。
以下說明：
有個大原則就是「視需求切分」，這就是服務分離，例如會員跟留言還有商品相關的邏輯都分開，甚至可形成各自的資料庫，各自獨立。
雖然這樣改善很多，但軟體也跟硬體一樣，不可能無止盡切分下去，舉個簡單缺點，越複雜的東西就越難維護、追蹤，同樣道理，切太多，變更複雜，反而更難維護。
水平擴展（Horizontal Scaling）
與其一個人練到 100 等衝頂裝打王，還不如找 100 個 50 等的人一起開團打王，（毒雞湯請下：一個人可以走很快，一群人可以走很遠嘔嘔嘔）除了有狀況可以互相支援外，也大幅降低單體的壓力。
同理，可以增加更多的「雙胞胎伺服器」來分擔負擔較重的部分，這就是「水平擴展」。
不過問題又來了，你跟你的 49 個隊友都是 50 等、裝備也一樣（可能統一買的團服），但你們終究是不同人，名字也不一樣，這時候要怎麼分配誰負責輸出、巡邏、補血等各種事，而每一件事也都會在打王途中發生。
同理，增加了一台一模一樣的伺服器，但他有他的 IP 位址，這時候使用者的請求要分配到哪台伺服器？誰要負責這次的補血？誰要負責這次的輸出？
除了固定頻率的輪流外，最好的就是有人專門負責分配，而這個人就稱為 -- 負載平衡器，可以當作是打王團的小隊長。
負載平衡器（ Load Balancer）：
分配流量給伺服器們。負責將流量（或是請求），幫忙分配到背後的一群伺服器上。
之前的流程，我們這邊可以簡化一下，當瀏覽器得到 DNS 給的 IP 位址，其實這個 IP 位址就是負載平衡器的 IP 位址，就是把任務（請求）委託給小隊長，小隊長再分給底下的小弟去做。
這樣做的好處：
滾動更新（rolling update）
當伺服器有新版本要發布的時候，可以在背景建置好新版本的伺服器。完成後負載平衡器再將流量切換過去，然後關閉舊版本的伺服器。整個過程不需要任何停機時間。易於管理故障的伺服器
小隊長（負載平衡器）很負責，會定期清點、檢查隊員的狀態，當有隊員下線太多天，聯絡不上時，就會把他踢出公會或團隊（從流量清單剔除），再加入新的隊員（伺服器）。
而以上操作，都是無痛，使用者完全不會發現。
不過這樣做有個很大的問題。
簡單說，以網站伺服器為例，伺服器是有狀態的(stateful)。當使用者連線後，伺服器會藉由建立 session 來紀錄使用者的相關狀態（購物車內放了什麼、登入與否等），如果每次連線被分配到不同的伺服器，這樣使用者的狀態就會四散，造成一直被要求登入或是購物車內容每次都不一樣等問題。
如何處理複數伺服器的狀態是擴展性的一大挑戰。
因此，接著要處理「有狀態的伺服器」如何處理水平擴展，以剛剛的 session 為例：
同樣也直覺想到，同步所有伺服器，或是相同使用者永遠都連線到相同伺服器，兩種方式。
- 同步所有伺服器
成本。問題就是成本，系統規模大的時候可能就沒辦法，同步的成本太高了。 - 相同使用者永遠都連線到相同伺服器
黏性會話（sticky session），指的就是這種行為，乍聽非常合理，但仔細想，如果極端一點，每個重度用戶都被分配到同個伺服器，那一樣是分配很不平均，而且伺服器掛掉的話，這些資料還是得重新分配到其他台伺服器。
很簡單，跳脫一點來看，我們讓伺服器成為「無狀態的伺服器」。
簡單說就是把狀態放在使用者（瀏覽器）自己保存或是把狀態放在資料庫，然後使用者只保存一組 ID，兩種方式。
把狀態放在使用者（瀏覽器）自己保存
將狀態全部放在 HTTP Cookie 回傳給使用者，每次連線時，使用者將保存的狀態帶給伺服器，若有狀態需要修改，由伺服器處理完後再交還給使用者保管，避免使用者自行修改狀態，但這樣做的話，狀態太複雜時，cookie 的容量不大，會放不下，傳輸的流量也會不斷增長！把狀態放在資料庫，然後使用者只保存一組 ID
這是目前很常見的方式，狀態被抽離到獨立的資料庫，使用者只需要在 cookie 保存一組“ID”。每次連線時將 ID 帶給伺服器，伺服器就會根據 ID 去資料庫取回使用者狀態。這邊我們採用第二種做法。以保存 session 來說，在資料庫的選擇上，像登入狀態這種相對短暫，甚至可容許遺失的資料（volatile data），我們可以放在快取（cache）資料庫。例如 Redis，特點是結構簡單、速度快。
而像購物車內的商品這種較持久的資料（persistent data），則可以考慮保存在 NoSQL 的資料庫，例如 MongoDB，特點是資料結構彈性、易擴展。
雖然伺服器擴展越來越多，但終究還是向資料庫存取資料，所以接著來談談資料庫本身的擴展...
資料庫的擴展性
主從模式（Master-slave）
我們採用類似伺服器的做法，幫資料庫增加很多雙胞胎資料庫，並複製當下的資料過去，不過問題在後續想要修改資料時，不可能同時連線到所有資料庫做操作，這時就需要「主從模式」。
同樣類似負載平衡器的思維，先在一群資料庫中選擇一個作為 master，剩下的作為 slave，資料的變動一律透過 master 完成，再同步到所有 slave（不一定即時，視情況設定）。
- master -> 寫入
- slave -> 讀取
也就是所謂的讀寫分離。
也因為每一次的寫入或是資料更動對資料庫來說都是負擔，因此這種「讀寫分離」的模式特別適合讀取頻率大於寫入模式的系統，ex:購物網站。
大多時候是提供商品給使用者瀏覽，只要加入更多專門讀取資料的 slave 就可以大幅減輕資料庫負擔。
單點失效（Single point of failure）與故障轉移（Failover）
在這之前我們談論的較多是關於擴展性的方面，這邊要來分析另一個面向 -- 可用性的部分。
之前提過，可用性現階段我們暫時可視為「系統故障的時間越少愈好」，因此我們要找到容易故障的地方，或是什麼情況下，系統表現會是異常的。
又要搬出打王遠征隊了，大家打王都知道要打點，球類比賽也知道要打對方團隊中的弱點，藉此崩潰整體，或是盔甲武士的關節處（關節無法被包覆鎧甲，不然無法做彎曲），或是阿基里斯的後腳跟（阿基里斯腱）
舉這麼多例，無非是要去想像自己最脆弱的點會是哪裡，想像一個請求進來後，沿途會經過哪些元件？那個地方發生異常，整體就會崩潰，我們稱呼我們稱呼這個部分為「單點失效」，也就是整個系統架構中的弱點。
故障不可避免，重點是要盡快修復這種錯誤狀態，作法類似於之前討論水平擴展，透過負載平衡器自動管理故障的伺服器（原本一台伺服器，壞了就沒了），同理，唯一不同是，今天故障的是 master 的話，就從 slave 中選出(promote)一個當作新的 master，整個自我修復的過程是自動的（不需人力介入），稱為故障轉移（Failover）。一個系統越能從各種錯誤狀態中自我修復，就擁有越高的可用性。
資料庫快取
資料庫的速度幾乎是影響整個系統效能最大的因素，雖然目前有讀寫分離跟複寫機制，但終究還有很多可改進的地方，一樣的道理，將「存取資料庫」這個行為視為一個高成本的行為，會加重資料庫的負擔，資料的同步需要成本，無論是主從或其它設計模式都有其限制和取捨，因此拉遠一點看，我們有沒有辦法做到不存取資料庫？沒有辦法？那或是只要存取幾次就好？
這個解答的關鍵就是快取(cache)，將曾經查詢過的結果保存起來（ex:使用者用過的短網址，通常會再加上一個有效期限，過期後快取結果就消失，資料對即時性越要求，有效期限就越短），每當需要查詢資料的時候，先找找看有沒有先前的查詢結果。若有找到就直接回傳。找不到才需要連線到資料庫。
簡單說，你常找的東西我先幫你放在旁邊，這樣你要用的時候就可以直接取用，不用大費周章的跑樓下、跑很多地方去要、去買。
加上快取機制後，大幅減輕了資料庫的負擔，畢竟我們做到了大幅減低對資料庫的存取，故障機率也會降低，也對整個系統的效能有顯著提升，可用性大幅提升。
最後總結目前流程：
（垂直擴展）升級硬體，直至無法升級或效益減低 -> 前後端與服務分離（網頁伺服器與後端的各種應用程式伺服器） -> （水平擴展）網路伺服器或應用程式伺服器都可做，並交由負載平衡器管理 -> （抽離狀態）因應同步成本太大問題，決定將狀態抽離至資料庫 -> （資料庫的擴展）讀寫分離、主從模式、資料庫複寫 -> （提升可用性）單點失效與故障轉移 -> 為資料庫加上快取，降低存取的頻率
（中場休息）
最後還有一個東西：
- 非同步任務的處理
同步與非同步
同步（Synchronous），簡單說就是任務開始後需要等，等到任務完成才可以離開，相反，非同步（Asynchronous）就是任務開始後不用等，中間可以去做其他事，等任務完成再進行後續處理。
關於網路的事，大部分都是非同步在處理，畢竟一等，等到都以為網頁當機了還在等。
先來簡單解釋一些名詞：
訊息(Message)
訊息是任務內容的描述訊息佇列（Message Queue）
一種非同步架構，生產者根據任務內容生成（建立）訊息，再放到訊息佇列中排隊，由消費者消耗（處理）排班中的訊息生產者（Producer）
負責建立訊息消費者（Consumer）
工作者的統稱，負責「消化」佇列中的訊息，相當於廚房內場。工作者(worker)
相當於廚房內場中的每個廚師。實際應用中，生產者常常是應用程式伺服器，將繁重的任務轉交給另外建置的工作者（worker）伺服器。這些伺服器作為消費者，專門負責處理佇列中的訊息。
流程大概是這樣：
生產者接收任務內容 -> 生產者根據任務內容建立訊息 -> 送出訊息到訊息佇列 -> 消費者消化（處理）儲列中的訊息
優點：
非同步處理，優點顯而易見，生產者無需等待，訊息送出後馬上又可以去做其他事
生產者、消費者互不影響，職責分開，任一方都可彈性擴展（ex:增加伺服器、分別採用不同技術）
缺點：
系統複雜度提高，維護與追蹤都變困難
訊息可能不會照發送順序完成，晚送出的 B 反而比 先送出的 A 先回來，如果對訊息順序有要求，就須注意
簡單說，非同步有很多優點，但缺點也同時變多，永遠設想最糟情況做打算。
短網址系統
左邊是查詢短網址用，右邊是申請短網址用。
簡單說，把又臭又長的網址，縮短成很短很短的網址，好用於分享或紀錄。
原理：
其實短網址並不是真的變成原本的網址，只是伺服器就由演算法縮短了原本的長網址，發給你短網址的同時，將原本的長網址儲存進資料庫，當你輸入這個短網址時，伺服器就會去資料庫幫你找對應的長網址，再幫你轉址到正確頁面。
優化方向：
Key Generations Service
預先產生一些隨機且唯一的 key，類似於 ID，然後存放到專門的 key 資料庫，當需要產生新的短網址時，就來這個資料庫拿取然後回傳，如此可以加快速度，也能避免短網址重複。
缺點：
雖然不重複，卻無法保證轉化後的短網址長度，如果是從 0 開始(xxxx.com/0....xxxx.com/20....xxxx.com/54642)慢慢累積，短網址的長度就不能保證一樣。
最後總結：
每一個決定都有取有捨，不一定哪一個特別好、特別適合，只是要針對遇到的情況做調整，軟硬體或是技術都是，這邊每一個項目都可以再細講下去，都是一個不小的領域，但這邊我們專注討論在架構設計，所以就不細究每一個項目，而是點到即可。
參考資料來源：
系統設計101—大型系統的演進（上）
教你怎麼實現縮短網址功能
短網址(short URL)系統的原理及其實現
