核心架构的具体流程步骤如下：

//前端控制器分派方法
protected void doDispatch(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response) throws Exception {
        HttpServletRequest processedRequest = request;
        HandlerExecutionChain mappedHandler = null;
        int interceptorIndex = -1;

        try {
            ModelAndView mv;
            boolean errorView = false;

            try {
                   //检查是否是请求是否是multipart（如文件上传），如果是将通过MultipartResolver解析
                processedRequest = checkMultipart(request);
                   //步骤2、请求到处理器（页面控制器）的映射，通过HandlerMapping进行映射
                mappedHandler = getHandler(processedRequest, false);
                if (mappedHandler == null || mappedHandler.getHandler() == null) {
                    noHandlerFound(processedRequest, response);
                    return;
                }
                   //步骤3、处理器适配，即将我们的处理器包装成相应的适配器（从而支持多种类型的处理器）
                HandlerAdapter ha = getHandlerAdapter(mappedHandler.getHandler());

                  // 304 Not Modified缓存支持
                //此处省略具体代码

                // 执行处理器相关的拦截器的预处理（HandlerInterceptor.preHandle）
                //此处省略具体代码

                // 步骤4、由适配器执行处理器（调用处理器相应功能处理方法）
                mv = ha.handle(processedRequest, response, mappedHandler.getHandler());

                // Do we need view name translation?
                if (mv != null && !mv.hasView()) {
                    mv.setViewName(getDefaultViewName(request));
                }

                // 执行处理器相关的拦截器的后处理（HandlerInterceptor.postHandle）
                //此处省略具体代码
            }
            catch (ModelAndViewDefiningException ex) {
                logger.debug("ModelAndViewDefiningException encountered", ex);
                mv = ex.getModelAndView();
            }
            catch (Exception ex) {
                Object handler = (mappedHandler != null ? mappedHandler.getHandler() : null);
                mv = processHandlerException(processedRequest, response, handler, ex);
                errorView = (mv != null);
            }

            //步骤5 步骤6、解析视图并进行视图的渲染
//步骤5 由ViewResolver解析View（viewResolver.resolveViewName(viewName, locale)）
//步骤6 视图在渲染时会把Model传入（view.render(mv.getModelInternal(), request, response);）
            if (mv != null && !mv.wasCleared()) {
                render(mv, processedRequest, response);
                if (errorView) {
                    WebUtils.clearErrorRequestAttributes(request);
                }
            }
            else {
                if (logger.isDebugEnabled()) {
                    logger.debug("Null ModelAndView returned to DispatcherServlet with name '" + getServletName() +
                            "': assuming HandlerAdapter completed request handling");
                }
            }

            // 执行处理器相关的拦截器的完成后处理（HandlerInterceptor.afterCompletion）
            //此处省略具体代码


        catch (Exception ex) {
            // Trigger after-completion for thrown exception.
            triggerAfterCompletion(mappedHandler, interceptorIndex, processedRequest, response, ex);
            throw ex;
        }
        catch (Error err) {
            ServletException ex = new NestedServletException("Handler processing failed", err);
            // Trigger after-completion for thrown exception.
            triggerAfterCompletion(mappedHandler, interceptorIndex, processedRequest, response, ex);
            throw ex;
        }

        finally {
            // Clean up any resources used by a multipart request.
            if (processedRequest != request) {
                cleanupMultipart(processedRequest);
            }
        }
    }

核心架构的具体流程步骤如下：

1、  首先用户发送请求——>DispatcherServlet，前端控制器收到请求后自己不进行处理，而是委托给其他的解析器进行处理，作为统一访问点，进行全局的流程控制；

2、  DispatcherServlet——>HandlerMapping， HandlerMapping将会把请求映射为HandlerExecutionChain对象（包含一个Handler处理器（页面控制器）对象、多个HandlerInterceptor拦截器）对象，通过这种策略模式，很容易添加新的映射策略；

3、  DispatcherServlet——>HandlerAdapter，HandlerAdapter将会把处理器包装为适配器，从而支持多种类型的处理器，即适配器设计模式的应用，从而很容易支持很多类型的处理器；

4、  HandlerAdapter——>处理器功能处理方法的调用，HandlerAdapter将会根据适配的结果调用真正的处理器的功能处理方法，完成功能处理；并返回一个ModelAndView对象（包含模型数据、逻辑视图名）；

5、  ModelAndView的逻辑视图名——> ViewResolver， ViewResolver将把逻辑视图名解析为具体的View，通过这种策略模式，很容易更换其他视图技术；

6、  View——>渲染，View会根据传进来的Model模型数据进行渲染，此处的Model实际是一个Map数据结构，因此很容易支持其他视图技术；

7、返回控制权给DispatcherServlet，由DispatcherServlet返回响应给用户，到此一个流程结束。

此处我们只是讲了核心流程，没有考虑拦截器、本地解析、文件上传解析等，后边再细述。

近段时间以来，通过接触有关海量数据处理和搜索引擎的诸多技术，常常见识到不少精妙绝伦的架构图。除了每每感叹于每幅图表面上的绘制的精细之外，更为架构 图背后所隐藏的设计思想所叹服。个人这两天一直在搜集各大型网站的架构设计图，一为了一饱眼福，领略各类大型网站架构设计的精彩之外，二来也可供闲时反复 琢磨体会，何乐而不为呢?特此，总结整理了诸如国外wikipedia，Facebook，Yahoo！，YouTube，MySpace，Twitter，国内如优酷网等大型网站的技术架构（本文重点分析优酷网的技术架构），以飨读者。

本文着重凸显每一幅图的精彩之处与其背后含义，而图的说明性文字则从简从略。ok，好好享受此番架构盛宴吧。当然，若有任何建议或问题，欢迎不吝指正。谢谢。

• 1、WikiPedia 技术架构

                                             WikiPedia 技术架构图Copy @Mark Bergsma

1. 来自wikipedia的数据：峰值每秒钟3万个 HTTP 请求 每秒钟 3Gbit 流量, 近乎375MB 350 台 PC 服务器。
2. GeoDNSA  ：40-line patch for BIND to add geographical filters support to the  existent views in BIND", 把用户带到最近的服务器。GeoDNS 在 WikiPedia 架构中担当重任当然是由  WikiPedia 的内容性质决定的--面向各个国家，各个地域。
3. 负载均衡：LVS，请看下图：

。

• 2、Facebook 架构

                                    Facebook 搜索功能的架构示意图

    细心的读者一定能发现，上副架构图之前出现在此文之中：从几幅架构图中偷得半点海里数据处理经验。本文与前文最大的不同是，前文只有几幅，此文系列将有上百幅架构图，任您尽情观赏。

• 3、Yahoo! Mail 架构

Yahoo! Mail 架构

Yahoo! Mail 架构部署了 Oracle RAC，用来存储 Mail 服务相关的 Meta 数据。

• 4、twitter技术架构

• 

twitter平台大致由twitter.com、手机以及第三方应用构成，如下图所示（其中流量主要以手机和第三方为主要来源）：

    缓存在大型web项目中起到了举足轻重的作用，毕竟数据越靠近CPU存取速度越快。下图是twitter的缓存架构图：

    关于缓存系统，还可以看看下幅图：

• 5、Google App Engine技术架构

    简单而言，上述GAE的架构分为如图所示的三个部分：前端，Datastore和服务群。

1. 前端包括4个模块：Front End，Static Files，App Server，App Master。

2. Datastore是基于BigTable技术的分布式数据库，虽然其也可以被理解成为一个服务，但是由于其是整个App Engine唯一存储持久化数据的地方，所以其是App Engine中一个非常核心的模块。其具体细节将在下篇和大家讨论。

3. 整个服务群包括很多服务供App Server调用，比如Memcache，图形，用户，URL抓取和任务队列等。

• 6、Amazon技术架构

    可能有读者并不熟悉Amazon，它现在已经是全球商品品种最多的网上零售商和全球第2大互联网公司。而之前它仅仅是一个小小的网上书店。ok，下面，咱们来见识下它的架构。

      Dynamo是亚马逊的key-value模式的存储平台，可用性和扩展性都很好，性能也不错：读写访问中99.9%的响应时间都在300ms内。按分布 式系统常用的哈希算法切分数据，分放在不同的node上。Read操作时，也是根据key的哈希值寻找对应的node。Dynamo使用了  Consistent  Hashing算法，node对应的不再是一个确定的hash值，而是一个hash值范围，key的hash值落在这个范围内，则顺时针沿ring找，碰 到的第一个node即为所需。

    Dynamo对Consistent Hashing算法的改进在于：它放在环上作为一个node的是一组机器（而不是memcached把一台机器作为node），这一组机器是通过同步机制保证数据一致的。

    下图是分布式存储系统的示意图，读者可观摩之：

    Amazon的云架构图如下：               

• 7、优酷网的技术架构

从一开始，优酷网就自建了一套CMS来解决前端的页面显示，各个模块之间分离得比较恰当，前端可扩展性很好，UI的分离，让开发与维护变得十分简单和灵活，下图是优酷前端的模块调用关系：

这样，就根据module、method及params来确定调用相对独立的模块，显得非常简洁。下图是优酷的前端局部架构图：

优酷的数据库架构也是经历了许多波折，从一开始的单台MySQL服务器（Just Running）到简单的MySQL主从复制、SSD优化、垂直分库、水平sharding分库。

1. 简单的MySQL主从复制。 MySQL的主从复制解决了数据库的读写分离，并很好的提升了读的性能，其原来图如下：其主从复制的过程如下图所示：但是，主从复制也带来其他一系列性能瓶颈问题：
   1. 写入无法扩展
   2. 写入无法缓存
   3. 复制延时
   4. 锁表率上升
   5. 表变大，缓存率下降

   那问题产生总得解决的，这就产生下面的优化方案。

2.  MySQL垂直分区

   如果把业务切割得足够独立，那把不同业务的数据放到不同的数据库服务器将是一个不错的方案，而且万一其中一个业务崩溃了也不会影响其他业务的正常进行，并且也起到了负载分流的作用，大大提升了数据库的吞吐能力。经过垂直分区后的数据库架构图如下：

   然而，尽管业务之间已经足够独立了，但是有些业务之间或多或少总会有点联系，如用户，基本上都会和每个业务相关联，况且这种分区方式，也不能解决单张表数据量暴涨的问题，因此为何不试试水平sharding呢？

3.  MySQL水平分片（Sharding）

   这是一个非常好的思路，将用户按一定规则（按id哈希）分组，并把该组用户的数据存储到一个数据库分片中，即一个sharding，这样随着用户数量的增加，只要简单地配置一台服务器即可，原理图如下：

   如何来确定某个用户所在的shard呢，可以建一张用户和shard对应的数据表，每次请求先从这张表找用户的shard id，再从对应shard中查询相关数据，如下图所示：    但是，优酷是如何解决跨shard的查询呢，这个是个难点，据介绍优酷是尽量不跨shard查询，实在不行通过多维分片索引、分布式搜索引擎，下策是分布式数据库查询（这个非常麻烦而且耗性能）。

4.  缓存策略

   貌似大的系统都对“缓存”情有独钟，从http缓存到memcached内存数据缓存，但优酷表示没有用内存缓存，理由如下：

   1. 避免内存拷贝，避免内存锁
   2. 如接到老大哥通知要把某个视频撤下来，如果在缓存里是比较麻烦的

   而且Squid 的 write() 用户进程空间有消耗，Lighttpd 1.5 的 AIO(异步I/O) 读取文件到用户内存导致效率也比较低下。

   但 为何我们访问优酷会如此流畅，与土豆相比优酷的视频加载速度略胜一筹？这个要归功于优酷建立的比较完善的内容分发网络（CDN），它通过多种方式保证分布 在全国各地的用户进行就近访问——用户点击视频请求后，优酷网将根据用户所处地区位置，将离用户最近、服务状况最好的视频服务器地址传送给用户，从而保证 用户可以得到快速的视频体验。这就是CDN带来的优势，就近访问。