负载均衡：是高可用系统必须的，一般应用通过负载均衡实现高可用，分布式服务通过内置的负载均衡实现高可用，关系型数据库通过主备方式实现高可用。
集群部署后架构图：
6.3 多级缓存
缓存按照存放的位置一般可分为两类本地缓存和分布式缓存。本案例采用二级缓存的方式，进行缓存的设计。一级缓存为本地缓存，二级缓存为分布式缓存。（还有页面缓存，片段缓存等，那是更细粒度的划分）
一级缓存，缓存数据字典，和常用热点数据等基本不可变/有规则变化的信息，二级缓存缓存需要的所有缓存。当一级缓存过期或不可用时，访问二级缓存的数据。如果二级缓存也没有，则访问数据库。
缓存的比例，一般1:4，即可考虑使用缓存。（理论上是1:2即可）。
根据业务特性可使用以下缓存过期策略：
缓存自动过期；
缓存触发过期；
6.4单点登录（分布式Session）
系统分割为多个子系统，独立部署后，不可避免的会遇到会话管理的问题。一般可采用Session同步，Cookies，分布式Session方式。电商网站一般采用分布式Session实现。
再进一步可以根据分布式Session，建立完善的单点登录或账户管理系统。
流程说明
用户第一次登录时，将会话信息（用户Id和用户信息），比如以用户Id为Key，写入分布式Session；
用户再次登录时，获取分布式Session，是否有会话信息，如果没有则调到登录页；
一般采用Cache中间件实现，建议使用Redis，因此它有持久化功能，方便分布式Session宕机后，可以从持久化存储中加载会话信息；
存入会话时，可以设置会话保持的时间，比如15分钟，超过后自动超时；
结合Cache中间件，实现的分布式Session，可以很好的模拟Session会话。
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。
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；