高性能
高可用
系统的高可用方案很多，但本质都是通过冗余实现的。
高性能增加机器目的在于扩展处理性能；高可用增加机器目的在于冗余处理单元
计算高可用
存储高可用
应用层 数据层 服务层
应用层主要实现业务逻辑处理；服务层提供可复用的服务；数据层负责数据读写
高可用更复杂
可扩展性
封装变化 隔离可变性
复杂度来源
低成本
当我们设计高性能、高可用的架构时，通用的手段都是增加更多服务器满足高性能和高可用要求；而低成本正好相反，我们需要减少服务器才能达到低成本。因此低成本本质上与高性能、高可用是冲突的，所以低成本很多时候不会是架构设计的首要目标，而是架构设计的附加约束。
低成本架构设计带来的主要复杂度体现在，往往只有”创新”才能达到低成本目标。这里的创新既包括开创一个全新的技术领域，也包括引入新技术。
例如
nosql的出现是为了解决关系数据库无法应对高并发访问带来的访问压力。
全文搜索(ES\SOLOR等)的出现是为了解决关系型数据库like查询低效的问题
linkedin为了处理每天5千亿的时间，开发了高效的kafka消息系统
新浪微博将传统的redis/mc+mysql方式，扩展为redis/mc+ssd cache+mysql方式，ssd cache作为二级缓存使用，既解决了mc/redis成本过高，容量小的问题，也解决了穿透DB带来的数据库访问压力
安全
规模