4)同一数据分区。这个在上面数据镜像提过。也就是把同一商品的库存值分到不同的服务器上，比如有10000个库存，可以分到10台服务器上，一台上有1000个库存。然后负载均衡。
这三种分区都有好有坏。最常用的还是第一种。数据一旦分区，你就需要有一个或是多个调度来让你的前端程序知道去哪里找数据。把火车票的数据分区，并放在各个省市，会对12306这个系统有非常有意义的质的性能的提高。
四、后端系统负载均衡
前面说了数据分区，数据分区可以在一定程度上减轻负载，但是无法减轻热销商品的负载，对于火车票来说，可以认为是大城市的某些主干线上的车票。这就需要使用数据镜像来减轻负载。使用数据镜像，你必然要使用负载均衡，在后端，我们可能很难使用像路由器上的负载均衡器，因为那是均衡流量的，因为流量并不代表服务器的繁忙程度。因此，我们需要一个任务分配系统，其还能监控各个服务器的负载情况。
任务分配服务器有一些难点：
负载情况比较复杂。什么叫忙?是CPU高?还是磁盘I/O高?还是内存使用高?还是并发高?还是内存换页率高?你可能需要全部都要考虑。这些信息要发送给那个任务分配器上，由任务分配器挑选一台负载最轻的服务器来处理。
任务分配服务器上需要对任务队列，不能丢任务啊，所以还需要持久化。并且可以以批量的方式把任务分配给计算服务器。
任务分配服务器死了怎么办?这里需要一些如Live-Standby或是failover等高可用性的技术。我们还需要注意那些持久化了的任务的队列如何转移到别的服务器上的问题。
我看到有很多系统都用静态的方式来分配，有的用hash，有的就简单地轮流分析。这些都不够好，一个是不能完美地负载均衡，另一个静态的方法的致命缺陷是，如果有一台计算服务器死机了，或是我们需要加入新的服务器，对于我们的分配器来说，都需要知道的。
还有一种方法是使用抢占式的方式进行负载均衡，由下游的计算服务器去任务服务器上拿任务。让这些计算服务器自己决定自己是否要任务。这样的好处是可以简化系统的复杂度，而且还可以任意实时地减少或增加计算服务器。但是唯一不好的就是，如果有一些任务只能在某种服务器上处理，这可能会引入一些复杂度。不过总体来说，这种方法可能是比较好的负载均衡。
