如果你经历过创业，经历过快速迭代业务，经历过用户量不断上涨，经历过访问并发越来越大，你一定会遇到以下系统问题：
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用户访问页面越来越慢
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系统性能下降，数据库扛不住，连接数经常打满，最终数据库挂掉，重启后又快速挂掉
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改了一个小地方，另外一个看似不相干的地方却挂了，严重耦合
如果你没有经历过，很可能是：
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没到这一步项目就死了
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身在所谓的大公司，用着所谓先进的架构体系
创业初期遇到上述痛点，很容易想到“三个分离”的架构优化方案：
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动静分离：能够100倍以上的提升静态页面/资源的访问速度，详见《必备，动静分离架构实践》
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读写分离：能够快速的线性扩充数据库的读性能，详见《必备，读写分离架构实践》
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前后分离：前台与后台的数据与访问分离，也就是本文将要重点介绍的内容
一、业务场景介绍
虚拟一个类似于“安居客”租房买房的业务场景，这个业务的数据有两大来源：
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用户发布的数据
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爬虫从竞对抓取来的数据
这个业务对应的系统有两类使用者：
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普通用户，浏览与发布数据，俗称“前台用户”
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后台用户，运营与管理数据，俗称“后台用户”
在一个创业公司，为了快速迭代，系统架构如上：
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web层：前台web，后台web
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任务层：抓取数据
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数据层：存储数据
二、数据耦合的问题
系统两类数据源，一类是用户发布的数据，一类是爬虫抓取的数据，两类数据的特点不一样：
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自有数据相对结构化，变化少
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抓取数据源很多，数据结构变化快
如果将自有数据和抓取数据耦合在一个库里，经常出现的情况是：
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-> 抓取数据结构变化
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-> 需要修改数据结构
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-> 影响前台用户展现
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-> 经常被动修改前台用户展现逻辑，配合抓取升级
如果经历过这个过程，其中的痛不欲生，是谁都不愿意再次回忆起的。
优化思路：前台展现数据，后台抓取数据分离，解耦。
如上图所示：
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前台展现的稳定数据，库独立
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后台抓取的多变数据，库独立
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任务层新增一个异步转换的任务
如此这般：
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频繁变化的抓取程序，以及抓取的异构数据存储，解耦
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前台数据与web都不需要被动配合升级
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即使出现问题，前台用户的发布与展现都不影响
三、系统耦合的问题
上面解决了不同数据源写入的耦合问题，再来看看前台与后台用户访问的耦合问题。
用户侧，前台访问的特点是：
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访问模式有限
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访问量较大，DAU不达到百万都不好意思说是互联网C端产品
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对访问时延敏感，用户如果访问慢，立马就流失了
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对服务可用性要求高，系统经常用不了，用户还会再来么
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对数据一致性的要求高，关乎用户体验的事情就是大事
运营侧，后台访问的特点是：
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访问模式多种多样，运营销售各种奇形怪状的，大批量分页的，查询需求
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用户量小，访问量小
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访问延时不这么敏感，大批量分页，几十秒能出结果，也能接受
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对可用性能容忍，系统挂了，10分钟之内重启能回复，也能接受
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对一致性的要求始终，晚个30秒的数据，也能接受
前台和后台的模式与访问需求都不一样，但是，如果前台与后台混用同一套服务和结构化数据，会导致：
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后台的低性能访问，对前台用户产生巨大的影响，本质还是耦合
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随着数据量变大，为了保证前台用户的时延，质量，做一些类似与分库分表的升级，数据库一旦变化，可能很多后台的需求难以满足
优化思路：冗余数据，前台与后台服务与数据分离，解耦。
如上图所示：
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前台和后台独立服务与数据，解耦
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如果出现问题，相互不影响
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通过不同的技术方案，在不同容忍度，业务对系统要求不同的情况下，可以使用不同的技术栈来满足各自的需求，如上图，后台使用ES或者hive在进行数据存储，用以满足“售各种奇形怪状的，大批量分页的，查询需求”
四、总结
创业初期，快速实施架构优化，提升性能的“三大分离”优化利器：
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动静分离：能够100倍以上的提升静态页面/资源的访问速度
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读写分离：能够快速的线性扩充数据库的读性能
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前后分离：前台与后台的数据与访问分离