按照使用的资源类型划分，我们可以把系统分为三大类型：IO密集型、计算密集型，数据密集型。系统的类型反映了系统的主要瓶颈。现实情况中，大部分系统在由小变大的过程中，最先出现瓶颈的是IO。IO问题体现在两个方面：高并发，存储介质的读写（例如数据库，磁盘等）。随着业务逻辑的复杂化，接下来出现瓶颈的是计算，也就是常说的CPU idle不足。出现计算瓶颈的时候，一般会使用水平扩展（加机器）和垂直扩张（服务拆分）两个方法。随着数据量（用户数量，客户数量）的增长，再接下来出现瓶颈的是内存。

如今，内存的合理使用比以往更加重要。一方面，大数据理论已经非常普及，用数据驱动产品也已经被普遍接受并落地，同时数据分析也促使产品设计的更加精细，因此系统承载的数量比以前有了很大的变化，系统遇到内存瓶颈的时间也比以前大大缩短了。另一方面，内存依然是相对昂贵的硬件，不能无限制的使用。即使在Amazon等云服务上，大内存的实例也是很昂贵的，并且大内存的实例往往伴随着高性能型CPU，这对一些数据密集型系统是一个浪费。因此，本文重点探讨数据密集系统如何应对出现的瓶颈。