前言

我們以Java Web為例，來搭建一個簡單的電商系統(tǒng)，看看這個系統(tǒng)可以如何一步步演變。

該系統(tǒng)具備的功能：

• 用戶模塊：用戶注冊和管理
• 商品模塊：商品展示和管理
• 交易模塊：創(chuàng)建交易和管理

正文

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階段一、單機構(gòu)建網(wǎng)站

網(wǎng)站的初期，我們經(jīng)常會在單機上跑我們所有的程序和軟件。此時我們使用一個容器，如Tomcat、Jetty、Jboss，然后直接使用JSP/Servlet技術(shù)，或者使用一些開源的框架如Maven + Spring + Struts + Hibernate、Maven + Spring + Spring MVC + Mybatis。最后再選擇一個數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)來存儲數(shù)據(jù)，如MySQL、SqlServer、Oracle，然后通過JDBC進行數(shù)據(jù)庫的連接和操作。

把以上的所有軟件包括數(shù)據(jù)庫、應(yīng)用程序都裝載同一臺機器上，應(yīng)用跑起來了，也算是一個小系統(tǒng)了。此時系統(tǒng)結(jié)果如下：

階段二、應(yīng)用服務(wù)器與數(shù)據(jù)庫分離

隨著網(wǎng)站的上線，訪問量逐步上升，服務(wù)器的負(fù)載慢慢提高，在服務(wù)器還沒有超載的時候，我們應(yīng)該就要做好準(zhǔn)備，提升網(wǎng)站的負(fù)載能力。假如我們代碼層面已難以優(yōu)化，在不提高單臺機器的性能的情況下，采用增加機器是一個不錯的方式，不僅可以有效地提高系統(tǒng)的負(fù)載能力，而且性價比高。

增加的機器用來做什么呢？此時我們可以把數(shù)據(jù)庫服務(wù)器和Web服務(wù)器拆分開來，這樣不僅提高了單臺機器的負(fù)載能力，也提高了容災(zāi)能力。

應(yīng)用服務(wù)器與數(shù)據(jù)庫分開后的架構(gòu)如下圖所示：

階段三、應(yīng)用服務(wù)器集群

隨著訪問量繼續(xù)增加，單臺應(yīng)用服務(wù)器已經(jīng)無法滿足需求了。在假設(shè)數(shù)據(jù)庫服務(wù)器沒有壓力的情況下，我們可以把應(yīng)用服務(wù)器從一臺變成了兩臺甚至多臺，把用戶的請求分散到不同的服務(wù)器中，從而提高負(fù)載能力。而多臺應(yīng)用服務(wù)器之間沒有直接的交互，他們都是依賴數(shù)據(jù)庫各自對外提供服務(wù)。著名的做故障切換的軟件有KeepAlived，KeepAlived是一個類似于Layer3、4、7交換機制的軟件，他不是某個具體軟件故障切換的專屬品，而是可以適用于各種軟件的一款產(chǎn)品。KeepAlived配合上ipvsadm又可以做負(fù)載均衡，可謂是神器。

我們以增加了一臺應(yīng)用服務(wù)器為例，增加后的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖如下：

系統(tǒng)演變到這里，將會出現(xiàn)下面四個問題：

1. 用戶的請求由誰來轉(zhuǎn)發(fā)到到具體的應(yīng)用服務(wù)器？
2. 有那些轉(zhuǎn)發(fā)的算法和策略可以使用？
3. 應(yīng)用服務(wù)器如何返回用戶的請求？
4. 用戶如果每次訪問到的服務(wù)器不一樣，那么如何維護session的一致性？

針對以上問題，常用的解決方案如下：

1、負(fù)載均衡的問題

一般以下有5種解決方案：

1、HTTP重定向

HTTP重定向就是應(yīng)用層的請求轉(zhuǎn)發(fā)。用戶的請求其實已經(jīng)到了HTTP重定向負(fù)載均衡服務(wù)器，服務(wù)器根據(jù)算法要求用戶重定向，用戶收到重定向請求后，再次請求真正的集群

• 優(yōu)點：簡單易用；
• 缺點：性能較差。

2、DNS域名解析負(fù)載均衡

DNS域名解析負(fù)載均衡就是在用戶請求DNS服務(wù)器，獲取域名對應(yīng)的IP地址時，DNS服務(wù)器直接給出負(fù)載均衡后的服務(wù)器IP。

• 優(yōu)點：交給DNS，不用我們?nèi)ゾS護負(fù)載均衡服務(wù)器；
• 缺點：當(dāng)一個應(yīng)用服務(wù)器掛了，不能及時通知DNS，而且DNS負(fù)載均衡的控制權(quán)在域名服務(wù)商那里，網(wǎng)站無法做更多的改善和更強大的管理。

3、反向代理服務(wù)器

在用戶的請求到達(dá)反向代理服務(wù)器時（已經(jīng)到達(dá)網(wǎng)站機房），由反向代理服務(wù)器根據(jù)算法轉(zhuǎn)發(fā)到具體的服務(wù)器。常用的Apache，Nginx都可以充當(dāng)反向代理服務(wù)器。

• 優(yōu)點：部署簡單；
• 缺點：代理服務(wù)器可能成為性能的瓶頸，特別是一次上傳大文件。

4、IP層負(fù)載均衡

在請求到達(dá)負(fù)載均衡器后，負(fù)載均衡器通過修改請求的目的IP地址，從而實現(xiàn)請求的轉(zhuǎn)發(fā)，做到負(fù)載均衡。

• 優(yōu)點：性能更好；
• 缺點：負(fù)載均衡器的寬帶成為瓶頸。

5、數(shù)據(jù)鏈路層負(fù)載均衡

在請求到達(dá)負(fù)載均衡器后，負(fù)載均衡器通過修改請求的MAC地址，從而做到負(fù)載均衡，與IP負(fù)載均衡不一樣的是，當(dāng)請求訪問完服務(wù)器之后，直接返回客戶。而無需再經(jīng)過負(fù)載均衡器。

2、集群調(diào)度轉(zhuǎn)發(fā)算法

1、rr輪詢調(diào)度算法

顧名思義，輪詢分發(fā)請求。

• 優(yōu)點：實現(xiàn)簡單
• 缺點：不考慮每臺服務(wù)器的處理能力

2、wrr加權(quán)調(diào)度算法

我們給每個服務(wù)器設(shè)置權(quán)值Weight，負(fù)載均衡調(diào)度器根據(jù)權(quán)值調(diào)度服務(wù)器，服務(wù)器被調(diào)用的次數(shù)跟權(quán)值成正比。

• 優(yōu)點：考慮了服務(wù)器處理能力的不同

3、sh原地址散列算法

提取用戶IP，根據(jù)散列函數(shù)得出一個key，再根據(jù)靜態(tài)映射表，查處對應(yīng)的value，即目標(biāo)服務(wù)器IP。過目標(biāo)機器超負(fù)荷，則返回空。

• 優(yōu)點：實現(xiàn)同一個用戶訪問同一個服務(wù)器。

4、dh目標(biāo)地址散列算法

原理同上，只是現(xiàn)在提取的是目標(biāo)地址的IP來做哈希。

• 優(yōu)點：實現(xiàn)同一個用戶訪問同一個服務(wù)器。

5、lc最少連接算法

優(yōu)先把請求轉(zhuǎn)發(fā)給連接數(shù)少的服務(wù)器。

• 優(yōu)點：使得集群中各個服務(wù)器的負(fù)載更加均勻。

6、wlc加權(quán)最少連接算法

在lc的基礎(chǔ)上，為每臺服務(wù)器加上權(quán)值。算法為：（活動連接數(shù) * 256 + 非活動連接數(shù)） ÷ 權(quán)重，計算出來的值小的服務(wù)器優(yōu)先被選擇。

• 優(yōu)點：可以根據(jù)服務(wù)器的能力分配請求。

7、sed最短期望延遲算法

其實sed跟wlc類似，區(qū)別是不考慮非活動連接數(shù)。算法為：（活動連接數(shù) +1 ) * 256 ÷ 權(quán)重，同樣計算出來的值小的服務(wù)器優(yōu)先被選擇。

8、nq永不排隊算法

改進的sed算法。我們想一下什么情況下才能“永不排隊”，那就是服務(wù)器的連接數(shù)為0的時候，那么假如有服務(wù)器連接數(shù)為0，均衡器直接把請求轉(zhuǎn)發(fā)給它，無需經(jīng)過sed的計算。

9、LBLC基于局部性最少連接算法

負(fù)載均衡器根據(jù)請求的目的IP地址，找出該IP地址最近被使用的服務(wù)器，把請求轉(zhuǎn)發(fā)之。若該服務(wù)器超載，最采用最少連接數(shù)算法。

10、LBLCR帶復(fù)制的基于局部性最少連接算法

負(fù)載均衡器根據(jù)請求的目的IP地址，找出該IP地址最近使用的“服務(wù)器組”，注意，并不是具體某個服務(wù)器，然后采用最少連接數(shù)從該組中挑出具體的某臺服務(wù)器出來，把請求轉(zhuǎn)發(fā)之。若該服務(wù)器超載，那么根據(jù)最少連接數(shù)算法，在集群的非本服務(wù)器組的服務(wù)器中，找出一臺服務(wù)器出來，加入本服務(wù)器組，然后把請求轉(zhuǎn)發(fā)。

3、集群請求返回模式問題

1、NAT

負(fù)載均衡器接收用戶的請求，轉(zhuǎn)發(fā)給具體服務(wù)器，服務(wù)器處理完請求返回給均衡器，均衡器再重新返回給用戶。

2、DR

負(fù)載均衡器接收用戶的請求，轉(zhuǎn)發(fā)給具體服務(wù)器，服務(wù)器出來玩請求后直接返回給用戶。需要系統(tǒng)支持IP Tunneling協(xié)議，難以跨平臺。

3、TUN

同上，但無需IP Tunneling協(xié)議，跨平臺性好，大部分系統(tǒng)都可以支持。

4、集群Session一致性問題

1、Session Sticky

Session sticky就是把同一個用戶在某一個會話中的請求，都分配到固定的某一臺服務(wù)器中，這樣我們就不需要解決跨服務(wù)器的session問題了，常見的算法有ip_hash算法，即上面提到的兩種散列算法。

• 優(yōu)點：實現(xiàn)簡單；
• 缺點：應(yīng)用服務(wù)器重啟則session消失。

2、Session Replication

Session replication就是在集群中復(fù)制session，使得每個服務(wù)器都保存有全部用戶的session數(shù)據(jù)。

• 優(yōu)點：減輕負(fù)載均衡服務(wù)器的壓力，不需要要實現(xiàn)ip_hasp算法來轉(zhuǎn)發(fā)請求；
• 缺點：復(fù)制時網(wǎng)絡(luò)帶寬開銷大，訪問量大的話Session占用內(nèi)存大且浪費。

3、Session數(shù)據(jù)集中存儲

Session數(shù)據(jù)集中存儲就是利用數(shù)據(jù)庫來存儲session數(shù)據(jù)，實現(xiàn)了session和應(yīng)用服務(wù)器的解耦。

• 優(yōu)點：相比Session replication的方案，集群間對于寬帶和內(nèi)存的壓力大幅減少；
• 缺點：需要維護存儲Session的數(shù)據(jù)庫。

4、Cookie Base

Cookie base就是把Session存在Cookie中，由瀏覽器來告訴應(yīng)用服務(wù)器我的session是什么，同樣實現(xiàn)了session和應(yīng)用服務(wù)器的解耦。

• 優(yōu)點：實現(xiàn)簡單，基本免維護。
• 缺點：cookie長度限制，安全性低，帶寬消耗。

值得一提的是：

• Nginx目前支持的負(fù)載均衡算法有wrr、sh（支持一致性哈希）、fair（lc）。但Nginx作為均衡器的話，還可以一同作為靜態(tài)資源服務(wù)器。
• Keepalived + ipvsadm比較強大，目前支持的算法有：rr、wrr、lc、wlc、lblc、sh、dh
• Keepalived支持集群模式有：NAT、DR、TUN
• Nginx本身并沒有提供session同步的解決方案，而Apache則提供了session共享的支持。

解決了以上的問題之后，系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)如下：

階段四、數(shù)據(jù)庫讀寫分離化

上面我們總是假設(shè)數(shù)據(jù)庫負(fù)載正常，但隨著訪問量的的提高，數(shù)據(jù)庫的負(fù)載也在慢慢增大。那么可能有人馬上就想到跟應(yīng)用服務(wù)器一樣，把數(shù)據(jù)庫一份為二再負(fù)載均衡即可。

但對于數(shù)據(jù)庫來說，并沒有那么簡單。假如我們簡單的把數(shù)據(jù)庫一分為二，然后對于數(shù)據(jù)庫的請求，分別負(fù)載到A機器和B機器，那么顯而易見會造成兩臺數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)不統(tǒng)一的問題。那么對于這種情況，我們可以先考慮使用讀寫分離和主從復(fù)制的方式。

讀寫分離后的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如下：

這個結(jié)構(gòu)變化后也會帶來兩個問題：

• 主從數(shù)據(jù)庫之間數(shù)據(jù)同步問題。
• 應(yīng)用對于數(shù)據(jù)源的選擇問題。

解決方案：

• 使用MySQL自帶的Master + Slave的方式實現(xiàn)主從復(fù)制。
• 采用第三方數(shù)據(jù)庫中間件，例如MyCat。MyCat是從Cobar發(fā)展而來的，而Cobar是阿里開源的數(shù)據(jù)庫中間件，后來停止開發(fā)。MyCat是國內(nèi)比較好的MySql開源數(shù)據(jù)庫分庫分表中間件。

階段五、用搜索引擎緩解讀庫的壓力

數(shù)據(jù)庫做讀庫的話，常常對模糊查找力不從心，即使做了讀寫分離，這個問題還未能解決。以我們所舉的交易網(wǎng)站為例，發(fā)布的商品存儲在數(shù)據(jù)庫中，用戶最常使用的功能就是查找商品，尤其是根據(jù)商品的標(biāo)題來查找對應(yīng)的商品。對于這種需求，一般我們都是通過like功能來實現(xiàn)的，但是這種方式的代價非常大，而且結(jié)果非常不準(zhǔn)確。此時我們可以使用搜索引擎的倒排索引來完成。

搜索引擎具有的優(yōu)點：它能夠大大提高查詢速度和搜索準(zhǔn)確性。

引入搜索引擎的開銷

• 帶來大量的維護工作，我們需要自己實現(xiàn)索引的構(gòu)建過程，設(shè)計全量/增加的構(gòu)建方式來應(yīng)對非實時與實時的查詢需求。
• 需要維護搜索引擎集群

搜索引擎并不能替代數(shù)據(jù)庫，它解決了某些場景下的精準(zhǔn)、快速、高效的“讀”操作，是否引入搜索引擎，需要綜合考慮整個系統(tǒng)的需求。

引入搜索引擎后的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如下：

階段六、用緩存緩解讀庫的壓力

常用的緩存機制包括頁面級緩存、應(yīng)用數(shù)據(jù)緩存和數(shù)據(jù)庫緩存。

應(yīng)用層和數(shù)據(jù)庫層的緩存

隨著訪問量的增加，逐漸出現(xiàn)了許多用戶訪問同一部分熱門內(nèi)容的情況，對于這些比較熱門的內(nèi)容，沒必要每次都從數(shù)據(jù)庫讀取。我們可以使用緩存技術(shù)，例如可以使用Google的開源緩存技術(shù)Guava或者使用Memecahed作為應(yīng)用層的緩存，也可以使用Redis作為數(shù)據(jù)庫層的緩存。

另外，在某些場景下，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫并不是很適合，例如我想做一個“每日輸入密碼錯誤次數(shù)限制”的功能，思路大概是在用戶登錄時，如果登錄錯誤，則記錄下該用戶的IP和錯誤次數(shù)，那么這個數(shù)據(jù)要放在哪里呢？假如放在內(nèi)存中，那么顯然會占用太大的內(nèi)容；假如放在關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中，那么既要建立數(shù)據(jù)庫表，還要簡歷對應(yīng)的Java bean，還要寫SQL等等。而分析一下我們要存儲的數(shù)據(jù)，無非就是類似{ip:errorNumber}這樣的key:value數(shù)據(jù)。對于這種數(shù)據(jù)，我們可以用NOSQL數(shù)據(jù)庫來代替?zhèn)鹘y(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫。

頁面緩存

除了數(shù)據(jù)緩存，還有頁面緩存。比如使用HTML5的localstroage或者Cookie。除了頁面緩存帶來的性能提升外，對于并發(fā)訪問且頁面置換頻率小的頁面，應(yīng)盡量使用頁面靜態(tài)化技術(shù)。

• 優(yōu)點：減輕數(shù)據(jù)庫的壓力， 大幅度提高訪問速度；
• 缺點：需要維護緩存服務(wù)器，提高了編碼的復(fù)雜性。

值得一提的是：

緩存集群的調(diào)度算法不同與上面提到的應(yīng)用服務(wù)器和數(shù)據(jù)庫。最好采用一致性哈希算，這樣才能提高命中率。

加入緩存后的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如下：

階段七、數(shù)據(jù)庫水平拆分與垂直拆分

我們的網(wǎng)站演進到現(xiàn)在，交易、商品、用戶的數(shù)據(jù)都還在同一個數(shù)據(jù)庫中。盡管采取了增加緩存和讀寫分離的方式，但隨著數(shù)據(jù)庫的壓力繼續(xù)增加，數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)量的瓶頸越來越突出，此時，我們可以有數(shù)據(jù)垂直拆分和水平拆分兩種選擇。

數(shù)據(jù)垂直拆分

垂直拆分的意思是把數(shù)據(jù)庫中不同的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)拆分到不同的數(shù)據(jù)庫中，結(jié)合現(xiàn)在的例子，就是把交易、商品、用戶的數(shù)據(jù)分開。

優(yōu)點：

• 解決了原來把所有業(yè)務(wù)放在一個數(shù)據(jù)庫中的壓力問題；
• 可以根據(jù)業(yè)務(wù)的特點進行更多的優(yōu)化。

缺點：

• 需要維護多個數(shù)據(jù)庫的狀態(tài)一致性和數(shù)據(jù)同步。

問題：

• 需要考慮原來跨業(yè)務(wù)的事務(wù)；
• 跨數(shù)據(jù)庫的Join。

解決問題方案：

• 應(yīng)該在應(yīng)用層盡量避免跨數(shù)據(jù)庫的分布式事務(wù)，如果非要跨數(shù)據(jù)庫，盡量在代碼中控制。
• 通過第三方中間件來解決，如上面提到的MyCat，MyCat提供了豐富的跨庫Join方案，詳情可參考MyCat官方文檔。

數(shù)據(jù)垂直拆分后的結(jié)構(gòu)如下：

數(shù)據(jù)水平拆分

數(shù)據(jù)水平拆分就是把同一個表中的數(shù)據(jù)拆分到兩個甚至多個數(shù)據(jù)庫中。產(chǎn)生數(shù)據(jù)水平拆分的原因是某個業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)量或者更新量到達(dá)了單個數(shù)據(jù)庫的瓶頸，這時就可以把這個表拆分到兩個或更多個數(shù)據(jù)庫中。

優(yōu)點：

• 如果能克服以上問題，那么我們將能夠很好地對數(shù)據(jù)量及寫入量增長的情況。

問題：

• 訪問用戶信息的應(yīng)用系統(tǒng)需要解決SQL路由的問題，因為現(xiàn)在用戶信息分在了兩個數(shù)據(jù)庫中，需要在進行數(shù)據(jù)操作時了解需要操作的數(shù)據(jù)在哪里。
• 主鍵 的處理也變得不同，例如原來自增字段，現(xiàn)在不能簡單地繼續(xù)使用。
• 如果需要分頁查詢，那就更加麻煩。

解決問題方案：

• 我們還是可以通過可以解決第三方中間件，如MyCat。MyCat可以通過SQL解析模塊對我們的SQL進行解析，再根據(jù)我們的配置，把請求轉(zhuǎn)發(fā)到具體的某個數(shù)據(jù)庫。
• 我們可以通過UUID保證唯一或自定義ID方案來解決。
• MyCat也提供了豐富的分頁查詢方案，比如先從每個數(shù)據(jù)庫做分頁查詢，再合并數(shù)據(jù)做一次分頁查詢等等。

數(shù)據(jù)水平拆分后的結(jié)構(gòu)如下：

階段八、應(yīng)用的拆分

按微服務(wù)拆分應(yīng)用

隨著業(yè)務(wù)的發(fā)展，業(yè)務(wù)越來越多，應(yīng)用越來越大。我們需要考慮如何避免讓應(yīng)用越來越臃腫。這就需要把應(yīng)用拆開，從一個應(yīng)用變?yōu)閭z個甚至更多。還是以我們上面的例子，我們可以把用戶、商品、交易拆分開。變成“用戶、商品”和“用戶，交易”兩個子系統(tǒng)。

拆分后的結(jié)構(gòu)：

問題：

這樣拆分后，可能會有一些相同的代碼，如用戶相關(guān)的代碼，商品和交易都需要用戶信息，所以在兩個系統(tǒng)中都保留差不多的操作用戶信息的代碼。如何保證這些代碼可以復(fù)用是一個需要解決的問題。

解決問題：

通過走服務(wù)化SOA的路線來解決頻繁公共的服務(wù)。

走SOA服務(wù)化治理道路

為了解決上面拆分應(yīng)用后所出現(xiàn)的問題，我們把公共的服務(wù)拆分出來，形成一種服務(wù)化的模式，簡稱SOA。

采用服務(wù)化之后的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)：

優(yōu)點：

• 相同的代碼不會散落在不同的應(yīng)用中了，這些實現(xiàn)放在了各個服務(wù)中心，使代碼得到更好的維護。
• 我們把對數(shù)據(jù)庫的交互業(yè)務(wù)放在了各個服務(wù)中心，讓前端的Web應(yīng)用更注重與瀏覽器交互的工作。

問題：

如何進行遠(yuǎn)程的服務(wù)調(diào)用？

解決方法：

可以通過下面的引入消息中間件來解決。

階段九、引入消息中間件

隨著網(wǎng)站的繼續(xù)發(fā)展，的系統(tǒng)中可能出現(xiàn)不同語言開發(fā)的子模塊和部署在不同平臺的子系統(tǒng)。此時我們需要一個平臺來傳遞可靠的，與平臺和語言無關(guān)的數(shù)據(jù)，并且能夠把負(fù)載均衡透明化，能在調(diào)用過程中收集并分析調(diào)用數(shù)據(jù)，推測出網(wǎng)站的訪問增長率等等一系列需求，對于網(wǎng)站應(yīng)該如何成長做出預(yù)測。開源消息中間件有阿里的Dubbo，可以搭配Google開源的分布式程序協(xié)調(diào)服務(wù)Zookeeper實現(xiàn)服務(wù)器的注冊與發(fā)現(xiàn)。

引入消息中間件后的結(jié)構(gòu)：

總結(jié)

以上的演變過程只是一個例子，并不適合所有的網(wǎng)站，實際中網(wǎng)站演進過程與自身業(yè)務(wù)和不同遇到的問題有密切的關(guān)系，沒有固定的模式。只有認(rèn)真的分析和不斷地探究，才能發(fā)現(xiàn)適合自己網(wǎng)站的架構(gòu)。

新聞名稱：大型Web網(wǎng)站架構(gòu)演變方案分享
分享鏈接：http://www.rwnh.cn/news/100590.html

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