（一）大型网站架构演化

成熟的系统架构是随着业务扩展而完善出来的&＃xff0c;并非一蹴而就。不同业务特征的系统&＃xff0c;会有各自的侧重。例如有的要解决海量的商品信息的搜索、下单&＃xff0c;支付等&＃xff0c;有的要解决海量用户的实时消息传输&＃xff0c;有的要处理海量的搜索请求&＃xff0c;他们都有各自的业务特性&＃xff0c;系统架构也有所不同。

大型网站访问量和数据量二者缺一不可。

大型网站&＃xff0c;其实最核心的功能就是计算和存储。一般DB是用来存储的&＃xff0c;Application Server完成了业务功能和逻辑&＃xff0c;是用于计算的。

一、原始的网站架构

最原始的架构&＃xff0c;应用程序、数据库、文件都要部署在一台服务器上&＃xff0c;如图&＃xff1a;

应用程序各个功能模块之间是通过JVM内部的方法调用来进行交互的&＃xff0c;而应用和数据库之间是通过JDBC进行访问的。

二、应用、数据、文件分离

当一台服务器不能满足性能需求&＃xff0c;则将应用程序、数据库、文件各自部署在独立的服务器上&＃xff0c;并且根据服务器的用途配置不同的硬件。

三、利用缓存改善网站性能

优化硬件的同时&＃xff0c;软件也要进行性能优化&＃xff0c;缓存技术就有了用武之地。使用缓存主要源于热点数据的存在&＃xff0c;大部分网站访问都遵循28原则&＃xff08;80%的请求&＃xff0c;最终落在20%的数据上&＃xff09;&＃xff0c;对热点数据进行缓存&＃xff0c;减少这些数据的访问路径&＃xff0c;提高用户体验。

缓存更加注重的是策略&＃xff0c;也就是缓存命中率。

缓存实现的常见方式有本地缓存、分布式缓存、CDN、反向代理等。

本地缓存&＃xff0c;就是将数据缓存放在应用服务器本地&＃xff0c;可以存在内存中或文件&＃xff0c;OSCache是常用的本地缓存组件。本地缓存特点是速度快&＃xff0c;但因本地空间有限所以缓存数量有限。

分布式缓存&＃xff0c;可以缓存海量的数据&＃xff0c;并且扩展容易&＃xff0c;常用的分布式缓存有Memcached、Redis。

四、使用集群改善用用服务器性能

应用服务器作为网站的入口&＃xff0c;会承担大量的请求数&＃xff0c;应用服务器前面部署负载均衡服务器调度用户请求&＃xff0c;根据分发策略将请求分发到多个应用服务器节点。

常用的负载均衡硬件有F5&＃xff0c;价格很贵。软件有LVS、Nginx、HAProxy。LVS是四层负载均衡&＃xff0c;根据目标地址和端口选择内部服务器&＃xff0c;Nginx是七层负载&＃xff0c;HAProxy支持四层、七层负载&＃xff0c;可以根据报文内容选择内部服务器&＃xff0c;因此LVS分发路径优于其他两种&＃xff0c;而另外两种则更具配置性&＃xff0c;如可以用来做动静分离&＃xff08;根据请求报文特征&＃xff0c;选择静态资源服务器还是应用服务器&＃xff09;。

五、数据读写分离和分库分表

随着用户量的增加&＃xff0c;数据库称为最大的瓶颈&＃xff0c;改善数据库性能常用的手段是进行读写分离以及分表&＃xff0c;读写分离就是将数据库分为读库和写库&＃xff0c;通过主备功能实现数据同步。分库分表则分为水平切分和垂直切分&＃xff0c;水平切分则是对一个数据库特大的表进行拆分。垂直切分则是根据业务不同来切换&＃xff0c;如用户业务、商品业务相关的表放在不同库中。

六、使用CDN和反向代理提高网站性能

假如我们的服务器都部署在成都的机房&＃xff0c;对于四川的用户来说访问是较快的&＃xff0c;而对于北京的用户访问是较慢的&＃xff0c;这是由于四川和北京分别属于电信和联通的不同发达地区&＃xff0c;北京用户访问需要通过互联路由器经过较长的路径才能访问到成都的服务器&＃xff0c;返回路径也一样&＃xff0c;所以数据传输时间比较长。对于这种情况&＃xff0c;常常使用CDN解决&＃xff0c;CDN将数据内容缓存到运营商的机房&＃xff0c;用户访问时先从最近的运营商获取数据&＃xff0c;这样减少了网络访问的路径。比较专业的CDN运营商有蓝汛、网宿。

反向代理&＃xff0c;是部署在网站的机房&＃xff0c;当用户请求到达时首先访问反向代理服务器&＃xff0c;反向代理服务器将缓存的数据返回给用户&＃xff0c;如果没有缓存数据才会继续走应用服务器获取&＃xff0c;减少了获取数据的成本。反向代理有Squd,Nginx。

七、使用分布式文件系统

用户一天天增加&＃xff0c;业务量越来越大&＃xff0c;产生的文件越来越多&＃xff0c;单台的文件服务器已经不能满足需求。需要分布式的文件系统支撑。常用的分布式文件系统有NFS。

八、使用NoSql和搜索引擎

对于海量数据的查询&＃xff0c;我们使用nosql数据库加上搜索引擎可以达到更好的性能。并不是所有的数据都要放在关系型数据中。常用的NOSQL有mongodb和redis&＃xff0c;搜索引擎有lucene。

九、将应用服务器进行业务拆分

随着业务进一步扩展&＃xff0c;应用程序变得非常臃肿&＃xff0c;这时我们需要将应用程序进行业务拆分&＃xff0c;如百度分为新闻、网页、图片等业务。每个业务应用负责相对独立的业务运作。业务之间通过消息进行通信或者同享数据库来实现。

十、搭建分布式服务