淺談web網站架構演變過程

標籤：雜湊演算法   慢慢   情境   上傳大檔案   應用伺服器   javaweb   靜態資源   cobar   中間   

前言　　　　我們以javaweb為例，來搭建一個簡單的電商系統，看看這個系統可以如何一步步演變。 　　該系統具備的功能： 

• 使用者模組：使用者註冊和管理
• 商品模組：商品展示和管理
• 交易模組：建立交易和管理

  

階段一、單機構建網站　　網站的初期，我們經常會在單機上跑我們所有的程式和軟體。此時我們使用一個容器，如tomcat、jetty、jboos，然後直接使用JSP/servlet技術，或者使用一些開源的架構如maven+spring+struct+hibernate、maven+spring+springmvc+mybatis；最後再選擇一個資料庫管理系統來儲存資料，如mysql、sqlserver、oracle，然後通過JDBC進行資料庫的串連和操作。　　把以上的所有軟體都裝載同一台機器上，應用跑起來了，也算是一個小系統了。此時系統結果如下：  階段二、應用伺服器與資料庫分離　　隨著網站的上線，訪問量逐步上升，伺服器的負載慢慢提高，在伺服器還沒有超載的時候，我們應該就要做好準備，提升網站的負載能力。假如我們代碼層面已難以最佳化，在不提高單台機器的效能的情況下，增加機器是一個不錯的方式，不僅可以有效地提高系統的負載能力，而且性價比高。　　增加的機器用來做什麼呢？此時我們可以把資料庫，web伺服器拆分開來，這樣不僅提高了單台機器的負載能力，也提高了容災能力。　　應用伺服器與資料庫分開後的架構如所示： 階段三、應用伺服器叢集　　隨著訪問量繼續增加，單台應用伺服器已經無法滿足需求了。在假設資料庫伺服器沒有壓力的情況下，我們可以把應用伺服器從一台變成了兩台甚至多台，把使用者的請求分散到不同的伺服器中，從而提高負載能力。多台應用伺服器之間沒有直接的互動，他們都是依賴資料庫各自對外提供服務。著名的做故障切換的軟體有keepalived，keepalived是一個類似於layer3、4、7交換器制的軟體，他不是某個具體軟體故障切換的專屬品，而是可以適用於各種軟體的一款產品。keepalived配合上ipvsadm又可以做負載平衡，可謂是神器。　　我們以增加了一台應用伺服器為例，增加後的系統結構圖如下： 　　 系統演變到這裡，將會出現下面四個問題：

1. 使用者的請求由誰來轉寄到到具體的應用伺服器
2. 有什麼轉寄的演算法
3. 應用伺服器如何返回使用者的請求
4. 使用者如果每次訪問到的伺服器不一樣，那麼如何維護session的一致性

 

　　我們來看看問題的解決方案：

 

　　1、第一個問題即是負載平衡的問題，一般有5種解決方案：

　　　　1、http重新導向。HTTP重新導向就是應用程式層的請求轉寄。使用者的請求其實已經到了HTTP重新導向負載平衡伺服器，伺服器根據演算法要求使用者重新導向，使用者收到重新導向請求後，再次請求真正的叢集

　　　　　　優點：簡單。

　　　　　　缺點：效能較差。

　　　　2、DNS網域名稱解析負載平衡。DNS網域名稱解析負載平衡就是在使用者請求DNS伺服器，擷取網域名稱對應的IP地址時，DNS伺服器直接給出負載平衡後的伺服器IP。

　　　　　　優點：交給DNS，不用我們去維護負載平衡伺服器。

　　　　　　缺點：當一個應用伺服器掛了，不能及時通知DNS，而且DNS負載平衡的控制權在網域名稱服務 (DNS)商那裡，網站無法做更多的改善和更強大的管理。

　　　　3、反向 Proxy伺服器。在使用者的請求到達反向 Proxy伺服器時（已經到達網站機房），由反向 Proxy伺服器根據演算法轉寄到具體的伺服器。常用的apache，nginx都可以充當反向 Proxy伺服器。

　　　　　　優點：部署簡單。

　　　　　　缺點：Proxy 伺服器可能成為效能的瓶頸，特別是一次上傳大檔案。

　　　　4、IP層負載平衡。在請求到達負載平衡器後，負載平衡器通過修改請求的目的IP地址，從而實現請求的轉寄，做到負載平衡。

　　　　　　優點：效能更好。

　　　　　　缺點：負載平衡器的寬頻成為瓶頸。

　　　　5、資料連結層負載平衡。在請求到達負載平衡器後，負載平衡器通過修改請求的mac地址，從而做到負載平衡，與IP負載平衡不一樣的是，當請求訪問完伺服器之後，直接返回客戶。而無需再經過負載平衡器。

 

　　2、第二個問題即是叢集調度演算法問題，常見的調度演算法有10種。

　　　　1、rr 輪詢調度演算法。顧名思義，輪詢分發請求。

　　　　　　優點：實現簡單

　　　　　　缺點：不考慮每台伺服器的處理能力

　　　　2、wrr 加權調度演算法。我們給每個伺服器設定權值weight，負載平衡調度器根據權值調度伺服器，伺服器被調用的次數跟權值成正比。

　　　　　　優點：考慮了伺服器處理能力的不同

　　　　3、sh 原地址散列：提取使用者IP，根據散列函數得出一個key，再根據靜態映射表，查處對應的value，即目標伺服器IP。過目標機器超負荷，則返回空。

　　　　4、dh 目標地址散列：同上，只是現在提取的是目標地址的IP來做雜湊。

　　　　　　優點：以上兩種演算法的都能實現同一個使用者訪問同一個伺服器。

　　　　5、lc 最少串連。優先把請求轉寄給串連數少的伺服器。

　　　　　　優點：使得叢集中各個伺服器的負載更加均勻。

　　　　6、wlc 加權最少串連。在lc的基礎上，為每台伺服器加上權值。演算法為：（活動串連數*256+非活動串連數）÷權重 ，計算出來的值小的伺服器優先被選擇。

　　　　　　優點：可以根據伺服器的能力分配請求。

　　　　7、sed 最短期望延遲。其實sed跟wlc類似，區別是不考慮非活動串連數。演算法為：（活動串連數+1)*256÷權重，同樣計算出來的值小的伺服器優先被選擇。

　　　　8、nq 永不排隊。改進的sed演算法。我們想一下什麼情況下才能“永不排隊”，那就是伺服器的串連數為0的時候，那麼假如有伺服器串連數為0，均衡器直接把請求轉寄給它，無需經過sed的計算。

　　　　9、LBLC 基於局部性的最少串連。均衡器根據請求的目的IP地址，找出該IP地址最近被使用的伺服器，把請求轉寄之，若該伺服器超載，最採用最少串連數演算法。

　　　　10、LBLCR 帶複製的基於局部性的最少串連。均衡器根據請求的目的IP地址，找出該IP地址最近使用的“伺服器組”，注意，並不是具體某個伺服器，然後採用最少串連數從該組中挑出具體的某台伺服器出來，把請求轉寄之。若該伺服器超載，那麼根據最少串連數演算法，在叢集的非本伺服器組的伺服器中，找出一台伺服器出來，加入本伺服器組，然後把請求轉寄之。

 

　　3、第三個問題是叢集模式問題，一般3種解決方案：

　　　　1、NAT：負載平衡器接收使用者的請求，轉寄給具體伺服器，伺服器處理完請求返回給均衡器，均衡器再重新返回給使用者。

　　　　2、DR：負載平衡器接收使用者的請求，轉寄給具體伺服器，伺服器出來玩請求後直接返回給使用者。需要系統支援IP Tunneling協議，難以跨平台。

　　　　3、TUN：同上，但無需IP Tunneling協議，跨平台性好，大部分系統都可以支援。

 

　　4、第四個問題是session問題，一般有4種解決方案：

　　　　1、Session Sticky。session sticky就是把同一個使用者在某一個會話中的請求，都分配到固定的某一台伺服器中，這樣我們就不需要解決跨伺服器的session問題了，常見的演算法有ip_hash法，即上面提到的兩種散列演算法。

　　　　　　優點：實現簡單。

　　　　　　缺點：應用伺服器重啟則session消失。

　　　　2、Session Replication。session replication就是在叢集中複製session，使得每個伺服器都儲存有全部使用者的session資料。

　　　　　　優點：減輕負載平衡伺服器的壓力，不需要要實現ip_hasp演算法來轉寄請求。

　　　　　　缺點：複製時寬頻開銷大，訪問量大的話session佔用記憶體大且浪費。

　　　　3、Session資料集中儲存：session資料集中儲存就是利用資料庫來儲存session資料，實現了session和應用伺服器的解耦。

　　　　　　優點：相比session replication的方案，叢集間對於寬頻和記憶體的壓力減少了很多。

　　　　　　缺點：需要維護儲存session的資料庫。

　　　　4、Cookie Base：cookie base就是把session存在cookie中，有瀏覽器來告訴應用伺服器我的session是什麼，同樣實現了session和應用伺服器的解耦。

　　　　　　優點：實現簡單，基本免維護。

　　　　　　缺點：cookie長度限制，安全性低，寬頻消耗。

　　

　　值得一提的是：

　　nginx目前支援的負載平衡演算法有wrr、sh（支援一致性雜湊）、fair（本人覺得可以歸結為lc）。但nginx作為均衡器的話，還可以一同作為靜態資源伺服器。

　　keepalived+ipvsadm比較強大，目前支援的演算法有：rr、wrr、lc、wlc、lblc、sh、dh

　　keepalived支援叢集模式有：NAT、DR、TUN

　　nginx本身並沒有提供session同步的解決方案，而apache則提供了session共用的支援。

 

　　好了，解決了以上的問題之後，系統的結構如下：

 

階段四、資料庫讀寫分離化　　上面我們總是假設資料庫負載正常，但隨著訪問量的的提高，資料庫的負載也在慢慢增大。那麼可能有人馬上就想到跟應用伺服器一樣，把資料庫一份為二再負載平衡即可。但對於資料庫來說，並沒有那麼簡單。假如我們簡單的把資料庫一分為二，然後對於資料庫的請求，分別負載到A機器和B機器，那麼顯而易見會造成兩台資料庫資料不統一的問題。那麼對於這種情況，我們可以先考慮使用讀寫分離的方式。　　讀寫分離後的資料庫系統結構如下： 　　 這個結構變化後也會帶來兩個問題：

1. 主從資料庫之間資料同步問題
2. 應用對於資料來源的選擇問題

　　解決問題方案：

1. 我們可以使用MYSQL內建的master+slave的方式實現主從複製。
2. 採用第三方資料庫中介軟體，例如mycat。mycat是從cobar發展而來的，而cobar是阿里開源的資料庫中介軟體，後來停止開發。mycat是國內比較好的mysql開來源資料庫分庫分表中介軟體。

 

階段五、用搜尋引擎緩解讀庫的壓力

　　資料庫做讀庫的話，常常對模糊尋找力不從心，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站為例，發布的商品儲存在資料庫中，使用者最常使用的功能就是尋找商品，尤其是根據商品的標題來尋找對應的商品。對於這種需求，一般我們都是通過like功能來實現的，但是這種方式的代價非常大。此時我們可以使用搜尋引擎的倒排索引來完成。

　　搜尋引擎具有以下優點：

• 它能夠大大提高查詢速度。

 

　　引入搜尋引擎後也會帶來以下的開銷：

• 帶來大量的維護工作，我們需要自己實現索引的構建過程，設計全量/增加的構建方式來應對非即時與即時的查詢需求。
• 需要維護搜尋引擎叢集

        搜尋引擎並不能替代資料庫，他解決了某些情境下的“讀”的問題，是否引入搜尋引擎，需要綜合考慮整個系統的需求。引入搜尋引擎後的系統結構如下：

 

階段六、用緩衝緩解讀庫的壓力

　　1、後台應用程式層和資料庫層的緩衝

　　隨著訪問量的增加，逐漸出現了許多使用者訪問同一部分內容的情況，對於這些比較熱門的內容，沒必要每次都從資料庫讀取。我們可以使用緩衝技術，例如可以使用google的開源緩衝技術guava或者使用memcacahe作為應用程式層的緩衝，也可以使用redis作為資料庫層的緩衝。　　另外，在某些情境下，關係型資料庫並不是很適合，例如我想做一個“每日輸入密碼錯誤次數限制”的功能，思路大概是在使用者登入時，如果登入錯誤，則記錄下該使用者的IP和錯誤次數，那麼這個資料要放在哪裡呢？假如放在記憶體中，那麼顯然會佔用太大的內容；假如放在關係型資料庫中，那麼既要建立資料庫表，還要簡曆對應的java bean，還要寫SQL等等。而分析一下我們要儲存的資料，無非就是類似{ip:errorNumber}這樣的key:value資料。對於這種資料，我們可以用NOSQL資料庫來代替傳統的關係型資料庫。 　　2、 頁面緩衝　　除了資料緩衝，還有頁面緩衝。比如使用HTML5的localstroage或者cookie。  　　優點：

• 減輕資料庫的壓力
• 大幅度提高訪問速度

 

　　缺點：

• 需要維護快取服務器
• 提高了編碼的複雜性

 

　　值得一提的是：

　　緩衝叢集的調度演算法不同與上面提到的應用伺服器和資料庫。最好採用“一致性雜湊演算法”，這樣才能提高命中率。這個就不展開講了，有興趣的可以查閱相關資料。

 

　　加入緩衝後的結構：  階段七、資料庫水平分割與垂直分割

　　我們的網站演化到現在，交易、商品、使用者的資料都還在同一個資料庫中。儘管採取了增加緩衝，讀寫分離的方式，但隨著資料庫的壓力繼續增加，資料庫的瓶頸越來越突出，此時，我們可以有資料垂直分割和水平分割兩種選擇。

　　7.1、資料垂直分割

　　垂直分割的意思是把資料庫中不同的業務資料拆分道不同的資料庫中，結合現在的例子，就是把交易、商品、使用者的資料分開。

　　優點：

• 解決了原來把所有業務放在一個資料庫中的壓力問題。
• 可以根據業務的特點進行更多的最佳化

 

　　缺點：

• 需要維護多個資料庫

 

　　問題：

1. 需要考慮原來跨業務的事務
2. 跨資料庫的join

　　解決問題方案：

1. 我們應該在應用程式層盡量避免跨資料庫的事物，如果非要跨資料庫，盡量在代碼中控制。
2. 我們可以通過第三方應用來解決，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。

　　垂直分割後的結構如下：

　　7.2、資料水平分割

　　資料水平分割就是把同一個表中的資料拆分到兩個甚至多個資料庫中。產生資料水平分割的原因是某個業務的資料量或者更新量到達了單個資料庫的瓶頸，這時就可以把這個表拆分到兩個或更多個資料庫中。

　　優點：

• 如果我們能客服以上問題，那麼我們將能夠很好地對資料量及寫入量增長的情況。

 

　　問題：

1. 訪問使用者資訊的應用系統需要解決SQL路由的問題，因為現在使用者資訊分在了兩個資料庫中，需要在進行資料操作時瞭解需要操作的資料在哪裡。
2. 主鍵的處理也變得不同，例如原來自增欄位，現在不能簡單地繼續使用了。
3. 如果需要分頁，就麻煩了。

　　解決問題方案：

1. 我們還是可以通過可以解決第三方中介軟體，如mycat。mycat可以通過SQL解析模組對我們的SQL進行解析，再根據我們的配置，把請求轉寄到具體的某個資料庫。
2. 我們可以通過UUID保證唯一或自訂ID方案來解決。
3. mycat也提供了豐富的分頁查詢方案，比如先從每個資料庫做分頁查詢，再合并資料做一次分頁查詢等等。

　　資料水平分割後的結構：

 

階段八、應用的拆分

　　8.1、拆分應用

　　隨著業務的發展，業務越來越多，應用越來越大。我們需要考慮如何避免讓應用越來越臃腫。這就需要把應用拆開，從一個應用變為倆個甚至更多。還是以我們上面的例子，我們可以把使用者、商品、交易拆分開。變成“使用者、商品”和“使用者，交易”兩個子系統。　　

　　拆分後的結構：

　　問題：

1. 這樣拆分後，可能會有一些相同的代碼，如使用者相關的代碼，商品和交易都需要使用者資訊，所以在兩個系統中都保留差不多的操作使用者資訊的代碼。如何保證這些代碼可以複用是一個需要解決的問題。

 　　 解決問題：

1. 通過走服務化的路線來解決

 

　　8.2、走服務化的道路

　　為瞭解決上面拆分應用後所出現的問題，我們把公用的服務拆分出來，形成一種服務化的模式，簡稱SOA。

　　採用服務化之後的系統結構：

　　優點：

• 相同的代碼不會散落在不同的應用中了，這些實現放在了各個服務中心，使代碼得到更好的維護。
• 我們把對資料庫的互動放在了各個服務中心，讓”前端“的web應用更注重與瀏覽器互動的工作。

 

　　 問題：

1. 如何進行遠端服務調用

　　  解決方案：

1. 我們可以通過下面的引入訊息中介軟體來解決

 

階段九、引入訊息中介軟體　　隨著網站的繼續發展，我們的系統中可能出現不同語言開發的子模組和部署在不同平台的子系統。此時我們需要一個平台來傳遞可靠的，與平台和語言無關的資料，並且能夠把負載平衡透明化，能在調用過程中收集調用資料並分析之，推測出網站的訪問增長率等等一系列需求，對於網站應該如何成長做出預測。開源訊息中介軟體有阿里的dubbo，可以搭配Google開源的分布式程式協調服務zookeeper實現伺服器的註冊與發現。　　引入訊息中介軟體後的結構：　　 十、總結

　　以上的演變過程只是一個例子，並不適合所有的網站，實際中網站演化過程與自身業務和不同遇到的問題有密切的關係，沒有固定的模式。只有認真的分析和不斷地探究，才能發現適合自己網站的架構。

 

 

轉載自 http://www.cnblogs.com/xiaoMzjm/p/5223799.html#!comments

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