吃透這套架構(gòu)演化圖,從零搭建Web網(wǎng)站也不難!
前言
工作也有幾多年了,無論是身邊遇到的還是耳間聞到的,多多少少也積攢了自己的一些經(jīng)驗和思考,當然,博主并沒有太多接觸高大上的分布式架構(gòu)實踐,相對比較零碎,隨時補充。俗話說得好,冰凍三尺非一日之寒,滴水穿石非一日之功,羅馬也不是一天就建成的,當然對于我們開發(fā)人員來說,一個好的架構(gòu)也不是一蹴而就的。
初始搭建
開始的開始,就是各種框架一搭,然后扔到Tomcat容器中跑就是了,這時候我們的文件、數(shù)據(jù)庫、應(yīng)用都在一個服務(wù)器上。
服務(wù)分離
隨著系統(tǒng)的的上線,用戶量也會逐步上升,很明顯一臺服務(wù)器已經(jīng)滿足不了系統(tǒng)的負載,這時我們就要在服務(wù)器還沒有超載時,提前做好準備。
由于我們是單體架構(gòu),優(yōu)化架構(gòu)在短時間內(nèi)是不現(xiàn)實的,增加機器是一個不錯的選擇。這時,我們可能要把應(yīng)用和數(shù)據(jù)庫服務(wù)單獨部署,如果有條件也可以把文件服務(wù)器單獨部署。
反向代理
為了提升服務(wù)處理能力,我們在Tomcat容器前加一個代理服務(wù)器,我一般使用Nginx,當然你如果更熟悉Apache也未嘗不可。
用戶的請求發(fā)送給反向代理,然后反向代理把請求轉(zhuǎn)發(fā)到后端的服務(wù)器。
嚴格意義上來說,Nginx是屬于Web服務(wù)器,一般處理靜態(tài)HTML、CSS、JS請求,而Tomcat屬于Web容器,專門處理JSP請求,當然Tomcat也是支持html的,只是效果沒Nginx好而已。
反向代理的優(yōu)勢,如下:
- 隱藏真實后端服務(wù)
- 負載均衡集群
- 高可用集群
- 緩存靜態(tài)內(nèi)容實現(xiàn)動靜分離
- 安全限流
- 靜態(tài)文件壓縮
- 解決多個服務(wù)跨域問題
- 合并靜態(tài)請求(HTTP/2.0后已經(jīng)被弱化)
- 防火墻
- SSL以及http2
動靜分離
基于以上Nginx反向代理,我們還可以實現(xiàn)動靜分離,靜態(tài)請求如HTML、CSS、JS等請求交給Nginx處理,動態(tài)請求分發(fā)給后端Tomcat處理。
Nginx 升級到1.9.5+可以開啟HTTP/2.0時代,加速網(wǎng)站訪問。
當然,如果公司不差錢,CDN也是一個不錯的選擇。
服務(wù)拆分
在這分布式微服務(wù)已經(jīng)普遍流行的年代,其實我們沒必要踩過多的坑,就很容易進行拆分。市面上已經(jīng)有相對比較成熟的技術(shù),比如阿里開源的Dubbo(官方明確表示已經(jīng)開始維護了),Spring家族的Spring Cloud,當然具體如何去實施,無論是技術(shù)還是業(yè)務(wù)方面都要有很好的把控。
Dubbo
SpringCloud
- 服務(wù)發(fā)現(xiàn)——Netflix Eureka
- 客服端負載均衡——Netflix Ribbon
- 斷路器——Netflix Hystrix
- 服務(wù)網(wǎng)關(guān)——Netflix Zuul
- 分布式配置——Spring Cloud Config
微服務(wù)與輕量級通信
- 同步通信和異步通信
- 遠程調(diào)用RPC
- REST
- 消息隊列
持續(xù)集成部署
服務(wù)拆分以后,隨著而來的就是持續(xù)集成部署,你可能會用到以下工具:Docker、Jenkins、Git、Maven。
圖片源于網(wǎng)絡(luò),基本拓撲結(jié)構(gòu)如下所示:
整個持續(xù)集成平臺架構(gòu)演進到如下圖所示:
服務(wù)集群
Linux集群主要分成三大類( 高可用集群, 負載均衡集群,科學計算集群)。其實,我們最常見的也是生產(chǎn)中最常接觸到的就是負載均衡集群。
負載均衡實現(xiàn)
- DNS負載均衡,一般域名注冊商的dns服務(wù)器不支持,但博主用的阿里云解析已經(jīng)支持
- 四層負載均衡(F5、LVS),工作在TCP協(xié)議下
- 七層負載均衡(Nginx、haproxy),工作在Http協(xié)議下
分布式session
大家都知道,服務(wù)一般分為有狀態(tài)和無狀態(tài),而分布式sessoion就是針對有狀態(tài)的服務(wù)。
分布式Session的幾種實現(xiàn)方式
- 基于數(shù)據(jù)庫的Session共享
- 基于resin/tomcat web容器本身的session復制機制
- 基于oscache/Redis/memcached 進行 session 共享。
- 基于cookie 進行session共享
分布式Session的幾種管理方式
Session Replication 方式管理 (即session復制)
- 簡介:將一臺機器上的Session數(shù)據(jù)廣播復制到集群中其余機器上
- 使用場景:機器較少,網(wǎng)絡(luò)流量較小
- 優(yōu)點:實現(xiàn)簡單、配置較少、當網(wǎng)絡(luò)中有機器Down掉時不影響用戶訪問
- 缺點:廣播式復制到其余機器有一定廷時,帶來一定網(wǎng)絡(luò)開銷
Session Sticky 方式管理
- 簡介:即粘性Session、當用戶訪問集群中某臺機器后,強制指定后續(xù)所有請求均落到此機器上
- 使用場景:機器數(shù)適中、對穩(wěn)定性要求不是非??量?/li>
- 優(yōu)點:實現(xiàn)簡單、配置方便、沒有額外網(wǎng)絡(luò)開銷
- 缺點:網(wǎng)絡(luò)中有機器Down掉時、用戶Session會丟失、容易造成單點故障
緩存集中式管理
- 簡介:將Session存入分布式緩存集群中的某臺機器上,當用戶訪問不同節(jié)點時先從緩存中拿Session信息
- 使用場景:集群中機器數(shù)多、網(wǎng)絡(luò)環(huán)境復雜
- 優(yōu)點:可靠性好
- 缺點:實現(xiàn)復雜、穩(wěn)定性依賴于緩存的穩(wěn)定性、Session信息放入緩存時要有合理的策略寫入
目前生產(chǎn)中使用到的
- 基于tomcat配置實現(xiàn)的MemCache緩存管理session實現(xiàn)(麻煩)
- 基于OsCache和shiro組播的方式實現(xiàn)(網(wǎng)絡(luò)影響)
- 基于spring-session+redis實現(xiàn)的(最適合)
負載均衡策略
負載均衡策略的優(yōu)劣及其實現(xiàn)的難易程度有兩個關(guān)鍵因素:負載均衡算法,對網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)狀況的檢測方式和能力。
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: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,即目標服務(wù)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(xiàn)在提取的是目標地址的IP來做哈希。
優(yōu)點:以上兩種算法的都能實現(xiàn)同一個用戶訪問同一個服務(wù)器。
5、lc 最少連接。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)器的負載更加均勻。
6、wlc 加權(quán)最少連接。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。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。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 基于局部性的最少連接。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 帶復制的基于局部性的最少連接。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)之。
讀寫分離
MySQL主從配置,讀寫分離并引入中間件,開源的MyCat,阿里的DRDS都是不錯的選擇。
如果是對高可用要求比較高,但是又沒有相應(yīng)的技術(shù)保障,建議使用阿里云的RDS或者Redis相關(guān)數(shù)據(jù)庫,省事省力又省錢。
全文檢索
如果有搜索業(yè)務(wù)需求,引入solr或者elasticsearch也是一個不錯的選擇,不要什么都塞進關(guān)系型數(shù)據(jù)庫。
緩存優(yōu)化
引入緩存無非是為了減輕后端數(shù)據(jù)庫服務(wù)的壓力,防止其"罷工"。
常見的緩存服務(wù)有,Ehcache、OsCache、MemCache、Redis,當然這些都是主流經(jīng)得起考驗的緩存技術(shù)實現(xiàn),特別是Redis已大規(guī)模運用于分布式集群服務(wù)中,并證明了自己優(yōu)越的性能。
消息隊列
異步通知:比如短信驗證,郵件驗證這些非實時反饋性的邏輯操作。
流量削鋒:應(yīng)該是消息隊列中的常用場景,一般在秒殺或團搶活動中使用廣泛。
日志處理:系統(tǒng)中日志是必不可少的,但是如何去處理高并發(fā)下的日志確是一個技術(shù)活,一不小心可能會壓垮整個服務(wù)。工作中我們常用到的開源日志ELK,為嘛中間會加一個Kafka或者redis就是這么一個道理(一群人涌入和排隊進的區(qū)別)。
消息通訊:點對點通信(個人對個人)或發(fā)布訂閱模式(聊天室)。
日志服務(wù)
消息隊列中提到的ELK開源日志組間對于中小型創(chuàng)業(yè)供公司是一個不錯的選擇。
安全優(yōu)化
以上種種,沒有安全做保證可能都會歸于零。
- 阿里云的VPN虛擬專有網(wǎng)絡(luò)以及安全組配置
- 自建機房的話,要自行配置防火墻安全策略
- 相關(guān)服務(wù)訪問,比如MySQL、Redis、Solr等如果沒有特殊需求盡量使用內(nèi)網(wǎng)訪問并設(shè)置鑒權(quán)
- 盡量使用代理服務(wù)器,不要對外開放過多的端口
- https配合HTTP/2.0也是個不錯的選擇