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幾乎所有的大型應(yīng)用都是從一個(gè)小應(yīng)用開(kāi)始的，好的互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品是慢慢運(yùn)營(yíng)出來(lái)的，不是一開(kāi)始就開(kāi)發(fā)好的，所以本篇我們來(lái)聊聊應(yīng)用架構(gòu)的演進(jìn)歷程。

如何打造一個(gè)高可用，高性能，易擴(kuò)展的應(yīng)用？首先我們了解一下大型應(yīng)用的特點(diǎn)：

• 高可用：系統(tǒng)需要不間斷的提供服務(wù)，不能出現(xiàn)單點(diǎn)故障

• 高并發(fā)：在大流量的沖擊下，系統(tǒng)依然穩(wěn)定提供服務(wù)

• 大數(shù)據(jù)：應(yīng)用每天都會(huì)產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，需要存儲(chǔ)和管理好這些數(shù)據(jù)

最簡(jiǎn)單的架構(gòu)

剛開(kāi)始應(yīng)用沒(méi)有太多訪問(wèn)量，所以只需要一臺(tái)服務(wù)器，這時(shí)候的架構(gòu)如下圖：

應(yīng)用程序、文件、數(shù)據(jù)庫(kù)往往都部署在一臺(tái)服務(wù)器上。應(yīng)用程序可以采用Java開(kāi)發(fā)，部署在Tomcat服務(wù)器上，數(shù)據(jù)庫(kù)可以使用開(kāi)源的MySQL

應(yīng)用與數(shù)據(jù)服務(wù)分隔

隨著應(yīng)用的業(yè)務(wù)越來(lái)越復(fù)雜，應(yīng)用訪問(wèn)量越來(lái)越大，導(dǎo)致性能越來(lái)越差，存儲(chǔ)空間嚴(yán)重不足，這時(shí)候我們考慮把服務(wù)增加到三臺(tái)（能通過(guò)加機(jī)器解決的問(wèn)題都不是問(wèn)題）；分離出應(yīng)用服務(wù)器、數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器、文件服務(wù)器。

• 應(yīng)用服務(wù)器需要處理大量的訪問(wèn)，所以需要性能更好的CPU

• 數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器需要存儲(chǔ)大量的數(shù)據(jù)以及快速的檢索，所以需磁盤的檢索速度較快以及存儲(chǔ)空間大

• 文件服務(wù)器需要存儲(chǔ)上傳的文件，需要更大的磁盤；現(xiàn)在通常情況下會(huì)選擇第三方的存儲(chǔ)服務(wù)

根據(jù)每個(gè)服務(wù)器對(duì)應(yīng)的場(chǎng)景，配置服務(wù)器后應(yīng)用的性能能夠大大提高，更好的支持業(yè)務(wù)的發(fā)展。但是隨之業(yè)務(wù)的發(fā)展，訪問(wèn)量的增大，這種架構(gòu)又將再次面臨挑戰(zhàn)，應(yīng)用服務(wù)器處理能力下降，存儲(chǔ)空間不足

應(yīng)用服務(wù)器集群

在高并發(fā)，大流量的情況下，一臺(tái)服務(wù)器是肯定處理不過(guò)來(lái)的，這個(gè)時(shí)候增加服務(wù)器，部署集群提供服務(wù)，來(lái)分擔(dān)每臺(tái)服務(wù)器的壓力。部署集群的另一個(gè)好處是可伸縮性，比如當(dāng)遇到了雙11大流量的場(chǎng)景下，可以增加服務(wù)器分?jǐn)偭髁?，等雙11過(guò)后，減少服務(wù)器節(jié)約成本。架構(gòu)如下：

如果應(yīng)用服務(wù)器是Tomcat，那么可以部署一個(gè)Tomcat的集群，外部在部署一個(gè)負(fù)載均衡器，可以采用隨機(jī)、輪詢或者一致性哈希算法達(dá)將用戶的請(qǐng)求分發(fā)到不同應(yīng)用服務(wù)集群；通常選擇的免費(fèi)的負(fù)載均衡是nginx。在這種架構(gòu)下，應(yīng)用服務(wù)器的負(fù)載將不會(huì)是整個(gè)應(yīng)用的瓶頸點(diǎn)；

雖然應(yīng)用程序的處理速度在這種架構(gòu)下提升了許多，但是又會(huì)暴露一個(gè)問(wèn)題，數(shù)據(jù)庫(kù)的壓力大大增大，導(dǎo)致訪問(wèn)響應(yīng)延遲，影響整個(gè)應(yīng)用的性能。這種架構(gòu)還有個(gè)問(wèn)題，通常應(yīng)用是有狀態(tài)的，需要記錄用戶的登錄信息，如果每次用戶的請(qǐng)求都是隨機(jī)路由到后端的應(yīng)用服務(wù)器，那么用戶的會(huì)話將會(huì)丟失；解決這個(gè)問(wèn)題兩個(gè)方案：

• 采用一致性hash把用戶的請(qǐng)求路由到同一個(gè)Tomcat，如果有一臺(tái)服務(wù)器跪了，那么這臺(tái)服務(wù)器上面的用戶信息將會(huì)丟失

• Tomcat集群之間通過(guò)配置session復(fù)制，達(dá)到共享，此方案效率較低

兩個(gè)方案都不是很好，那么還有其他的方案嗎？請(qǐng)繼續(xù)往下看

根據(jù)二八原則，80%的的業(yè)務(wù)都是集中訪問(wèn)20%的數(shù)據(jù)，這20%的數(shù)據(jù)通常稱為熱點(diǎn)數(shù)據(jù)，但是這20%的數(shù)據(jù)占用的內(nèi)存也不會(huì)小，如果每個(gè)應(yīng)用服務(wù)器都存放一份，有些浪費(fèi)存儲(chǔ)空間，所以這時(shí)候需要考慮加入分布式緩存服務(wù)器（常用的是Redis）；當(dāng)引入了分布式緩存服務(wù)器，再來(lái)看上面那個(gè)方案的問(wèn)題，就可以解決了，把用戶的會(huì)話存放到緩存服務(wù)器，不僅可以防止用戶數(shù)據(jù)丟失，效率也不低；架構(gòu)圖如下：

由于分布式緩存服務(wù)器畢竟存放在遠(yuǎn)程，需要經(jīng)過(guò)網(wǎng)絡(luò)，所以取數(shù)據(jù)還是要花一點(diǎn)時(shí)間；本地緩存訪問(wèn)速度更快，但是內(nèi)存空間有限，并且還會(huì)出現(xiàn)和應(yīng)用程序爭(zhēng)搶資源；所以這種架構(gòu)搭配了分布式緩存和本地緩存，本地緩存存放少量常用熱點(diǎn)數(shù)據(jù)，當(dāng)本地緩存中沒(méi)有命中時(shí)在去集中式緩存取

在引進(jìn)緩存之后，數(shù)據(jù)庫(kù)的訪問(wèn)壓力可以的一定的緩解

數(shù)據(jù)庫(kù)讀寫分離

雖然在加入了緩存之后，部分?jǐn)?shù)據(jù)可以直接走緩存，不需要訪問(wèn)數(shù)據(jù)庫(kù)，但是任然會(huì)有一些請(qǐng)求，會(huì)訪問(wèn)數(shù)據(jù)庫(kù)，比如：緩存失效，緩存未命中；當(dāng)流量大的時(shí)候，數(shù)據(jù)庫(kù)的訪問(wèn)量也不小。這時(shí)候我們需要考慮搭建數(shù)據(jù)庫(kù)集群，讀寫分離

當(dāng)應(yīng)用服務(wù)器有寫操作時(shí)，訪問(wèn)主庫(kù)，當(dāng)應(yīng)用程序有讀操作時(shí)，訪問(wèn)從庫(kù)；大多數(shù)的應(yīng)用都是讀的操作遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于寫的操作，所以可以配置數(shù)據(jù)庫(kù)一主多從來(lái)分擔(dān)數(shù)據(jù)庫(kù)的壓力；為了讓應(yīng)用程序?qū)?yīng)主庫(kù)和從庫(kù)無(wú)感知，通常需要引入一些讀寫分離的框架做一個(gè)統(tǒng)一的數(shù)據(jù)訪問(wèn)模塊。

這種架構(gòu)通常需要警惕的一個(gè)問(wèn)題是主從延遲，當(dāng)在高并發(fā)的場(chǎng)景下，主庫(kù)剛寫成功，數(shù)據(jù)庫(kù)還未成功同步完從庫(kù)，這時(shí)候另一個(gè)請(qǐng)求進(jìn)入讀取數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)不存在；解放方案是在應(yīng)用程序中高并發(fā)的場(chǎng)景下設(shè)置強(qiáng)制走主庫(kù)查詢

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反向代理和CDN

假如隨著業(yè)務(wù)的不斷擴(kuò)大，全國(guó)各地都會(huì)使用到我們的應(yīng)用，由于各地區(qū)的網(wǎng)絡(luò)情況不同，所以有的人請(qǐng)求響應(yīng)速度快，有的人請(qǐng)求響應(yīng)速度慢，這會(huì)嚴(yán)重的影響到用戶的體驗(yàn)。為了提高響應(yīng)速度需要引入反向代理和CDN；CDN和反向代理都是采用的緩存，目的：

• 盡可能快的把數(shù)據(jù)呈現(xiàn)給用戶

• 減輕后端服務(wù)器的壓力

架構(gòu)圖如下：

CDN: 部署在網(wǎng)絡(luò)提供商的機(jī)房，當(dāng)用戶來(lái)訪問(wèn)的時(shí)候，從距離用戶最近的服務(wù)器返回?cái)?shù)據(jù)，盡快呈現(xiàn)給用戶；通常情況下在CDN中緩存的是靜態(tài)資源（html,js,css），達(dá)到動(dòng)靜分離；但是有時(shí)候遇到了某些數(shù)據(jù)訪問(wèn)量特別大的時(shí)候，后端會(huì)生成靜態(tài)資源放入到CDN，比如：商城的首頁(yè)，每個(gè)用戶進(jìn)入都需要訪問(wèn)的頁(yè)面，如果每次請(qǐng)求都進(jìn)入到后端，那么服務(wù)器的壓力肯定不小，這種情況下會(huì)把首頁(yè)生成靜態(tài)的文件緩存到cdn和反向代理服務(wù)器

反向代理：部署在應(yīng)用的中心機(jī)房，通常也是緩存的靜態(tài)資源，當(dāng)用戶通過(guò)CDN未請(qǐng)求到需要的數(shù)據(jù)時(shí)，先進(jìn)入反向代理服務(wù)器，如果有緩存用戶訪問(wèn)的數(shù)據(jù)，那么直接返回給用戶；這里也有特殊情況，對(duì)于有些場(chǎng)景下的熱點(diǎn)數(shù)據(jù)，在這里根據(jù)用戶的請(qǐng)求去分布式緩存服務(wù)器中獲取，能拿到就直接返回。

這種架構(gòu)已經(jīng)把緩存做到了4級(jí)

• 第一級(jí)：CDN 緩存靜態(tài)資源

• 第二級(jí)：反向代理緩存靜態(tài)資源以及部分熱點(diǎn)數(shù)據(jù)

• 第三級(jí)：應(yīng)用服務(wù)器的本地緩存

• 第四級(jí)：分布式緩存服務(wù)器

通常情況下經(jīng)過(guò)了這4級(jí)緩存，能夠進(jìn)入到數(shù)據(jù)庫(kù)的請(qǐng)求也不多了，很好的釋放了數(shù)據(jù)庫(kù)的壓力

搜索引擎和NoSQL

隨著業(yè)務(wù)的不斷擴(kuò)大，對(duì)于數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和查詢的需求也越來(lái)越復(fù)雜，通常情況我們需要引入非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，比如搜索引擎和NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)

有時(shí)候我們的查詢場(chǎng)景很復(fù)雜，需要查詢很多數(shù)據(jù)表，經(jīng)過(guò)一系列的計(jì)算才能完成，這時(shí)候可以考慮通過(guò)數(shù)據(jù)同步工具（比如canal）拉去數(shù)據(jù)到大數(shù)據(jù)平臺(tái)，使用批處理框架離線計(jì)算，把輸出的結(jié)果存放到搜索引擎或者NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)中，應(yīng)用程序直接查詢計(jì)算的結(jié)果返回給用戶。也有可能我們需要匯總多個(gè)表的數(shù)據(jù)做一張寬表，方便應(yīng)用程序查詢

由于引入的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方式增多，為了減輕應(yīng)用程序的管理多個(gè)數(shù)據(jù)源的麻煩，需要封裝統(tǒng)一數(shù)據(jù)訪問(wèn)模塊，如果使用的時(shí)Java，可以考慮spring-data

業(yè)務(wù)縱向拆分

互聯(lián)網(wǎng)公司通常的宗旨是小步迭代試錯(cuò)快跑，當(dāng)業(yè)務(wù)發(fā)展到足夠大，對(duì)于單體應(yīng)用想要達(dá)到這個(gè)宗旨是有難度的，隨著業(yè)務(wù)的發(fā)展，應(yīng)用程序越來(lái)越大，研發(fā)、維護(hù)、發(fā)布的成本也越來(lái)越大，這時(shí)候就需要考慮根據(jù)業(yè)務(wù)把單體應(yīng)用拆分為多個(gè)服務(wù)，服務(wù)之間可以通過(guò)RPC遠(yuǎn)程調(diào)用和消息隊(duì)列來(lái)一起完成用戶的請(qǐng)求。

由于業(yè)務(wù)的拆分，通常情況下也會(huì)相應(yīng)的對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行拆分，達(dá)到一個(gè)服務(wù)對(duì)應(yīng)一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)的理想狀態(tài)

引入MQ的好處：

• 提高系統(tǒng)的可用性：當(dāng)消費(fèi)服務(wù)器發(fā)送故障時(shí)，消息還在消息隊(duì)列中，數(shù)據(jù)不會(huì)丟失

• 加快請(qǐng)求的響應(yīng)：當(dāng)用戶請(qǐng)求到達(dá)服務(wù)器后，把請(qǐng)求中可以異步處理的數(shù)據(jù)放入到MQ，讓系統(tǒng)逐一消費(fèi)，不需要用戶等待，加快了響應(yīng)速度

• 削峰填谷：當(dāng)大量請(qǐng)求都同時(shí)進(jìn)入到系統(tǒng)之后，會(huì)全部放入到消息隊(duì)列，系統(tǒng)逐一消費(fèi)，不會(huì)對(duì)系統(tǒng)造成很大的沖擊

還有一個(gè)情況未談及到，就是數(shù)據(jù)庫(kù)的水平拆分，這也是數(shù)據(jù)庫(kù)拆分的最后手段，只有當(dāng)單表數(shù)據(jù)特別大，不能滿足業(yè)務(wù)的需要才使用。使用最多的還是進(jìn)行數(shù)據(jù)庫(kù)的業(yè)務(wù)縱向拆分，把數(shù)據(jù)庫(kù)中不同業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)放到不同的物理服務(wù)器上。

應(yīng)用當(dāng)前到底選擇什么架構(gòu)，一定要根據(jù)實(shí)際業(yè)務(wù)的需求進(jìn)行靈活的選擇，驅(qū)動(dòng)技術(shù)架構(gòu)發(fā)展的主要?jiǎng)恿€是在于業(yè)務(wù)的發(fā)展，不要為了技術(shù)而技術(shù)。

寫在最后

• 首先感謝大家可以耐心地讀到這里。

• 當(dāng)然，文中或許會(huì)存在或多或少的不足、錯(cuò)誤之處，有建議或者意見(jiàn)也非常歡迎大家在評(píng)論交流。