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十步構(gòu)建大型網(wǎng)站架構(gòu)

開發(fā) 架構(gòu)
今天我們來談談一個網(wǎng)站一般是如何一步步來構(gòu)建起系統(tǒng)架構(gòu)的,雖然我們希望網(wǎng)站一開始就能有一個很好的架構(gòu),但馬克思告訴我們事物是在發(fā)展中不斷前進的,網(wǎng)站架構(gòu)也是隨著業(yè)務的擴大、用戶的需求不斷完善的,下面是一個網(wǎng)站架構(gòu)逐步發(fā)展的基本過程,讀完后,請思考,你現(xiàn)在在哪個階段。

  今天我們來談談一個網(wǎng)站一般是如何一步步來構(gòu)建起系統(tǒng)架構(gòu)的,雖然我們希望網(wǎng)站一開始就能有一個很好的架構(gòu),但馬克思告訴我們事物是在發(fā)展中不斷前進的,網(wǎng)站架構(gòu)也是隨著業(yè)務的擴大、用戶的需求不斷完善的,下面是一個網(wǎng)站架構(gòu)逐步發(fā)展的基本過程,讀完后,請思考,你現(xiàn)在在哪個階段。

  架構(gòu)演變***步:物理分離WebServer和數(shù)據(jù)庫

  最開始,由于某些想法,于是在互聯(lián)網(wǎng)上搭建了一個網(wǎng)站,這個時候甚至有可能主機都是租借的,但由于這篇文章我們只關注架構(gòu)的演變歷程,因此就假設這個時候已經(jīng)是托管了一臺主機,并且有一定的帶寬了。這個時候由于網(wǎng)站具備了一定的特色,吸引了部分人訪問,逐漸你發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)的壓力越來越高,響應速度越來越慢,而這個時候比較明顯的是數(shù)據(jù)庫和應用互相影響,應用出問題了,數(shù)據(jù)庫也很容易出現(xiàn)問題,而數(shù)據(jù)庫出問題的時候,應用也容易出問題。于是進入了***步演變階段:將應用和數(shù)據(jù)庫從物理上分離,變成了兩臺機器,這個時候技術上沒有什么新的要求,但你發(fā)現(xiàn)確實起到效果了,系統(tǒng)又恢復到以前的響應速度了,并且支撐住了更高的流量,并且不會因為數(shù)據(jù)庫和應用形成互相的影響。

  看看這一步完成后系統(tǒng)的圖示:  

 

  架構(gòu)演變第二步:增加頁面緩存

  好景不長,隨著訪問的人越來越多,你發(fā)現(xiàn)響應速度又開始變慢了,查找原因,發(fā)現(xiàn)是訪問數(shù)據(jù)庫的操作太多,導致數(shù)據(jù)連接競爭激烈,所以響應變慢。但數(shù)據(jù)庫連接又不能開太多,否則數(shù)據(jù)庫機器壓力會很高,因此考慮采用緩存機制來減少數(shù)據(jù)庫連接資源的競爭和對數(shù)據(jù)庫讀的壓力。這個時候首先也許會選擇采用squid等類似的機制來將系統(tǒng)中相對靜態(tài)的頁面(例如一兩天才會有更新的頁面)進行緩存(當然,也可以采用將頁面靜態(tài)化的方案),這樣程序上可以不做修改,就能夠很好的減少對WebServer的壓力以及減少數(shù)據(jù)庫連接資源的競爭,OK,于是開始采用squid來做相對靜態(tài)的頁面的緩存。

  看看這一步完成后系統(tǒng)的圖示:  

 

  這一步涉及到了這些知識體系:

  前端頁面緩存技術,例如squid,如想用好的話還得深入掌握下squid的實現(xiàn)方式以及緩存的失效算法等。

  架構(gòu)演變第三步:增加頁面片段緩存

  增加了squid做緩存后,整體系統(tǒng)的速度確實是提升了,WebServer的壓力也開始下降了,但隨著訪問量的增加,發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)又開始變的有些慢了。在嘗到了squid之類的動態(tài)緩存帶來的好處后,開始想能不能讓現(xiàn)在那些動態(tài)頁面里相對靜態(tài)的部分也緩存起來呢,因此考慮采用類似ESI之類的頁面片段緩存策略,OK,于是開始采用ESI來做動態(tài)頁面中相對靜態(tài)的片段部分的緩存。

  看看這一步完成后系統(tǒng)的圖示:  

 

  這一步涉及到了這些知識體系:

  頁面片段緩存技術,例如ESI等,想用好的話同樣需要掌握ESI的實現(xiàn)方式等;

  架構(gòu)演變第四步:數(shù)據(jù)緩存

  在采用ESI之類的技術再次提高了系統(tǒng)的緩存效果后,系統(tǒng)的壓力確實進一步降低了,但同樣,隨著訪問量的增加,系統(tǒng)還是開始變慢。經(jīng)過查找,可能會發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)中存在一些重復獲取數(shù)據(jù)信息的地方,像獲取用戶信息等,這個時候開始考慮是不是可以將這些數(shù)據(jù)信息也緩存起來呢,于是將這些數(shù)據(jù)緩存到本地內(nèi)存,改變完畢后,完全符合預期,系統(tǒng)的響應速度又恢復了,數(shù)據(jù)庫的壓力也再度降低了不少。

  看看這一步完成后系統(tǒng)的圖示:  

 

  這一步涉及到了這些知識體系:

  緩存技術,包括像Map數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、緩存算法、所選用的框架本身的實現(xiàn)機制等。

  架構(gòu)演變第五步: 增加WebServer

  好景不長,發(fā)現(xiàn)隨著系統(tǒng)訪問量的再度增加,webserver機器的壓力在高峰期會上升到比較高,這個時候開始考慮增加一臺webserver,這也是為了同時解決可用性的問題,避免單臺的webserver down機的話就沒法使用了,在做了這些考慮后,決定增加一臺webserver,增加一臺webserver時,會碰到一些問題,典型的有:

  1、如何讓訪問分配到這兩臺機器上,這個時候通常會考慮的方案是Apache自帶的負載均衡方案,或LVS這類的軟件負載均衡方案;

  2、如何保持狀態(tài)信息的同步,例如用戶session等,這個時候會考慮的方案有寫入數(shù)據(jù)庫、寫入存儲、cookie或同步session信息等機制等;

  3、如何保持數(shù)據(jù)緩存信息的同步,例如之前緩存的用戶數(shù)據(jù)等,這個時候通常會考慮的機制有緩存同步或分布式緩存;

  4、如何讓上傳文件這些類似的功能繼續(xù)正常,這個時候通常會考慮的機制是使用共享文件系統(tǒng)或存儲等;

  在解決了這些問題后,終于是把webserver增加為了兩臺,系統(tǒng)終于是又恢復到了以往的速度。

  看看這一步完成后系統(tǒng)的圖示:  

 

  這一步涉及到了這些知識體系:

  負載均衡技術(包括但不限于硬件負載均衡、軟件負載均衡、負載算法、linux轉(zhuǎn)發(fā)協(xié)議、所選用的技術的實現(xiàn)細節(jié)等)、主備技術(包括但不限于ARP欺騙、linuxheart-beat等)、狀態(tài)信息或緩存同步技術(包括但不限于Cookie技術、UDP協(xié)議、狀態(tài)信息廣播、所選用的緩存同步技術的實現(xiàn)細節(jié)等)、共享文件技術(包括但不限于NFS等)、存儲技術(包括但不限于存儲設備等)。

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  架構(gòu)演變第六步:分庫

  享受了一段時間的系統(tǒng)訪問量高速增長的幸福后,發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)又開始變慢了,這次又是什么狀況呢,經(jīng)過查找,發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫寫入、更新的這些操作的部分數(shù)據(jù)庫連接的資源競爭非常激烈,導致了系統(tǒng)變慢,這下怎么辦呢?此時可選的方案有數(shù)據(jù)庫集群和分庫策略,集群方面像有些數(shù)據(jù)庫支持的并不是很好,因此分庫會成為比較普遍的策略,分庫也就意味著要對原有程序進行修改,一通修改實現(xiàn)分庫后,不錯,目標達到了,系統(tǒng)恢復甚至速度比以前還快了。

  看看這一步完成后系統(tǒng)的圖示:  

 

  這一步涉及到了這些知識體系:

  這一步更多的是需要從業(yè)務上做合理的劃分,以實現(xiàn)分庫,具體技術細節(jié)上沒有其他的要求;

  但同時隨著數(shù)據(jù)量的增大和分庫的進行,在數(shù)據(jù)庫的設計、調(diào)優(yōu)以及維護上需要做的更好,因此對這些方面的技術還是提出了很高的要求的。

  架構(gòu)演變第七步:分表、DAL和分布式緩存

  隨著系統(tǒng)的不斷運行,數(shù)據(jù)量開始大幅度增長,這個時候發(fā)現(xiàn)分庫后查詢?nèi)匀粫行┞谑前凑辗謳斓乃枷腴_始做分表的工作。當然,這不可避免的會需要對程序進行一些修改,也許在這個時候就會發(fā)現(xiàn)應用自己要關心分庫分表的規(guī)則等,還是有些復雜的。于是萌生能否增加一個通用的框架來實現(xiàn)分庫分表的數(shù)據(jù)訪問,這個在ebay的架構(gòu)中對應的就是DAL,這個演變的過程相對而言需要花費較長的時間。當然,也有可能這個通用的框架會等到分表做完后才開始做。同時,在這個階段可能會發(fā)現(xiàn)之前的緩存同步方案出現(xiàn)問題,因為數(shù)據(jù)量太大,導致現(xiàn)在不太可能將緩存存在本地,然后同步的方式,需要采用分布式緩存方案了。于是,又是一通考察和折磨,終于是將大量的數(shù)據(jù)緩存轉(zhuǎn)移到分布式緩存上了。

  看看這一步完成后系統(tǒng)的圖示:  

 

  這一步涉及到了這些知識體系:

  分表更多的同樣是業(yè)務上的劃分,技術上涉及到的會有動態(tài)hash算法、consistenthash算法等;

  DAL涉及到比較多的復雜技術,例如數(shù)據(jù)庫連接的管理(超時、異常)、數(shù)據(jù)庫操作的控制(超時、異常)、分庫分表規(guī)則的封裝等;

  架構(gòu)演變第八步:增加更多的WebServer

  在做完分庫分表這些工作后,數(shù)據(jù)庫上的壓力已經(jīng)降到比較低了,又開始過著每天看著訪問量暴增的幸福生活了。突然有一天,發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)的訪問又開始有變慢的趨勢 了,這個時候首先查看數(shù)據(jù)庫,壓力一切正常,之后查看webserver,發(fā)現(xiàn)apache阻塞了很多的請求,而應用服務器對每個請求也是比較快的,看來是請求數(shù)太高導致需要排隊等待,響應速度變慢。這還好辦,一般來說,這個時候也會有些錢了,于是添加一些webserver服務器,在這個添加webserver服務器的過程,有可能會出現(xiàn)幾種挑戰(zhàn):

  1、Apache的軟負載或LVS軟負載等無法承擔巨大的web訪問量(請求連接數(shù)、網(wǎng)絡流量等)的調(diào)度了,這個時候如果經(jīng)費允許的話,會采取的方案是購買硬件負載平衡設備,例如F5、Netsclar、Athelon之類的,如經(jīng)費不允許的話,會采取的方案是將應用從邏輯上做一定的分類,然后分散到不同的軟負載集群中;

  2、原有的一些狀態(tài)信息同步、文件共享等方案可能會出現(xiàn)瓶頸,需要進行改進,也許這個時候會根據(jù)情況編寫符合網(wǎng)站業(yè)務需求的分布式文件系統(tǒng)等;

  在做完這些工作后,開始進入一個看似***的無限伸縮的時代,當網(wǎng)站流量增加時,應對的解決方案就是不斷的添加webserver。

  看看這一步完成后系統(tǒng)的圖示:  

 

  這一步涉及到了這些知識體系:

  到了這一步,隨著機器數(shù)的不斷增長、數(shù)據(jù)量的不斷增長和對系統(tǒng)可用性的要求越來越高,這個時候要求對所采用的技術都要有更為深入的理解,并需要根據(jù)網(wǎng)站的需求來做更加定制性質(zhì)的產(chǎn)品。

  架構(gòu)演變第九步:數(shù)據(jù)讀寫分離和廉價存儲方案

  突然有一天,發(fā)現(xiàn)這個***的時代也要結(jié)束了,數(shù)據(jù)庫的噩夢又一次出現(xiàn)在眼前了。由于添加的webserver太多了,導致數(shù)據(jù)庫連接的資源還是不夠用,而這個時候又已經(jīng)分庫分表了,開始分析數(shù)據(jù)庫的壓力狀況,可能會發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫的讀寫比很高,這個時候通常會想到數(shù)據(jù)讀寫分離的方案。當然,這個方案要實現(xiàn)并不容易,另外,可能會發(fā)現(xiàn)一些數(shù)據(jù)存儲在數(shù)據(jù)庫上有些浪費,或者說過于占用數(shù)據(jù)庫資源,因此在這個階段可能會形成的架構(gòu)演變是實現(xiàn)數(shù)據(jù)讀寫分離,同時編寫一些更為廉價的存儲方案,例如BigTable這種。

  看看這一步完成后系統(tǒng)的圖示:  

 

  這一步涉及到了這些知識體系:

  數(shù)據(jù)讀寫分離要求對數(shù)據(jù)庫的復制、standby等策略有深入的掌握和理解,同時會要求具備自行實現(xiàn)的技術;

  廉價存儲方案要求對OS的文件存儲有深入的掌握和理解,同時要求對采用的語言在文件這塊的實現(xiàn)有深入的掌握。

  架構(gòu)演變第十步:進入大型分布式應用時代和廉價服務器群夢想時代

  經(jīng)過上面這個漫長而痛苦的過程,終于是再度迎來了***的時代,不斷的增加webserver就可以支撐越來越高的訪問量了。對于大型網(wǎng)站而言,人氣的重要毋庸置疑,隨著人氣的越來越高,各種各樣的功能需求也開始爆發(fā)性的增長。這個時候突然發(fā)現(xiàn),原來部署在webserver上的那個web應用已經(jīng)非常龐大 了,當多個團隊都開始對其進行改動時,可真是相當?shù)牟环奖悖瑥陀眯砸蚕喈斣愀猓臼敲總€團隊都做了或多或少重復的事情,而且部署和維護也是相當?shù)穆闊R驗辇嫶蟮膽冒贜臺機器上復制、啟動都需要耗費不少的時間,出問題的時候也不是很好查,另外一個更糟糕的狀況是很有可能會出現(xiàn)某個應用上的bug就導 致了全站都不可用,還有其他的像調(diào)優(yōu)不好操作(因為機器上部署的應用什么都要做,根本就無法進行針對性的調(diào)優(yōu))等因素,根據(jù)這樣的分析,開始痛下決心,將系統(tǒng)根據(jù)職責進行拆分,于是一個大型的分布式應用就誕生了,通常,這個步驟需要耗費相當長的時間,因為會碰到很多的挑戰(zhàn):

  1、拆成分布式后需要提供一個高性能、穩(wěn)定的通信框架,并且需要支持多種不同的通信和遠程調(diào)用方式;

  2、將一個龐大的應用拆分需要耗費很長的時間,需要進行業(yè)務的整理和系統(tǒng)依賴關系的控制等;

  3、如何運維(依賴管理、運行狀況管理、錯誤追蹤、調(diào)優(yōu)、監(jiān)控和報警等)好這個龐大的分布式應用。

  經(jīng)過這一步,差不多系統(tǒng)的架構(gòu)進入相對穩(wěn)定的階段,同時也能開始采用大量的廉價機器來支撐著巨大的訪問量和數(shù)據(jù)量,結(jié)合這套架構(gòu)以及這么多次演變過程吸取的經(jīng)驗來采用其他各種各樣的方法來支撐著越來越高的訪問量。

  看看這一步完成后系統(tǒng)的圖示:  

 

  這一步涉及到了這些知識體系:

  這一步涉及的知識體系非常的多,要求對通信、遠程調(diào)用、消息機制等有深入的理解和掌握,要求的都是從理論、硬件級、操作系統(tǒng)級以及所采用的語言的實現(xiàn)都有清楚的理解。

  ***,附上一張大型網(wǎng)站的架構(gòu)圖:  

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責任編輯:韓亞珊 來源: itivy
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