Web負(fù)載均衡
Web負(fù)載均衡（Load Balancing）隶糕，簡單地說就是給我們的服務(wù)器集群分配“工作任務(wù)”坝疼，而采用恰當(dāng)?shù)姆峙浞绞酱浼穑瑢τ诒Ｗo(hù)處于后端的Web服務(wù)器來說，非常重要虑灰。
1. HTTP重定向
當(dāng)用戶發(fā)來請求的時候吨瞎，Web服務(wù)器通過修改HTTP響應(yīng)頭中的Location標(biāo)記來返回一個新的url，然后瀏覽器再繼續(xù)請求這個新url穆咐，實(shí)際上就是頁面重定向颤诀。通過重定向字旭，來達(dá)到“負(fù)載均衡”的目標(biāo)。例如着绊，我們在下載PHP源碼包的時候谐算，點(diǎn)擊下載鏈接時，為了解決不同國家和地域下載速度的問題归露，它會返回一個離我們近的下載地址洲脂。重定向的HTTP返回碼是302，如下圖：
如果使用PHP代碼來實(shí)現(xiàn)這個功能剧包，方式如下：
這個重定向非常容易實(shí)現(xiàn)恐锦，并且可以自定義各種策略。但是疆液，它在大規(guī)模訪問量下一铅，性能不佳。而且堕油，給用戶的體驗也不好潘飘，實(shí)際請求發(fā)生重定向，增加了網(wǎng)絡(luò)延時掉缺。
2. 反向代理負(fù)載均衡
反向代理服務(wù)的核心工作主要是轉(zhuǎn)發(fā)HTTP請求卜录，扮演了瀏覽器端和后臺Web服務(wù)器中轉(zhuǎn)的角色。因為它工作在HTTP層（應(yīng)用層）眶明，也就是網(wǎng)絡(luò)七層結(jié)構(gòu)中的第七層艰毒，因此也被稱為“七層負(fù)載均衡”∷汛眩可以做反向代理的軟件很多丑瞧，比較常見的一種是Nginx。
Nginx是一種非常靈活的反向代理軟件蜀肘，可以自由定制化轉(zhuǎn)發(fā)策略绊汹，分配服務(wù)器流量的權(quán)重等。反向代理中扮宠，常見的一個問題灸促，就是Web服務(wù)器存儲的session數(shù)據(jù)，因為一般負(fù)載均衡的策略都是隨機(jī)分配請求的涵卵。同一個登錄用戶的請求，無法保證一定分配到相同的Web機(jī)器上荒叼，會導(dǎo)致無法找到session的問題轿偎。
解決方案主要有兩種：
配置反向代理的轉(zhuǎn)發(fā)規(guī)則，讓同一個用戶的請求一定落到同一臺機(jī)器上（通過分析cookie）被廓，復(fù)雜的轉(zhuǎn)發(fā)規(guī)則將會消耗更多的CPU坏晦，也增加了代理服務(wù)器的負(fù)擔(dān)。
將session這類的信息，專門用某個獨(dú)立服務(wù)來存儲昆婿，例如redis/memchache球碉，這個方案是比較推薦的。
反向代理服務(wù)仓蛆，也是可以開啟緩存的睁冬，如果開啟了，會增加反向代理的負(fù)擔(dān)看疙，需要謹(jǐn)慎使用豆拨。這種負(fù)載均衡策略實(shí)現(xiàn)和部署非常簡單，而且性能表現(xiàn)也比較好能庆。但是施禾，它有“單點(diǎn)故障”的問題，如果掛了搁胆，會帶來很多的麻煩弥搞。而且，到了后期Web服務(wù)器繼續(xù)增加渠旁，它本身可能成為系統(tǒng)的瓶頸攀例。
3. IP負(fù)載均衡
IP負(fù)載均衡服務(wù)是工作在網(wǎng)絡(luò)層（修改IP）和傳輸層（修改端口，第四層）一死，比起工作在應(yīng)用層（第七層）性能要高出非常多肛度。原理是，他是對IP層的數(shù)據(jù)包的IP地址和端口信息進(jìn)行修改投慈，達(dá)到負(fù)載均衡的目的承耿。這種方式，也被稱為“四層負(fù)載均衡”伪煤。常見的負(fù)載均衡方式加袋，是LVS（Linux Virtual Server，Linux虛擬服務(wù)）抱既，通過IPVS（IP Virtual Server职烧，IP虛擬服務(wù)）來實(shí)現(xiàn)。
在負(fù)載均衡服務(wù)器收到客戶端的IP包的時候防泵，會修改IP包的目標(biāo)IP地址或端口蚀之，然后原封不動地投遞到內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)中，數(shù)據(jù)包會流入到實(shí)際Web服務(wù)器捷泞。實(shí)際服務(wù)器處理完成后足删，又會將數(shù)據(jù)包投遞回給負(fù)載均衡服務(wù)器，它再修改目標(biāo)IP地址為用戶IP地址锁右，最終回到客戶端失受。
上述的方式叫LVS-NAT讶泰，除此之外，還有LVS-RD（直接路由）拂到，LVS-TUN（IP隧道）痪署，三者之間都屬于LVS的方式，但是有一定的區(qū)別兄旬，篇幅問題狼犯，不贅敘。
IP負(fù)載均衡的性能要高出Nginx的反向代理很多辖试，它只處理到傳輸層為止的數(shù)據(jù)包辜王，并不做進(jìn)一步的組包，然后直接轉(zhuǎn)發(fā)給實(shí)際服務(wù)器罐孝。不過呐馆，它的配置和搭建比較復(fù)雜。
4. DNS負(fù)載均衡
DNS（Domain Name System）負(fù)責(zé)域名解析的服務(wù)莲兢，域名url實(shí)際上是服務(wù)器的別名汹来，實(shí)際映射是一個IP地址，解析過程改艇，就是DNS完成域名到IP的映射收班。而一個域名是可以配置成對應(yīng)多個IP的。因此谒兄，DNS也就可以作為負(fù)載均衡服務(wù)摔桦。
這種負(fù)載均衡策略，配置簡單承疲，性能極佳邻耕。但是，不能自由定義規(guī)則燕鸽，而且兄世，變更被映射的IP或者機(jī)器故障時很麻煩，還存在DNS生效延遲的問題啊研。
5. DNS/GSLB負(fù)載均衡
我們常用的CDN（Content Delivery Network御滩，內(nèi)容分發(fā)網(wǎng)絡(luò)）實(shí)現(xiàn)方式疼燥，其實(shí)就是在同一個域名映射為多IP的基礎(chǔ)上更進(jìn)一步榨崩，通過GSLB（Global Server Load Balance，全局負(fù)載均衡）按照指定規(guī)則映射域名的IP灵嫌。一般情況下都是按照地理位置沟娱，將離用戶近的IP返回給用戶钠绍，減少網(wǎng)絡(luò)傳輸中的路由節(jié)點(diǎn)之間的跳躍消耗。
圖中的“向上尋找”花沉，實(shí)際過程是LDNS（Local DNS）先向根域名服務(wù)（Root Name Server）獲取到頂級根的Name Server（例如.com的）柳爽，然后得到指定域名的授權(quán)DNS，然后再獲得實(shí)際服務(wù)器IP碱屁。
CDN在Web系統(tǒng)中磷脯，一般情況下是用來解決大小較大的靜態(tài)資源（html/Js/Css/圖片等）的加載問題，讓這些比較依賴網(wǎng)絡(luò)下載的內(nèi)容娩脾，盡可能離用戶更近赵誓，提升用戶體驗。
例如柿赊，我訪問了一張imgcache.gtimg.cn上的圖片（騰訊的自建CDN俩功，不使用qq.com域名的原因是防止http請求的時候，帶上了多余的cookie信息）碰声，我獲得的IP是183.60.217.90诡蜓。
這種方式，和前面的DNS負(fù)載均衡一樣胰挑，不僅性能極佳蔓罚，而且支持配置多種策略。但是瞻颂，搭建和維護(hù)成本非常高豺谈。互聯(lián)網(wǎng)一線公司贡这，會自建CDN服務(wù)茬末，中小型公司一般使用第三方提供的CDN。
Web系統(tǒng)的緩存機(jī)制的建立和優(yōu)化
剛剛我們講完了Web系統(tǒng)的外部網(wǎng)絡(luò)環(huán)境盖矫，現(xiàn)在我們開始關(guān)注我們Web系統(tǒng)自身的性能問題丽惭。我們的Web站點(diǎn)隨著訪問量的上升，會遇到很多的挑戰(zhàn)炼彪，解決這些問題不僅僅是擴(kuò)容機(jī)器這么簡單吐根，建立和使用合適的緩存機(jī)制才是根本。
最開始辐马，我們的Web系統(tǒng)架構(gòu)可能是這樣的拷橘，每個環(huán)節(jié)，都可能只有1臺機(jī)器喜爷。
我們從最根本的數(shù)據(jù)存儲開始看哈冗疮。
一、 MySQL數(shù)據(jù)庫內(nèi)部緩存使用
MySQL的緩存機(jī)制檩帐，就從先從MySQL內(nèi)部開始术幔，下面的內(nèi)容將以最常見的InnoDB存儲引擎為主。
1. 建立恰當(dāng)?shù)乃饕?/h6>
最簡單的是建立索引湃密，索引在表數(shù)據(jù)比較大的時候诅挑，起到快速檢索數(shù)據(jù)的作用四敞，但是成本也是有的。首先拔妥，占用了一定的磁盤空間忿危，其中組合索引最突出，使用需要謹(jǐn)慎没龙，它產(chǎn)生的索引甚至?xí)仍磾?shù)據(jù)更大铺厨。其次，建立索引之后的數(shù)據(jù)insert/update/delete等操作硬纤，因為需要更新原來的索引解滓，耗時會增加。當(dāng)然筝家，實(shí)際上我們的系統(tǒng)從總體來說洼裤，是以select查詢操作居多，因此肛鹏，索引的使用仍然對系統(tǒng)性能有大幅提升的作用逸邦。
2. 數(shù)據(jù)庫連接線程池緩存
如果，每一個數(shù)據(jù)庫操作請求都需要創(chuàng)建和銷毀連接的話在扰，對數(shù)據(jù)庫來說缕减，無疑也是一種巨大的開銷。為了減少這類型的開銷芒珠，可以在MySQL中配置thread_cache_size來表示保留多少線程用于復(fù)用桥狡。線程不夠的時候，再創(chuàng)建皱卓，空閑過多的時候裹芝，則銷毀。
其實(shí)娜汁，還有更為激進(jìn)一點(diǎn)的做法嫂易，使用pconnect（數(shù)據(jù)庫長連接），線程一旦創(chuàng)建在很長時間內(nèi)都保持著掐禁。但是怜械，在訪問量比較大，機(jī)器比較多的情況下傅事，這種用法很可能會導(dǎo)致“數(shù)據(jù)庫連接數(shù)耗盡”缕允，因為建立連接并不回收，最終達(dá)到數(shù)據(jù)庫的max_connections（最大連接數(shù)）蹭越。因此障本，長連接的用法通常需要在CGI和MySQL之間實(shí)現(xiàn)一個“連接池”服務(wù)，控制CGI機(jī)器“盲目”創(chuàng)建連接數(shù)。
建立數(shù)據(jù)庫連接池服務(wù)驾霜，有很多實(shí)現(xiàn)的方式案训，PHP的話，我推薦使用swoole（PHP的一個網(wǎng)絡(luò)通訊拓展）來實(shí)現(xiàn)寄悯。
- Innodb緩存設(shè)置（innodb_buffer_pool_size）
innodb_buffer_pool_size這是個用來保存索引和數(shù)據(jù)的內(nèi)存緩存區(qū)萤衰，如果機(jī)器是MySQL獨(dú)占的機(jī)器，一般推薦為機(jī)器物理內(nèi)存的80%猜旬。在取表數(shù)據(jù)的場景中，它可以減少磁盤IO倦卖。一般來說洒擦，這個值設(shè)置越大，cache命中率會越高怕膛。 - 分庫/分表/分區(qū)熟嫩。
MySQL數(shù)據(jù)庫表一般承受數(shù)據(jù)量在百萬級別，再往上增長褐捻，各項性能將會出現(xiàn)大幅度下降掸茅，因此，當(dāng)我們預(yù)見數(shù)據(jù)量會超過這個量級的時候柠逞，建議進(jìn)行分庫/分表/分區(qū)等操作昧狮。最好的做法，是服務(wù)在搭建之初就設(shè)計為分庫分表的存儲模式板壮，從根本上杜絕中后期的風(fēng)險逗鸣。不過，會犧牲一些便利性绰精，例如列表式的查詢撒璧，同時，也增加了維護(hù)的復(fù)雜度笨使。不過卿樱，到了數(shù)據(jù)量千萬級別或者以上的時候，我們會發(fā)現(xiàn)硫椰，它們都是值得的繁调。
二、 MySQL數(shù)據(jù)庫多臺服務(wù)搭建
1臺MySQL機(jī)器最爬，實(shí)際上是高風(fēng)險的單點(diǎn)涉馁，因為如果它掛了，我們Web服務(wù)就不可用了爱致。而且烤送，隨著Web系統(tǒng)訪問量繼續(xù)增加，終于有一天糠悯，我們發(fā)現(xiàn)1臺MySQL服務(wù)器無法支撐下去帮坚，我們開始需要使用更多的MySQL機(jī)器妻往。當(dāng)引入多臺MySQL機(jī)器的時候，很多新的問題又將產(chǎn)生试和。 - 建立MySQL主從讯泣，從庫作為備份
這種做法純粹為了解決“單點(diǎn)故障”的問題，在主庫出故障的時候阅悍，切換到從庫好渠。不過，這種做法實(shí)際上有點(diǎn)浪費(fèi)資源节视，因為從庫實(shí)際上被閑著了拳锚。
億級Web系統(tǒng)搭建——單機(jī)到分布式集群 - hansionxu - 技術(shù)的天空 - MySQL讀寫分離，主庫寫寻行，從庫讀霍掺。
兩臺數(shù)據(jù)庫做讀寫分離，主庫負(fù)責(zé)寫入類的操作拌蜘，從庫負(fù)責(zé)讀的操作杆烁。并且，如果主庫發(fā)生故障简卧，仍然不影響讀的操作兔魂，同時也可以將全部讀寫都臨時切換到從庫中（需要注意流量，可能會因為流量過大贞滨，把從庫也拖垮）入热。
億級Web系統(tǒng)搭建——單機(jī)到分布式集群 - hansionxu - 技術(shù)的天空 - 主主互備。
兩臺MySQL之間互為彼此的從庫晓铆，同時又是主庫勺良。這種方案，既做到了訪問量的壓力分流骄噪，同時也解決了“單點(diǎn)故障”問題尚困。任何一臺故障，都還有另外一套可供使用的服務(wù)链蕊。
億級Web系統(tǒng)搭建——單機(jī)到分布式集群 - hansionxu - 技術(shù)的天空
不過事甜，這種方案，只能用在兩臺機(jī)器的場景滔韵。如果業(yè)務(wù)拓展還是很快的話逻谦，可以選擇將業(yè)務(wù)分離，建立多個主主互備陪蜻。
三邦马、 MySQL數(shù)據(jù)庫機(jī)器之間的數(shù)據(jù)同步
每當(dāng)我們解決一個問題，新的問題必然誕生在舊的解決方案上。當(dāng)我們有多臺MySQL滋将，在業(yè)務(wù)高峰期邻悬，很可能出現(xiàn)兩個庫之間的數(shù)據(jù)有延遲的場景。并且随闽，網(wǎng)絡(luò)和機(jī)器負(fù)載等父丰，也會影響數(shù)據(jù)同步的延遲。我們曾經(jīng)遇到過掘宪，在日訪問量接近1億的特殊場景下蛾扇，出現(xiàn)，從庫數(shù)據(jù)需要很多天才能同步追上主庫的數(shù)據(jù)魏滚。這種場景下屁桑，從庫基本失去效用了。
于是栏赴，解決同步問題，就是我們下一步需要關(guān)注的點(diǎn)靖秩。 - MySQL自帶多線程同步
MySQL5.6開始支持主庫和從庫數(shù)據(jù)同步须眷，走多線程。但是沟突，限制也是比較明顯的花颗，只能以庫為單位。MySQL數(shù)據(jù)同步是通過binlog日志惠拭，主庫寫入到binlog日志的操作扩劝，是具有順序的，尤其當(dāng)SQL操作中含有對于表結(jié)構(gòu)的修改等操作职辅，對于后續(xù)的SQL語句操作是有影響的棒呛。因此，從庫同步數(shù)據(jù)域携，必須走單進(jìn)程簇秒。 - 自己實(shí)現(xiàn)解析binlog，多線程寫入秀鞭。
以數(shù)據(jù)庫的表為單位趋观，解析binlog多張表同時做數(shù)據(jù)同步。這樣做的話锋边，的確能夠加快數(shù)據(jù)同步的效率皱坛，但是，如果表和表之間存在結(jié)構(gòu)關(guān)系或者數(shù)據(jù)依賴的話豆巨，則同樣存在寫入順序的問題剩辟。這種方式，可用于一些比較穩(wěn)定并且相對獨(dú)立的數(shù)據(jù)表。
億級Web系統(tǒng)搭建——單機(jī)到分布式集群 - hansionxu - 技術(shù)的天空
國內(nèi)一線互聯(lián)網(wǎng)公司抹沪，大部分都是通過這種方式刻肄，來加快數(shù)據(jù)同步效率。還有更為激進(jìn)的做法融欧，是直接解析binlog敏弃，忽略以表為單位，直接寫入噪馏。但是這種做法麦到，實(shí)現(xiàn)復(fù)雜，使用范圍就更受到限制欠肾，只能用于一些場景特殊的數(shù)據(jù)庫中（沒有表結(jié)構(gòu)變更瓶颠，表和表之間沒有數(shù)據(jù)依賴等特殊表）。
四刺桃、 在Web服務(wù)器和數(shù)據(jù)庫之間建立緩存
實(shí)際上粹淋，解決大訪問量的問題，不能僅僅著眼于數(shù)據(jù)庫層面瑟慈。根據(jù)“二八定律”桃移，80%的請求只關(guān)注在20%的熱點(diǎn)數(shù)據(jù)上。因此葛碧，我們應(yīng)該建立Web服務(wù)器和數(shù)據(jù)庫之間的緩存機(jī)制借杰。這種機(jī)制，可以用磁盤作為緩存进泼，也可以用內(nèi)存緩存的方式蔗衡。通過它們，將大部分的熱點(diǎn)數(shù)據(jù)查詢乳绕，阻擋在數(shù)據(jù)庫之前绞惦。
億級Web系統(tǒng)搭建——單機(jī)到分布式集群 - hansionxu - 技術(shù)的天空 - 頁面靜態(tài)化
用戶訪問網(wǎng)站的某個頁面，頁面上的大部分內(nèi)容在很長一段時間內(nèi)刷袍，可能都是沒有變化的翩隧。例如一篇新聞報道，一旦發(fā)布幾乎是不會修改內(nèi)容的呻纹。這樣的話堆生，通過CGI生成的靜態(tài)html頁面緩存到Web服務(wù)器的磁盤本地。除了第一次雷酪，是通過動態(tài)CGI查詢數(shù)據(jù)庫獲取之外淑仆，之后都直接將本地磁盤文件返回給用戶。
在Web系統(tǒng)規(guī)模比較小的時候哥力，這種做法看似完美蔗怠。但是墩弯，一旦Web系統(tǒng)規(guī)模變大，例如當(dāng)我有100臺的Web服務(wù)器的時候寞射。那樣這些磁盤文件渔工，將會有100份，這個是資源浪費(fèi)桥温，也不好維護(hù)引矩。這個時候有人會想，可以集中一臺服務(wù)器存起來侵浸，呵呵旺韭，不如看看下面一種緩存方式吧，它就是這樣做的掏觉。 - 單臺內(nèi)存緩存
通過頁面靜態(tài)化的例子中区端，我們可以知道將“緩存”搭建在Web機(jī)器本機(jī)是不好維護(hù)的，會帶來更多問題（實(shí)際上澳腹，通過PHP的apc拓展织盼，可通過Key/value操作Web服務(wù)器的本機(jī)內(nèi)存）。因此酱塔，我們選擇搭建的內(nèi)存緩存服務(wù)悔政，也必須是一個獨(dú)立的服務(wù)。
內(nèi)存緩存的選擇延旧，主要有redis/memcache。從性能上說槽地，兩者差別不大迁沫，從功能豐富程度上說，Redis更勝一籌捌蚊。
億級Web系統(tǒng)搭建——單機(jī)到分布式集群 - hansionxu - 技術(shù)的天空 - 內(nèi)存緩存集群
當(dāng)我們搭建單臺內(nèi)存緩存完畢集畅，我們又會面臨單點(diǎn)故障的問題，因此缅糟，我們必須將它變成一個集群挺智。簡單的做法，是給他增加一個slave作為備份機(jī)器窗宦。但是赦颇，如果請求量真的很多，我們發(fā)現(xiàn)cache命中率不高赴涵，需要更多的機(jī)器內(nèi)存呢媒怯？因此，我們更建議將它配置成一個集群髓窜。例如扇苞，類似redis cluster欺殿。
Redis cluster集群內(nèi)的Redis互為多組主從，同時每個節(jié)點(diǎn)都可以接受請求鳖敷，在拓展集群的時候比較方便脖苏。客戶端可以向任意一個節(jié)點(diǎn)發(fā)送請求定踱，如果是它的“負(fù)責(zé)”的內(nèi)容棍潘，則直接返回內(nèi)容。否則屋吨，查找實(shí)際負(fù)責(zé)Redis節(jié)點(diǎn)蜒谤，然后將地址告知客戶端，客戶端重新請求至扰。
億級Web系統(tǒng)搭建——單機(jī)到分布式集群 - hansionxu - 技術(shù)的天空
對于使用緩存服務(wù)的客戶端來說鳍徽，這一切是透明的。
內(nèi)存緩存服務(wù)在切換的時候敢课，是有一定風(fēng)險的阶祭。從A集群切換到B集群的過程中，必須保證B集群提前做好“預(yù)熱”（B集群的內(nèi)存中的熱點(diǎn)數(shù)據(jù)直秆，應(yīng)該盡量與A集群相同濒募，否則，切換的一瞬間大量請求內(nèi)容圾结，在B集群的內(nèi)存緩存中查找不到瑰剃，流量直接沖擊后端的數(shù)據(jù)庫服務(wù)，很可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)庫宕機(jī)）筝野。
- 減少數(shù)據(jù)庫“寫”
上面的機(jī)制晌姚，都實(shí)現(xiàn)減少數(shù)據(jù)庫的“讀”的操作，但是歇竟，寫的操作也是一個大的壓力挥唠。寫的操作，雖然無法減少焕议，但是可以通過合并請求宝磨，來起到減輕壓力的效果。這個時候盅安，我們就需要在內(nèi)存緩存集群和數(shù)據(jù)庫集群之間唤锉，建立一個修改同步機(jī)制。
先將修改請求生效在cache中别瞭，讓外界查詢顯示正常腌紧，然后將這些sql修改放入到一個隊列中存儲起來，隊列滿或者每隔一段時間畜隶，合并為一個請求到數(shù)據(jù)庫中更新數(shù)據(jù)庫壁肋。
除了上述通過改變系統(tǒng)架構(gòu)的方式提升寫的性能外号胚，MySQL本身也可以通過配置參數(shù)innodb_flush_log_at_trx_commit來調(diào)整寫入磁盤的策略。如果機(jī)器成本允許浸遗，從硬件層面解決問題猫胁，可以選擇老一點(diǎn)的RAID（Redundant Arrays of independent Disks，磁盤列陣）或者比較新的SSD（Solid State Drives跛锌，固態(tài)硬盤）弃秆。
- NoSQL存儲
不管數(shù)據(jù)庫的讀還是寫，當(dāng)流量再進(jìn)一步上漲髓帽，終會達(dá)到“人力有窮時”的場景菠赚。繼續(xù)加機(jī)器的成本比較高，并且不一定可以真正解決問題的時候郑藏。這個時候衡查，部分核心數(shù)據(jù)，就可以考慮使用NoSQL的數(shù)據(jù)庫必盖。NoSQL存儲拌牲，大部分都是采用key-value的方式，這里比較推薦使用上面介紹過Redis歌粥，Redis本身是一個內(nèi)存cache塌忽，同時也可以當(dāng)做一個存儲來使用，讓它直接將數(shù)據(jù)落地到磁盤失驶。
這樣的話土居，我們就將數(shù)據(jù)庫中某些被頻繁讀寫的數(shù)據(jù)，分離出來嬉探，放在我們新搭建的Redis存儲集群中装盯，又進(jìn)一步減輕原來MySQL數(shù)據(jù)庫的壓力，同時因為Redis本身是個內(nèi)存級別的Cache甲馋，讀寫的性能都會大幅度提升。
國內(nèi)一線互聯(lián)網(wǎng)公司迄损，架構(gòu)上采用的解決方案很多是類似于上述方案定躏，不過，使用的cache服務(wù)卻不一定是Redis芹敌，他們會有更豐富的其他選擇痊远，甚至根據(jù)自身業(yè)務(wù)特點(diǎn)開發(fā)出自己的NoSQL服務(wù)。
- 空節(jié)點(diǎn)查詢問題
當(dāng)我們搭建完前面所說的全部服務(wù)氏捞，認(rèn)為Web系統(tǒng)已經(jīng)很強(qiáng)的時候碧聪。我們還是那句話，新的問題還是會來的液茎〕炎耍空節(jié)點(diǎn)查詢辞嗡，是指那些數(shù)據(jù)庫中根本不存在的數(shù)據(jù)請求。例如滞造，我請求查詢一個不存在人員信息续室，系統(tǒng)會從各級緩存逐級查找，最后查到到數(shù)據(jù)庫本身谒养，然后才得出查找不到的結(jié)論挺狰，返回給前端。因為各級cache對它無效买窟，這個請求是非常消耗系統(tǒng)資源的丰泊，而如果大量的空節(jié)點(diǎn)查詢，是可以沖擊到系統(tǒng)服務(wù)的始绍。
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在我曾經(jīng)的工作經(jīng)歷中瞳购，曾深受其害。因此疆虚，為了維護(hù)Web系統(tǒng)的穩(wěn)定性苛败，設(shè)計適當(dāng)?shù)目展?jié)點(diǎn)過濾機(jī)制，非常有必要径簿。
我們當(dāng)時采用的方式罢屈，就是設(shè)計一張簡單的記錄映射表。將存在的記錄存儲起來篇亭，放入到一臺內(nèi)存cache中缠捌，這樣的話，如果還有空節(jié)點(diǎn)查詢译蒂，則在緩存這一層就被阻擋了曼月。
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異地部署（地理分布式）
完成了上述架構(gòu)建設(shè)之后，我們的系統(tǒng)是否就已經(jīng)足夠強(qiáng)大了呢柔昼？答案當(dāng)然是否定的哈哑芹，優(yōu)化是無極限的。Web系統(tǒng)雖然表面上看捕透，似乎比較強(qiáng)大了聪姿，但是給予用戶的體驗卻不一定是最好的。因為東北的同學(xué)乙嘀，訪問深圳的一個網(wǎng)站服務(wù)末购，他還是會感到一些網(wǎng)絡(luò)距離上的慢。這個時候虎谢，我們就需要做異地部署盟榴，讓W(xué)eb系統(tǒng)離用戶更近。
一婴噩、 核心集中與節(jié)點(diǎn)分散
有玩過大型網(wǎng)游的同學(xué)都會知道擎场，網(wǎng)游是有很多個區(qū)的羽德，一般都是按照地域來分檐薯，例如廣東專區(qū)伟骨，北京專區(qū)。如果一個在廣東的玩家屿岂，去北京專區(qū)玩礼饱，那么他會感覺明顯比在廣東專區(qū)卡坏为。實(shí)際上，這些大區(qū)的名稱就已經(jīng)說明了镊绪，它的服務(wù)器所在地匀伏，所以，廣東的玩家去連接地處北京的服務(wù)器蝴韭，網(wǎng)絡(luò)當(dāng)然會比較慢够颠。
當(dāng)一個系統(tǒng)和服務(wù)足夠大的時候，就必須開始考慮異地部署的問題了榄鉴。讓你的服務(wù)履磨，盡可能離用戶更近。我們前面已經(jīng)提到了Web的靜態(tài)資源庆尘，可以存放在CDN上剃诅，然后通過DNS/GSLB的方式，讓靜態(tài)資源的分散“全國各地”驶忌。但是矛辕，CDN只解決的靜態(tài)資源的問題，沒有解決后端龐大的系統(tǒng)服務(wù)還只集中在某個固定城市的問題付魔。
這個時候聊品，異地部署就開始了。異地部署一般遵循：核心集中几苍，節(jié)點(diǎn)分散翻屈。
核心集中：實(shí)際部署過程中，總有一部分的數(shù)據(jù)和服務(wù)存在不可部署多套妻坝，或者部署多套成本巨大伸眶。而對于這些服務(wù)和數(shù)據(jù)，就仍然維持一套惠勒，而部署地點(diǎn)選擇一個地域比較中心的地方，通過網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部專線來和各個節(jié)點(diǎn)通訊爬坑。
節(jié)點(diǎn)分散：將一些服務(wù)部署為多套纠屋，分布在各個城市節(jié)點(diǎn)，讓用戶請求盡可能選擇近的節(jié)點(diǎn)訪問服務(wù)盾计。
例如售担，我們選擇在上海部署為核心節(jié)點(diǎn)赁遗，北京，深圳族铆，武漢岩四，上海為分散節(jié)點(diǎn)（上海自己本身也是一個分散節(jié)點(diǎn)）。我們的服務(wù)架構(gòu)如圖：
需要補(bǔ)充一下的是哥攘，上圖中上海節(jié)點(diǎn)和核心節(jié)點(diǎn)是同處于一個機(jī)房的剖煌，其他分散節(jié)點(diǎn)各自獨(dú)立機(jī)房。 國內(nèi)有很多大型網(wǎng)游逝淹，都是大致遵循上述架構(gòu)耕姊。它們會把數(shù)據(jù)量不大的用戶核心賬號等放在核心節(jié)點(diǎn)，而大部分的網(wǎng)游數(shù)據(jù)栅葡，例如裝備茉兰、任務(wù)等數(shù)據(jù)和服務(wù)放在地區(qū)節(jié)點(diǎn)里。當(dāng)然欣簇，核心節(jié)點(diǎn)和地域節(jié)點(diǎn)之間规脸，也有緩存機(jī)制。
二熊咽、 節(jié)點(diǎn)容災(zāi)和過載保護(hù)
節(jié)點(diǎn)容災(zāi)是指莫鸭，某個節(jié)點(diǎn)如果發(fā)生故障時，我們需要建立一個機(jī)制去保證服務(wù)仍然可用网棍。毫無疑問黔龟，這里比較常見的容災(zāi)方式，是切換到附近城市節(jié)點(diǎn)滥玷。假如系統(tǒng)的天津節(jié)點(diǎn)發(fā)生故障氏身，那么我們就將網(wǎng)絡(luò)流量切換到附近的北京節(jié)點(diǎn)上』蟪耄考慮到負(fù)載均衡蛋欣，可能需要同時將流量切換到附近的幾個地域節(jié)點(diǎn)。另一方面如贷，核心節(jié)點(diǎn)自身也是需要自己做好容災(zāi)和備份的陷虎，核心節(jié)點(diǎn)一旦故障，就會影響全國服務(wù)杠袱。
過載保護(hù)尚猿，指的是一個節(jié)點(diǎn)已經(jīng)達(dá)到最大容量，無法繼續(xù)接接受更多請求了楣富，系統(tǒng)必須有一個保護(hù)的機(jī)制凿掂。一個服務(wù)已經(jīng)滿負(fù)載，還繼續(xù)接受新的請求，結(jié)果很可能就是宕機(jī)庄萎，影響整個節(jié)點(diǎn)的服務(wù)踪少，為了至少保障大部分用戶的正常使用，過載保護(hù)是必要的糠涛。
解決過載保護(hù)援奢，一般2個方向：
拒絕服務(wù)，檢測到滿負(fù)載之后忍捡，就不再接受新的連接請求集漾。例如網(wǎng)游登入中的排隊。
分流到其他節(jié)點(diǎn)锉罐。這種的話帆竹，系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)更為復(fù)雜，又涉及到負(fù)載均衡的問題脓规。
小結(jié)
Web系統(tǒng)會隨著訪問規(guī)模的增長栽连，漸漸地從1臺服務(wù)器可以滿足需求，一直成長為“龐然大物”的大集群侨舆。而這個Web系統(tǒng)變大的過程秒紧，實(shí)際上就是我們解決問題的過程。在不同的階段挨下，解決不同的問題熔恢，而新的問題又誕生在舊的解決方案之上。
系統(tǒng)的優(yōu)化是沒有極限的臭笆，軟件和系統(tǒng)架構(gòu)也一直在快速發(fā)展叙淌，新的方案解決了老的問題，同時也帶來新的挑戰(zhàn)愁铺。
