單機架構(gòu)

網(wǎng)站初時，應(yīng)用數(shù)量和用戶量都極少胎许，可以把應(yīng)用程序和數(shù)據(jù)庫部署在同一臺服務(wù)器上鹤竭。

第一次演進：應(yīng)用與數(shù)據(jù)庫分離

應(yīng)用與數(shù)據(jù)庫對資源的消耗不同，分開部署在獨立的服務(wù)器上能顯著提高兩者各自性能拷呆。

隨著用戶數(shù)的增長，并發(fā)讀寫數(shù)據(jù)庫成為瓶頸

第二次演進：引入緩存

緩存抗住了大部分的請求訪問娄蔼，隨著用戶數(shù)的增長怖喻，并發(fā)壓力主要落在單機的應(yīng)用服務(wù)器上，響應(yīng)逐漸變慢

第三次演進：引入反向代理實現(xiàn)負(fù)載均衡

反向代理使應(yīng)用服務(wù)可支持的并發(fā)量大大增加唉侄，但高并發(fā)的增長也意味著更多請求穿透到數(shù)據(jù)庫咒吐，單機數(shù)據(jù)庫最終成為瓶頸

第四次演進：數(shù)據(jù)庫讀寫分離

業(yè)務(wù)逐漸變多目溉，不同業(yè)務(wù)之間的訪問量差距較大明肮，不同業(yè)務(wù)直接競爭數(shù)據(jù)庫，互相影響性能

第五次演進：數(shù)據(jù)庫按業(yè)務(wù)分庫

把不同業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)保存到不同的數(shù)據(jù)庫中缭付，使業(yè)務(wù)之間的資源競爭降低柿估，對于訪問量大的業(yè)務(wù)，可以部署更多的服務(wù)器來支撐陷猫，這樣同時導(dǎo)致跨業(yè)務(wù)的表無法直接做關(guān)聯(lián)分析秫舌，需要通過其他途徑來解決。

隨著用戶的增長绣檬，單機的寫庫會逐漸達到性能瓶頸

第六次演進：把大表拆分為小表

比如針對評論可以按照商品ID進行hash足陨，路由到對應(yīng)的表中存儲；針對支付記錄娇未，可按小時創(chuàng)建墨缘，每個小時表繼續(xù)拆分為小表，使用用戶ID或記錄編號來路由數(shù)據(jù)。只要實時操作的表數(shù)據(jù)量足夠小飒房，請求能夠足夠均勻的分發(fā)到多態(tài)服務(wù)器的小表上搁凸，那數(shù)據(jù)庫就能通過水平擴展的方式來提高性能。

數(shù)據(jù)庫設(shè)計到這種結(jié)構(gòu)時狠毯，已經(jīng)可以稱之為分布式數(shù)據(jù)庫护糖。數(shù)據(jù)庫里不同的組成部分是由不同的組件單獨來實現(xiàn)的，如分庫分表的管理和請求分發(fā)嚼松，由Mycat實現(xiàn)嫡良；SQL的解析由單機的數(shù)據(jù)庫實現(xiàn)；讀寫分離可能由網(wǎng)關(guān)和消息隊列來實現(xiàn)献酗；查詢結(jié)果的匯總有數(shù)據(jù)庫接口層來實現(xiàn)等等寝受，這種架構(gòu)其實是MPP（大規(guī)模并行處理）架構(gòu)的一類實現(xiàn)

MPP數(shù)據(jù)庫開源比較多：Greenplum、TiDB罕偎、Postgresql XC很澄、HAWQ等。不同的MPP數(shù)據(jù)庫的側(cè)重點也不一樣颜及，如TiDB更側(cè)重于分布式OLTP場景甩苛、Greenplum更側(cè)重于分布式OLAP場景。

數(shù)據(jù)庫和應(yīng)用程序都能夠水平擴展俏站，可支撐的并發(fā)大幅提高讯蒲，隨著用戶數(shù)的增長，最終單機的Nginx會成為瓶頸

第七次演進：使用LVS或F5來負(fù)載均衡

由于瓶頸在Nginx肄扎，因此無法通過兩層的Nginx來實現(xiàn)多個Nginx的負(fù)載均衡墨林。LV5和F5是工作在網(wǎng)絡(luò)第四層的負(fù)載均衡解決方案，其中LVS是軟件犯祠，運行在操作系統(tǒng)內(nèi)核態(tài)旭等，可對TCP請求或更高層次的網(wǎng)絡(luò)協(xié)議進行轉(zhuǎn)發(fā)，因此支持的協(xié)議更豐富衡载，并且性能也遠高于Nginx搔耕，可假設(shè)單機的LVS可支持幾十萬并發(fā)的請求轉(zhuǎn)發(fā)；F5是一種負(fù)載均衡硬件月劈，與LVS提供的能力類似度迂，性能比LVS更高，但價格昂貴猜揪。由于LVS是單機版的軟件惭墓，若LVS所在服務(wù)器宕機則會導(dǎo)致整個系統(tǒng)無法訪問，因此需要有備用節(jié)點而姐±靶祝可使用keepalived軟件模擬出虛擬IP，然后把虛擬IP綁定到多態(tài)LVS服務(wù)器上，瀏覽器訪問虛擬IP時钧萍，會被路由器重定向到真實的LVS服務(wù)器褐缠，當(dāng)主LVS服務(wù)器宕機時，keepalived軟件會自動更新路由器中的路由表风瘦，把虛擬IP重定向到另外一臺正常的LVS服務(wù)器队魏，從而達到LVS服務(wù)器高可用的效果

第八次演進：通過DNS輪詢實現(xiàn)機房間的負(fù)載均衡

在DNS服務(wù)器中可配置一個域名對應(yīng)多個IP地址，每個IP地址對應(yīng)到不同的機房里的虛擬IP万搔。當(dāng)用戶訪問域名時胡桨，DNS服務(wù)器會使用輪詢策略或其他策略，來選擇某個IP供用戶訪問瞬雹。此方式能實現(xiàn)機房間的負(fù)載均衡昧谊，至此，系統(tǒng)可做到機房級別的水平擴展酗捌，千萬級到億級的并發(fā)量都可通過增加機房來解決呢诬，系統(tǒng)入口處的請求并發(fā)量不再是問題

隨著數(shù)據(jù)的豐富程度和業(yè)務(wù)的發(fā)展，檢索胖缤、分析等需求越來越豐富尚镰，單單依靠數(shù)據(jù)庫無法解決如此豐富的需求

第九次驗證：引入NoSQL數(shù)據(jù)庫和搜索引擎等技術(shù)

數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)多到一定規(guī)模時，數(shù)據(jù)庫就不適用與復(fù)雜的查詢了草姻，往往只能滿足普通查詢的場景钓猬。對于統(tǒng)計報表場景稍刀，在數(shù)據(jù)量大時不一定能跑出結(jié)果撩独，而且在跑復(fù)雜查詢時會導(dǎo)致其他查詢變慢，對于全文檢索账月，可變數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)等場景综膀，數(shù)據(jù)庫天生不適用。因此需要針對特定場景局齿，引入合適的解決方案剧劝。如對海量文件存儲，可通過分布式文件系統(tǒng)HDFS解決抓歼，對于key-value類型的數(shù)據(jù)讥此，可通過HBase和Redis等方案解決，對于全文檢索場景谣妻，可通過搜索引擎如ElasticSearch解決萄喳，對于多維分析場景，可通過Kylin或Druid等方案解決蹋半。

引入更多組件同時會提高系統(tǒng)的復(fù)雜度他巨，不同的組件保存的數(shù)據(jù)需要同步，需要考慮一致性的問題，需要有更多的運維手段來管理這些組件等染突。

引入更多組件解決了豐富的需求捻爷，業(yè)務(wù)維度能夠極大擴充，隨之而來的是一個應(yīng)用中包含了太多的業(yè)務(wù)代碼份企，業(yè)務(wù)的升級迭代變得更困難

第十次演進：大應(yīng)用拆分為小應(yīng)用

按照業(yè)務(wù)模塊來劃分應(yīng)用也榄，使單個應(yīng)用的職責(zé)更清晰，相互之間可以做到獨立升級迭代司志。
這時應(yīng)用之間可能會涉及到一些公共配置手蝎，可以通過分布式配置中心Zookeeper來解決

不同應(yīng)用之間存在共用的模塊，由應(yīng)用單獨管理會導(dǎo)致相同代碼存在多份俐芯，導(dǎo)致公共功能升級時全部應(yīng)用代碼都要跟著升級

第十一次演進：復(fù)用的功能抽離成微服務(wù)器

如用戶管理棵介、訂單、支付吧史、鑒權(quán)等功能在多個應(yīng)用中都存在邮辽，那么可以把這些功能的代碼單獨抽取出來形成一個單獨的服務(wù)來管理，這樣的服務(wù)就是所謂的微服務(wù)贸营，應(yīng)用和服務(wù)之間通過HTTP吨述、TC或RPC請求等多種方式來訪問公共服務(wù)，每個單獨的服務(wù)都可以由單獨的團隊來管理钞脂。
可以通過Dubbo揣云、SpringCloud等框架實現(xiàn)服務(wù)治理、限流冰啃、熔斷邓夕、降級等功能，提高服務(wù)的穩(wěn)定性和可用性

不同服務(wù)的接口訪問方式不同阎毅，應(yīng)用代碼需要適配多種訪問方式才能使用服務(wù)焚刚，此外，應(yīng)用訪問服務(wù)扇调，服務(wù)之間也可能互相訪問矿咕，調(diào)用鏈將會變得非常復(fù)雜，邏輯變得混亂狼钮。

第十二次演進：引入企業(yè)服務(wù)總線ESB屏蔽服務(wù)接口的訪問差異

通過ESB統(tǒng)一進行訪問協(xié)議轉(zhuǎn)換碳柱，應(yīng)用統(tǒng)一通過ESB來訪問后端服務(wù)，服務(wù)與服務(wù)之間也通過ESB來互相調(diào)用熬芜，以此降低系統(tǒng)的耦合程度莲镣。這種單個應(yīng)用拆分為多個應(yīng)用，公共服務(wù)單獨抽取出來管理猛蔽，并使用企業(yè)消息總線來解除服務(wù)之間耦合問題的架構(gòu)剥悟，就是所謂的SOA（面向服務(wù)）架構(gòu)灵寺。

業(yè)務(wù)不斷發(fā)展，應(yīng)用和服務(wù)都會不斷變多区岗，應(yīng)用和服務(wù)的部署變得復(fù)雜略板，同一臺服務(wù)器上部署多個服務(wù)還要解決運行環(huán)境沖突的問題，此外慈缔，對于如大促這類需要動態(tài)擴容的場景叮称，需要水平擴展服務(wù)的性能，就需要在新增的服務(wù)上準(zhǔn)備運行環(huán)境藐鹤，部署服務(wù)等瓤檐，運維將變得十分困難

第十三次演進：引入容器化技術(shù)實現(xiàn)運行環(huán)境隔離與動態(tài)服務(wù)管理

目前最流行的容器化技術(shù)是Docker，最流行的容器管理服務(wù)是Kubernetes（K8S）娱节，應(yīng)用/服務(wù)可以打包為Docker鏡像挠蛉，通過Kubernetes來動態(tài)分發(fā)和部署鏡像。Docker鏡像可以理解為一個能運行你的應(yīng)用/服務(wù)的最小的操作系統(tǒng)肄满，里面放著應(yīng)用/服務(wù)的運行代碼谴古，運行環(huán)境根據(jù)實際的需要設(shè)置好。把整個“操作系統(tǒng)”打包為一個鏡像后稠歉，就可以分發(fā)到需要部署相關(guān)服務(wù)的機器上掰担，直接啟動Docker鏡像就可以把服務(wù)起起來，使服務(wù)的部署和運維變得簡單怒炸。

使用容器化技術(shù)后服務(wù)動態(tài)擴容問題得以解決带饱，但機器還是需要公司自身來管理，在非大促的時候阅羹，還是需要閑置著大量的機器資源來應(yīng)對大促勺疼，機器自身成本和運維成本都極高，資源利用率地

第十四次演進：以云平臺承載系統(tǒng)

系統(tǒng)可部署到公有云上灯蝴，利用公有云的海量機器資源恢口，解決動態(tài)硬件資源的問題孝宗，在大促的時間段里穷躁，在云平臺中臨時申請更多的資源僻焚，結(jié)合Docker和K8S來快速部署服務(wù)雅倒，在大促結(jié)束后釋放資源隧魄，真正做到按需付費尽爆，資源利用率大大提高捡多，同時大大降低了運維成本公你。