一、什么是架構(gòu)
架構(gòu)就是骨架
人類的身體的支撐是主要由骨架來承擔(dān)的囚衔，然后是其上面的肌肉挖腰、神經(jīng)、皮膚练湿。架構(gòu)對于軟件的重要性不亞于骨架對人類身體的重要性猴仑。
二、8種架構(gòu)模式
1肥哎、單庫單應(yīng)用模式
這是最簡單的一種設(shè)計模式辽俗，在初學(xué)和小項目中常見
如上圖所示，這種模式一般只有一個數(shù)據(jù)庫篡诽，一個業(yè)務(wù)應(yīng)用層崖飘，一個后臺管理系統(tǒng)，所有的業(yè)務(wù)都是用業(yè)務(wù)層完成的霞捡，所有的數(shù)據(jù)也都是存儲在一個數(shù)據(jù)庫中坐漏。
優(yōu)點：結(jié)構(gòu)簡單、開發(fā)速度快碧信、實現(xiàn)簡單，可用于產(chǎn)品的第一版等有原型驗證需求街夭。
缺點：性能差砰碴、擴展性差，不適合用于大規(guī)模部署板丽、應(yīng)用等生產(chǎn)環(huán)境呈枉。
2、讀寫分離模式
這種模式主要解決單及數(shù)據(jù)庫壓力過大埃碱，從而導(dǎo)致業(yè)務(wù)緩慢甚至超時猖辫，查詢影響時間變長的問題，也包括需要大量數(shù)據(jù)庫服務(wù)器計算資源的查詢請求砚殿，這個可以說是單庫應(yīng)用模式的升級版本啃憎，也是技術(shù)架構(gòu)迭代演進過程中的必經(jīng)之路。
這種模式較單庫但應(yīng)用模式與內(nèi)容分發(fā)模式多了幾個部分似炎，一個是業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫的主從分離辛萍，一個是引入ES悯姊，為什么要這樣？都解決的哪些痛點贩毕，下面具體結(jié)合業(yè)務(wù)需求場景進行敘述悯许。
場景一：關(guān)鍵詞檢索
這個需求在大部分的系統(tǒng)中都會存在，如果使用傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫技術(shù)辉阶，大部分可能會使用like這種sql語句先壕。sql語句的性能問題與全表掃描機制導(dǎo)致了非常嚴(yán)重的性能問題，現(xiàn)在基本上很少見到谆甜。故采用ES作為搜索引擎启上。
場景二：大量的普通查詢
這個場景是指我們的業(yè)務(wù)中的大部分輔助性的查詢，如：取錢的時候先查詢一下余額店印，根據(jù)用戶的ID查詢用戶的記錄冈在，取得該用戶最新的一條取錢記錄等，我們肯定是要天天用到的按摘，而且用的還非常多包券。同時呢，我們的寫入請求也是非常多的炫贤，導(dǎo)致大量的寫入溅固、查詢操作壓向同一數(shù)據(jù)庫，然后兰珍，數(shù)據(jù)庫撐不住掛掉侍郭。
所以要求我們必須分散數(shù)據(jù)庫的壓力，一個業(yè)界較成熟的方案就是數(shù)據(jù)庫的讀寫分離掠河，寫的時候入主庫亮元，讀的時候讀分庫。這樣就把壓力分散到不同的數(shù)據(jù)庫了唠摹，如果一個讀庫性能不行爆捞，扛不住的話，可以一主多從勾拉，橫向擴展煮甥。
- 請求數(shù)據(jù)庫存儲在主庫中
- 數(shù)據(jù)同步或異步存入從庫中
- 讀取數(shù)據(jù)時直接從讀庫讀取數(shù)據(jù)
延遲問題？
如：數(shù)據(jù)還沒到從庫藕赞，我就馬上讀成肘，那么是讀不到的，會發(fā)生問題的斧蜕。對于這個問題双霍，各家公司解決的思路也是不一樣的，方法不盡相同，一個普遍的解決方案是：讀不到就讀主庫
優(yōu)點：減少數(shù)據(jù)庫的壓力店煞，理論上提供無限高的讀性能蟹演，提高業(yè)務(wù)（寫）的性能。
缺點：數(shù)據(jù)延遲顷蟀，數(shù)據(jù)一致性的保證酒请。
3、內(nèi)容分發(fā)模式
基本上所有的大型的網(wǎng)站都有或多或少的采用這一種設(shè)計模式鸣个，常見的應(yīng)用場景是采用CDN技術(shù)把網(wǎng)頁羞反、圖片、CSS囤萤、JS等這些靜態(tài)資源分發(fā)到離用戶最近的服務(wù)器
這種模式較單庫單應(yīng)用的模式多了一個CDN昼窗、一個云存儲OSS。一個經(jīng)典的應(yīng)用流程（以用戶上傳涛舍、查看圖片需求為例如下：）
1澄惊、上傳的時候，用戶選擇本地機器上的一個圖片進行上傳
2富雅、程序會把這個圖片上傳到云存儲OSS上掸驱，并返回該圖片的一個URL
3、程序把這個URL字符串存儲在業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫中没佑，上傳完成
4毕贼、查看的時候，程序從業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫得到該圖片的URL
5蛤奢、程序通過DNS查詢到這個URL的圖片服務(wù)器
6鬼癣、智能DNS會解析這個URL，得到于用戶最近的服務(wù)器（或集群）的地址A
7啤贩、然后把服務(wù)器A上的圖片返回給程序
8待秃、程序顯示該圖片，查看完成
由上可知瓜晤，這個模式的關(guān)鍵是智能DNS锥余，它能夠解析出離用戶最近的服務(wù)器，運行原理大致是：根據(jù)請求者的IP得到請求地點B痢掠，然后通過計算或者配置得到與B最近或通訊時間最短的服務(wù)器C，然后把C的IP地址返回給請求者嘲恍。這種模式的優(yōu)缺點如下：
優(yōu)點：資源下載快足画，無需過多的開發(fā)與配置，同時也減輕了后端服務(wù)器對資源的存儲壓力佃牛，減少帶寬的使用淹辞。
缺點：目前來說OSS、CDN的價格還是稍微有點貴的俘侠，只適用于中小規(guī)模的應(yīng)用象缀，另外由于網(wǎng)絡(luò)傳輸延遲蔬将、CDN的同步策略等，會有一些一致性央星、更新慢方面的問題霞怀。
4、微服務(wù)模式
為什么要使用微服務(wù)莉给？
1毙石、單及數(shù)據(jù)庫寫請求量大量增加，導(dǎo)致數(shù)據(jù)庫壓力變大
2颓遏、數(shù)據(jù)庫一旦掛了徐矩，那么整個業(yè)務(wù)都掛了
3、業(yè)務(wù)代碼越來越多叁幢，都在一個GIT里滤灯，越來越難以維護
4、代碼腐化嚴(yán)重曼玩，臭味越來越濃
5鳞骤、上線越來越頻繁，經(jīng)常是一個小功能的修改演训，就要整個大項目重新編譯
6弟孟、部門越來越多，該哪個部門改動大項目中的哪個東西样悟，撕逼的厲害
7拂募、其他一些外圍系統(tǒng)直接連數(shù)據(jù)庫，導(dǎo)致一旦數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)發(fā)生變化窟她，所有的相關(guān)系統(tǒng)都要通知陈症，甚至對修改不敏感的系統(tǒng)也要通知
8、每個應(yīng)用服務(wù)器需要開通所有權(quán)限震糖、網(wǎng)絡(luò)录肯、FTP、各種各樣的吊说，因為每個服務(wù)器部署的應(yīng)用都是一樣的论咏。
如上圖所示，把業(yè)務(wù)分塊颁井，做了垂直切分厅贪，切成一個個獨立的系統(tǒng)，每個系統(tǒng)各自衍化雅宾，有自己的庫养涮、緩存、ES等輔助系統(tǒng)，系統(tǒng)之間的實時交互通過RPC/Rest API贯吓，異步交互通過MQ懈凹，通過這種組合，共同完成整個系統(tǒng)功能悄谐。
那么介评，這么做是否真的能解決上述問題了呢？不玩虛的尊沸，一個一個來說威沫。
對于問題一，由于拆分成多個子系統(tǒng)洼专，系統(tǒng)的壓力被分散了棒掠，而各個子系統(tǒng)都有自己的數(shù)據(jù)庫實例，所以數(shù)據(jù)庫的壓力變小屁商。
對于問題二烟很，一個子系統(tǒng)A的數(shù)據(jù)庫掛了，只是影響到系統(tǒng)A和使用系統(tǒng)A的那些功能蜡镶，不會所有的功能不可用雾袱，從而解決一個數(shù)據(jù)庫掛了，導(dǎo)致所有的功能都不可用的情況官还。
對于問題三芹橡、四，也因為拆分得到了解決望伦，各個子系統(tǒng)都有自己獨立的GIT代碼庫林说，不會相互影響。通用的模塊可通過庫屯伞、服務(wù)腿箩、平臺的形式解決。
對于問題五劣摇，子系統(tǒng)A發(fā)生改變珠移，需要上線，那么我們只需要編譯A末融，然后上線就可以了钧惧，不需要其他系統(tǒng)做通向的事情。
對于問題六勾习，順應(yīng)了康威定律垢乙，我部門該干什么事，輸出什么语卤，也通過服務(wù)的形式暴露出來，我部門只管把我部的職責(zé)、軟件功能做好就可以粹舵。
對于問題七钮孵，所有需要我部數(shù)據(jù)的需求，都通過接口的形式發(fā)布出去眼滤，客戶通過接口獲取數(shù)據(jù)巴席，從而屏蔽了底層數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)，甚至數(shù)據(jù)來源诅需，我部只需保證我部的接口契約沒有發(fā)生變化即可漾唉，新的需求增加新的接口，不會影響老的接口堰塌。
對于問題八赵刑，不同的子系統(tǒng)需要不同的權(quán)限，這個問題也優(yōu)雅的解決了场刑。
優(yōu)點：相對高性能般此，可擴展性強，高可用牵现，適用于中等以上規(guī)模公司架構(gòu)铐懊。
缺點：復(fù)雜、度不好把握瞎疼。指不僅需要一個能在高層把控大方向科乎、大流程、總體技術(shù)的人贼急，還需要能夠針對各個子系統(tǒng)有針對性的開發(fā)茅茂。把握不好度或者濫用的話，這個模式適得其反竿裂！
5玉吁、多級緩存模式
這個模式可以說是應(yīng)對超高查詢壓力的一種普遍采用的策略，基本的思想就是在所有鏈路的地方腻异，能加緩存的就加緩存进副，如下圖所示：
如上圖所示，一般在三個地方加入緩存悔常，一個是客戶端處影斑，一個是API網(wǎng)關(guān)處，一個是具體的后端業(yè)務(wù)處机打，下面分別介紹：
客戶端處緩存：這個地方加緩存可以說是效果最好的一個——無延遲矫户。因為不用經(jīng)過長長的網(wǎng)絡(luò)鏈條去后端業(yè)務(wù)處獲取數(shù)據(jù)，從而導(dǎo)致加載時間過長残邀，客戶流失等損失皆辽，雖然有CDN的支持柑蛇，但是從客戶端到CDN還是有網(wǎng)絡(luò)延遲的，雖然不大驱闷，具體的技術(shù)依據(jù)不同的客戶端而定耻台，對于WEB來講，有瀏覽器本地緩存空另、Cookie盆耽、Storage、緩存策略等技術(shù)扼菠；對于APP來講摄杂，有本地數(shù)據(jù)庫，本地文件循榆，本地內(nèi)存析恢，進程內(nèi)緩存支持，以上提到的各種技術(shù)有興趣的同學(xué)可以繼續(xù)展開學(xué)習(xí)冯痢，如果客戶端緩存沒有命中氮昧，那么會去后端業(yè)務(wù)拿數(shù)據(jù)，一般來講浦楣，就會有個API網(wǎng)關(guān)袖肥，在這里加緩存也是非常重要的。
后端業(yè)務(wù)處理：這個我就不用多說了振劳，大家應(yīng)該差不多都知道椎组，什么Redis、Memcache历恐、Jvm等等寸癌，不贅述了。
實踐中弱贼，要結(jié)合具體的實際情況蒸苇，綜合利用各級緩存技術(shù)，使得各種請求最大程度的在到達后端業(yè)務(wù)之前就被解決掉吮旅，從而減少后端服務(wù)器壓力溪烤、減少占用帶寬、增強用戶體驗庇勃。至于是否只有這三個地方加緩存檬嘀，我覺得要活學(xué)活用，心法比劍法重要责嚷！總結(jié)一下這個模式的優(yōu)缺點：
優(yōu)點：抗住大量讀請求鸳兽，減少后端壓力。
缺點：數(shù)據(jù)一致性問題較為突出罕拂，容易發(fā)生雪崩揍异，即：如果客戶端緩存失效全陨、API網(wǎng)關(guān)緩存失效，那么所有的大量請求瞬間壓向后端業(yè)務(wù)系統(tǒng)蒿秦，后果可想而知烤镐。
6、分庫分表模式
這種模式主要解決單表寫入棍鳖、讀取 、存儲壓力過大碗旅，從而導(dǎo)致業(yè)務(wù)緩慢甚至超時渡处，交易失敗，容量不夠的問題祟辟。一般有水平切分和垂直切分兩種医瘫，這里主要介紹水平切分。這個模式也是技術(shù)架構(gòu)迭代演進的必經(jīng)之路旧困。
如上圖所示紅色部分醇份，把一張表分到了幾個不同的庫中，從而分擔(dān)壓力吼具。是不是很籠統(tǒng)僚纷？哈哈，那我們接下來就詳細(xì)的講解一下拗盒，首先澄清幾個概念怖竭，如下：
主機：硬件，指一臺物理機陡蝇，或虛擬機痊臭，有自己的CPU，內(nèi)存登夫，硬盤等广匙。
實例：數(shù)據(jù)庫實例，如一個MySql服務(wù)進程恼策，一個主機可以有多個實例裤唠，不同的實例有不同的進程嗅虏，監(jiān)聽不同的端口。
庫：指表的集合，如學(xué)校庫溅呢，可能包含教師表、學(xué)生表廷臼、食堂表等等蝗柔，這些表在一個庫中。一個實例中可以有多個庫情龄，庫與庫之間用庫名來區(qū)分迄汛。
表：庫中的表捍壤，不必多說，不懂的就不用往下看了鞍爱，不解釋鹃觉。
那么怎么把單表分散呢？到底怎么個分發(fā)呢睹逃？分發(fā)到哪里呢盗扇？以下是幾個工作中的實踐，分享一下：
主機：這是最主要的也是最重要的點沉填，本質(zhì)上分庫分表是因為計算與存儲資源不夠?qū)е碌牧屏ィ@種資源主要由物理機，主機提供的翼闹，畢竟沒有可用的計算資源斑鼻，怎么分效果都不是太好。
實例：實例控制著連接數(shù)猎荠，同時受OS限制坚弱，CPU、內(nèi)存关摇、硬盤荒叶、網(wǎng)絡(luò)IO也會受間接影響。會出現(xiàn)熱實例的現(xiàn)象拒垃，即：有些實例特別忙停撞，有些實例非常的空閑。一個典型的現(xiàn)象是：由于單表反應(yīng)慢悼瓮，導(dǎo)致連接池被拉滿戈毒，所以其他的業(yè)務(wù)都受影響了。這時候横堡，把表分到不同的實例是有一些效果的埋市。
庫：一般是由于單庫中最大單表數(shù)量的限制，才采取分庫命贴。
表：單表壓力過大道宅，索引量大，容量大胸蛛，單表的鎖污茵。據(jù)以上，把單表水平切分成不同的表葬项。
大型應(yīng)用中泞当，都是一臺主機上只有一個實例，一個實例中只有一個庫民珍，庫==實例==主機襟士，所以才有了分庫分表這個簡稱盗飒。
既然知道了這個基本理論，那么具體是怎么做的呢陋桂？邏輯是怎么跑的呢逆趣？接下來以一個例子來講解一下。
這個需求很簡單嗜历，用戶表（user）宣渗，單表數(shù)據(jù)量1億，查詢秸脱、插入落包、存儲都出現(xiàn)了問題，怎么辦呢摊唇？
首先，分析問題涯鲁，這個明顯是由于數(shù)據(jù)量太大了而導(dǎo)致的問題巷查。
其次，設(shè)計方案抹腿，可以分為10個庫岛请，這樣每個庫的數(shù)據(jù)量就降到了1KW，單表1KW數(shù)據(jù)量還是有些大警绩，而且不利于以后量的增長崇败，所以每個庫再分100個表，這樣每個單表數(shù)據(jù)量就為10W了肩祥，對于查詢后室、索引更新、單表文件大小混狠、打開速度岸霹，都有一些溢出。接下來将饺，給IT部門打電話贡避，要10臺物理機，擴展數(shù)據(jù)庫……
最后予弧，邏輯實現(xiàn)刮吧，這里應(yīng)該是最有學(xué)問的地方。首先是寫入數(shù)據(jù)掖蛤，需要知道寫到哪個分庫分表中杀捻，讀也是一樣的，所以坠七，需要有個請求路由曾水醋，負(fù)責(zé)把請求分發(fā)旗笔、轉(zhuǎn)換到不同的庫表中，一般有路由規(guī)則的概念拄踪。
怎么樣蝇恶，簡單吧？哈哈惶桐。說說這個模式的問題撮弧，主要是帶來了事務(wù)上的問題，因為分庫分表姚糊，事務(wù)完成不了贿衍，而分布式事務(wù)又太笨重，所以這里需要有一定的策略救恨，保證在這種情況下事務(wù)能夠完成贸辈。采取的策略如：最終一致性、復(fù)制肠槽、特殊設(shè)計等擎淤。再有就是業(yè)務(wù)代碼的改造，一些關(guān)聯(lián)查詢要改造秸仙，一些單表orderBy的問題需要特殊處理嘴拢，也包括groupBy語句，如何解決這些副作用不是一句兩句能夠說清楚的寂纪，以后有時間席吴，我單獨講講這些。
該總結(jié)一下這種模式的優(yōu)缺點了捞蛋，如下：
優(yōu)點：減少數(shù)據(jù)庫單表的壓力孝冒。
缺點：事務(wù)保證困難、業(yè)務(wù)邏輯需要做大量改造襟交。
7迈倍、彈性伸縮模式
這種模式主要解決突發(fā)流量的到來，導(dǎo)致無法橫向擴展或者橫向擴展太慢捣域，進而影響業(yè)務(wù)啼染，全站崩潰的問題。這個模式是一種相對來說比較高級的技術(shù)焕梅，也是各大公司目前都在研究迹鹅、試用的技術(shù)。
如上圖所示贞言，多了一個彈性伸縮服務(wù)斜棚，用來動態(tài)的增加、減少實例。原理上非常簡單弟蚀，但是這個模式到底解決了什么問題呢蚤霞？先說說由來和意義。
每年的雙11义钉、618或者一些大促銷到來之前昧绣，我們都會為大流量的到來做以下幾個方面的工作：提前準(zhǔn)備10倍甚至更多的機器，即便用不上也要放在那里備著捶闸，以防萬一夜畴，這樣浪費了大量的資源。每臺機器配置删壮、調(diào)試贪绘、引流，以便讓所有的機器都可用央碟，這樣浪費了大量的人力税灌、物力，更容易出錯亿虽。如果機器準(zhǔn)備不充分垄琐，那么還要加班加點的重復(fù)上面的工作，這樣特別容易出錯经柴，引來領(lǐng)導(dǎo)的不滿，沒時間回家陪老婆墩朦，然后你老婆就……哈哈
在雙十一之后坯认，我們還要人工做縮容，非常的辛苦氓涣。一般一年中會有多次促銷牛哺，那么我們就會一直這樣，實在是煩劳吠！
最嚴(yán)重的引润，突然間的大流量爆發(fā)，會讓我們猝不及防痒玩，半夜起來擴容是正常不過的事情淳附，為此，我們偷懶起來蠢古，要更多的機器備著奴曙，也就出現(xiàn)了大量CPU利用率為1%的機器。
相信我草讶，如果你是老板一定很震驚吧洽糟！
哈哈，那么如何改變這種情況呢？請接著看
為此坤溃，首先把所有的計算資源整合成資源池的概念拍霜，然后通過一些策略、監(jiān)控薪介、服務(wù)祠饺，動態(tài)的從資源池中獲取資源，用完后再放回到池子中昭灵，供其他系統(tǒng)使用吠裆。具體實現(xiàn)上比較成熟的兩種資源池方案是VM、docker烂完，每個都有著自己強大的生態(tài)试疙。監(jiān)控點有CPU、內(nèi)存抠蚣、硬盤祝旷、網(wǎng)絡(luò)IO、服務(wù)質(zhì)量等嘶窄，根據(jù)這些怀跛，再配合一些預(yù)留、擴張柄冲、收縮策略吻谋，就可以簡單的實現(xiàn)自動收縮。怎么樣现横？是不是很神奇漓拾？深入的內(nèi)容我會在后面的文章中詳細(xì)的講述，該總結(jié)以下這種模式的優(yōu)缺點了戒祠。如下：
優(yōu)點：彈性骇两、隨需計算，充分優(yōu)化企業(yè)計算資源姜盈。
缺點：應(yīng)用要從架構(gòu)層做到可橫向擴展化改造低千、依賴的底層配套比較多，對技術(shù)水平馏颂、實力示血、應(yīng)用規(guī)模要求比較高。
8饱亮、多機房模式
這種模式主要解決不同地區(qū)高性能矾芙、高可用的問題
隨著應(yīng)用用戶的不斷增加，用戶群體分布在全球各地近上，如果把服務(wù)器都部署在一個地方剔宪，一個地方，比如北京，那么美國的用戶使用應(yīng)用的時候會特別慢葱绒，因為每個請求都需要通過海底光纜走上那么一秒鐘左右感帅，這樣對用戶體檢及其不好，怎么辦地淀？使用多機房部署失球。
用戶請求一個連接A
通過DNS智能解析到離用戶最近的機房B
使用B機房服務(wù)連接A
是不是覺得很簡單，沒啥帮毁？其實這里面的問題沒有表面這么簡單实苞，下面一一道來，
首先是數(shù)據(jù)同步問題烈疚，在中國產(chǎn)生的數(shù)據(jù)要同步到美國黔牵，美國的也一樣，數(shù)據(jù)同步就會涉及數(shù)據(jù)版本爷肝、一致性猾浦、更新丟棄、刪除等問題灯抛。
其次是一地多機房的請求路由問題金赦，典型的是如上圖，中國的北京機房和杭州機房对嚼，如果北京機房掛了夹抗，那么要能夠通過路由把所有發(fā)往北京機房的請求轉(zhuǎn)發(fā)到杭州機房，異地也存在這個問題纵竖。
