1. 概述

本文以淘寶作為例子尝艘，介紹從一百個(gè)并發(fā)到千萬級(jí)并發(fā)情況下服務(wù)端的架構(gòu)的演進(jìn)過程演侯，同時(shí)列舉出每個(gè)演進(jìn)階段會(huì)遇到的相關(guān)技術(shù)背亥，讓大家對(duì)架構(gòu)的演進(jìn)有一個(gè)整體的認(rèn)知秒际，文章最后匯總了一些架構(gòu)設(shè)計(jì)的原則。

2. 基本概念

在介紹架構(gòu)之前尖啡，為了避免部分讀者對(duì)架構(gòu)設(shè)計(jì)中的一些概念不了解橄仆，下面對(duì)幾個(gè)最基礎(chǔ)的概念進(jìn)行介紹：

分布式

系統(tǒng)中的多個(gè)模塊在不同服務(wù)器上部署，即可稱為分布式系統(tǒng)衅斩，如Tomcat和數(shù)據(jù)庫分別部署在不同的服務(wù)器上盆顾，或兩個(gè)相同功能的Tomcat分別部署在不同服務(wù)器上

高可用

系統(tǒng)中部分節(jié)點(diǎn)失效時(shí)，其他節(jié)點(diǎn)能夠接替它繼續(xù)提供服務(wù)畏梆，則可認(rèn)為系統(tǒng)具有高可用性

集群

一個(gè)特定領(lǐng)域的軟件部署在多臺(tái)服務(wù)器上并作為一個(gè)整體提供一類服務(wù)您宪，這個(gè)整體稱為集群。如Zookeeper中的Master和Slave分別部署在多臺(tái)服務(wù)器上奠涌，共同組成一個(gè)整體提供集中配置服務(wù)宪巨。在常見的集群中，客戶端往往能夠連接任意一個(gè)節(jié)點(diǎn)獲得服務(wù)铣猩，并且當(dāng)集群中一個(gè)節(jié)點(diǎn)掉線時(shí)揖铜，其他節(jié)點(diǎn)往往能夠自動(dòng)的接替它繼續(xù)提供服務(wù)茴丰，這時(shí)候說明集群具有高可用性

負(fù)載均衡

請(qǐng)求發(fā)送到系統(tǒng)時(shí)达皿，通過某些方式把請(qǐng)求均勻分發(fā)到多個(gè)節(jié)點(diǎn)上天吓，使系統(tǒng)中每個(gè)節(jié)點(diǎn)能夠均勻的處理請(qǐng)求負(fù)載，則可認(rèn)為系統(tǒng)是負(fù)載均衡的

正向代理和反向代理

系統(tǒng)內(nèi)部要訪問外部網(wǎng)絡(luò)時(shí)峦椰，統(tǒng)一通過一個(gè)代理服務(wù)器把請(qǐng)求轉(zhuǎn)發(fā)出去龄寞，在外部網(wǎng)絡(luò)看來就是代理服務(wù)器發(fā)起的訪問，此時(shí)代理服務(wù)器實(shí)現(xiàn)的是正向代理汤功；當(dāng)外部請(qǐng)求進(jìn)入系統(tǒng)時(shí)物邑，代理服務(wù)器把該請(qǐng)求轉(zhuǎn)發(fā)到系統(tǒng)中的某臺(tái)服務(wù)器上，對(duì)外部請(qǐng)求來說滔金，與之交互的只有代理服務(wù)器色解，此時(shí)代理服務(wù)器實(shí)現(xiàn)的是反向代理。簡單來說餐茵，正向代理是代理服務(wù)器代替系統(tǒng)內(nèi)部來訪問外部網(wǎng)絡(luò)的過程科阎，反向代理是外部請(qǐng)求訪問系統(tǒng)時(shí)通過代理服務(wù)器轉(zhuǎn)發(fā)到內(nèi)部服務(wù)器的過程。

3. 架構(gòu)演進(jìn)

3.1 單機(jī)架構(gòu)

以淘寶作為例子忿族。在網(wǎng)站最初時(shí)锣笨，應(yīng)用數(shù)量與用戶數(shù)都較少，可以把Tomcat和數(shù)據(jù)庫部署在同一臺(tái)服務(wù)器上道批。瀏覽器往www.taobao.com發(fā)起請(qǐng)求時(shí)错英，首先經(jīng)過DNS服務(wù)器（域名系統(tǒng)）把域名轉(zhuǎn)換為實(shí)際IP地址10.102.4.1，瀏覽器轉(zhuǎn)而訪問該IP對(duì)應(yīng)的Tomcat隆豹。

隨著用戶數(shù)的增長椭岩，Tomcat和數(shù)據(jù)庫之間競爭資源，單機(jī)性能不足以支撐業(yè)務(wù)

3.2 第一次演進(jìn)：Tomcat與數(shù)據(jù)庫分開部署

Tomcat和數(shù)據(jù)庫分別獨(dú)占服務(wù)器資源噪伊，顯著提高兩者各自性能簿煌。

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

3.3 第二次演進(jìn)：引入本地緩存和分布式緩存

在Tomcat同服務(wù)器上或同JVM中增加本地緩存鉴吹，并在外部增加分布式緩存姨伟，緩存熱門商品信息或熱門商品的html頁面等。通過緩存能把絕大多數(shù)請(qǐng)求在讀寫數(shù)據(jù)庫前攔截掉豆励，大大降低數(shù)據(jù)庫壓力夺荒。其中涉及的技術(shù)包括：使用memcached作為本地緩存，使用Redis作為分布式緩存良蒸，還會(huì)涉及緩存一致性技扼、緩存穿透/擊穿、緩存雪崩嫩痰、熱點(diǎn)數(shù)據(jù)集中失效等問題剿吻。

緩存抗住了大部分的訪問請(qǐng)求，隨著用戶數(shù)的增長串纺，并發(fā)壓力主要落在單機(jī)的Tomcat上丽旅，響應(yīng)逐漸變慢

3.4 第三次演進(jìn)：引入反向代理實(shí)現(xiàn)負(fù)載均衡

在多臺(tái)服務(wù)器上分別部署Tomcat椰棘，使用反向代理軟件（Nginx）把請(qǐng)求均勻分發(fā)到每個(gè)Tomcat中。此處假設(shè)Tomcat最多支持100個(gè)并發(fā)榄笙，Nginx最多支持50000個(gè)并發(fā)邪狞，那么理論上Nginx把請(qǐng)求分發(fā)到500個(gè)Tomcat上，就能抗住50000個(gè)并發(fā)茅撞。其中涉及的技術(shù)包括：Nginx帆卓、HAProxy，兩者都是工作在網(wǎng)絡(luò)第七層的反向代理軟件米丘，主要支持http協(xié)議剑令，還會(huì)涉及session共享、文件上傳下載的問題拄查。

反向代理使應(yīng)用服務(wù)器可支持的并發(fā)量大大增加尚洽，但并發(fā)量的增長也意味著更多請(qǐng)求穿透到數(shù)據(jù)庫，單機(jī)的數(shù)據(jù)庫最終成為瓶頸

3.5 第四次演進(jìn)：數(shù)據(jù)庫讀寫分離

把數(shù)據(jù)庫劃分為讀庫和寫庫靶累，讀庫可以有多個(gè)腺毫，通過同步機(jī)制把寫庫的數(shù)據(jù)同步到讀庫，對(duì)于需要查詢最新寫入數(shù)據(jù)場景挣柬，可通過在緩存中多寫一份潮酒，通過緩存獲得最新數(shù)據(jù)。其中涉及的技術(shù)包括：Mycat邪蛔，它是數(shù)據(jù)庫中間件急黎，可通過它來組織數(shù)據(jù)庫的分離讀寫和分庫分表，客戶端通過它來訪問下層數(shù)據(jù)庫侧到，還會(huì)涉及數(shù)據(jù)同步勃教，數(shù)據(jù)一致性的問題。

業(yè)務(wù)逐漸變多匠抗，不同業(yè)務(wù)之間的訪問量差距較大故源，不同業(yè)務(wù)直接競爭數(shù)據(jù)庫，相互影響性能

3.6 第五次演進(jìn)：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)庫中汞贸，使業(yè)務(wù)之間的資源競爭降低绳军，對(duì)于訪問量大的業(yè)務(wù)，可以部署更多的服務(wù)器來支撐矢腻。這樣同時(shí)導(dǎo)致跨業(yè)務(wù)的表無法直接做關(guān)聯(lián)分析门驾，需要通過其他途徑來解決，但這不是本文討論的重點(diǎn)多柑，有興趣的可以自行搜索解決方案奶是。

隨著用戶數(shù)的增長，單機(jī)的寫庫會(huì)逐漸會(huì)達(dá)到性能瓶頸

3.7 第六次演進(jìn)：把大表拆分為小表

比如針對(duì)評(píng)論數(shù)據(jù)，可按照商品ID進(jìn)行hash聂沙，路由到對(duì)應(yīng)的表中存儲(chǔ)腐魂；針對(duì)支付記錄，可按照小時(shí)創(chuàng)建表逐纬，每個(gè)小時(shí)表繼續(xù)拆分為小表，使用用戶ID或記錄編號(hào)來路由數(shù)據(jù)削樊。只要實(shí)時(shí)操作的表數(shù)據(jù)量足夠小豁生，請(qǐng)求能夠足夠均勻的分發(fā)到多臺(tái)服務(wù)器上的小表，那數(shù)據(jù)庫就能通過水平擴(kuò)展的方式來提高性能漫贞。其中前面提到的Mycat也支持在大表拆分為小表情況下的訪問控制甸箱。

這種做法顯著的增加了數(shù)據(jù)庫運(yùn)維的難度，對(duì)DBA的要求較高迅脐。數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)到這種結(jié)構(gòu)時(shí)芍殖，已經(jīng)可以稱為分布式數(shù)據(jù)庫，但是這只是一個(gè)邏輯的數(shù)據(jù)庫整體谴蔑，數(shù)據(jù)庫里不同的組成部分是由不同的組件單獨(dú)來實(shí)現(xiàn)的豌骏，如分庫分表的管理和請(qǐng)求分發(fā)，由Mycat實(shí)現(xiàn)隐锭，SQL的解析由單機(jī)的數(shù)據(jù)庫實(shí)現(xiàn)窃躲，讀寫分離可能由網(wǎng)關(guān)和消息隊(duì)列來實(shí)現(xiàn)，查詢結(jié)果的匯總可能由數(shù)據(jù)庫接口層來實(shí)現(xiàn)等等钦睡，這種架構(gòu)其實(shí)是MPP（大規(guī)模并行處理）架構(gòu)的一類實(shí)現(xiàn)蒂窒。

目前開源和商用都已經(jīng)有不少M(fèi)PP數(shù)據(jù)庫，開源中比較流行的有Greenplum荞怒、TiDB洒琢、Postgresql XC、HAWQ等褐桌，商用的如南大通用的GBase衰抑、睿帆科技的雪球DB、華為的LibrA等等荧嵌，不同的MPP數(shù)據(jù)庫的側(cè)重點(diǎn)也不一樣停士，如TiDB更側(cè)重于分布式OLTP場景，Greenplum更側(cè)重于分布式OLAP場景完丽，這些MPP數(shù)據(jù)庫基本都提供了類似Postgresql恋技、Oracle、MySQL那樣的SQL標(biāo)準(zhǔn)支持能力逻族，能把一個(gè)查詢解析為分布式的執(zhí)行計(jì)劃分發(fā)到每臺(tái)機(jī)器上并行執(zhí)行蜻底，最終由數(shù)據(jù)庫本身匯總數(shù)據(jù)進(jìn)行返回，也提供了諸如權(quán)限管理、分庫分表薄辅、事務(wù)要拂、數(shù)據(jù)副本等能力，并且大多能夠支持100個(gè)節(jié)點(diǎn)以上的集群站楚，大大降低了數(shù)據(jù)庫運(yùn)維的成本脱惰，并且使數(shù)據(jù)庫也能夠?qū)崿F(xiàn)水平擴(kuò)展。

數(shù)據(jù)庫和Tomcat都能夠水平擴(kuò)展窿春，可支撐的并發(fā)大幅提高拉一，隨著用戶數(shù)的增長，最終單機(jī)的Nginx會(huì)成為瓶頸

3.8 第七次演進(jìn)：使用LVS或F5來使多個(gè)Nginx負(fù)載均衡

由于瓶頸在Nginx旧乞，因此無法通過兩層的Nginx來實(shí)現(xiàn)多個(gè)Nginx的負(fù)載均衡蔚润。圖中的LVS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是軟件尺栖，運(yùn)行在操作系統(tǒng)內(nèi)核態(tài)嫡纠，可對(duì)TCP請(qǐng)求或更高層級(jí)的網(wǎng)絡(luò)協(xié)議進(jìn)行轉(zhuǎn)發(fā)，因此支持的協(xié)議更豐富延赌，并且性能也遠(yuǎn)高于Nginx除盏，可假設(shè)單機(jī)的LVS可支持幾十萬個(gè)并發(fā)的請(qǐng)求轉(zhuǎn)發(fā)；F5是一種負(fù)載均衡硬件挫以，與LVS提供的能力類似痴颊，性能比LVS更高，但價(jià)格昂貴屡贺。由于LVS是單機(jī)版的軟件蠢棱，若LVS所在服務(wù)器宕機(jī)則會(huì)導(dǎo)致整個(gè)后端系統(tǒng)都無法訪問，因此需要有備用節(jié)點(diǎn)甩栈⌒合桑可使用keepalived軟件模擬出虛擬IP，然后把虛擬IP綁定到多臺(tái)LVS服務(wù)器上量没，瀏覽器訪問虛擬IP時(shí)玉转，會(huì)被路由器重定向到真實(shí)的LVS服務(wù)器，當(dāng)主LVS服務(wù)器宕機(jī)時(shí)殴蹄，keepalived軟件會(huì)自動(dòng)更新路由器中的路由表究抓，把虛擬IP重定向到另外一臺(tái)正常的LVS服務(wù)器，從而達(dá)到LVS服務(wù)器高可用的效果袭灯。

此處需要注意的是刺下，上圖中從Nginx層到Tomcat層這樣畫并不代表全部Nginx都轉(zhuǎn)發(fā)請(qǐng)求到全部的Tomcat，在實(shí)際使用時(shí)稽荧，可能會(huì)是幾個(gè)Nginx下面接一部分的Tomcat橘茉，這些Nginx之間通過keepalived實(shí)現(xiàn)高可用，其他的Nginx接另外的Tomcat，這樣可接入的Tomcat數(shù)量就能成倍的增加畅卓。

由于LVS也是單機(jī)的擅腰，隨著并發(fā)數(shù)增長到幾十萬時(shí)，LVS服務(wù)器最終會(huì)達(dá)到瓶頸翁潘，此時(shí)用戶數(shù)達(dá)到千萬甚至上億級(jí)別趁冈，用戶分布在不同的地區(qū)，與服務(wù)器機(jī)房距離不同拜马，導(dǎo)致了訪問的延遲會(huì)明顯不同

3.9 第八次演進(jìn)：通過DNS輪詢實(shí)現(xiàn)機(jī)房間的負(fù)載均衡

在DNS服務(wù)器中可配置一個(gè)域名對(duì)應(yīng)多個(gè)IP地址渗勘，每個(gè)IP地址對(duì)應(yīng)到不同的機(jī)房里的虛擬IP。當(dāng)用戶訪問www.taobao.com時(shí)一膨，DNS服務(wù)器會(huì)使用輪詢策略或其他策略，來選擇某個(gè)IP供用戶訪問洒沦。此方式能實(shí)現(xiàn)機(jī)房間的負(fù)載均衡豹绪，至此，系統(tǒng)可做到機(jī)房級(jí)別的水平擴(kuò)展申眼，千萬級(jí)到億級(jí)的并發(fā)量都可通過增加機(jī)房來解決瞒津，系統(tǒng)入口處的請(qǐng)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)展括尸，檢索巷蚪、分析等需求越來越豐富，單單依靠數(shù)據(jù)庫無法解決如此豐富的需求

3.10 第九次演進(jìn)：引入NoSQL數(shù)據(jù)庫和搜索引擎等技術(shù)

當(dāng)數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)多到一定規(guī)模時(shí)濒翻，數(shù)據(jù)庫就不適用于復(fù)雜的查詢了屁柏，往往只能滿足普通查詢的場景。對(duì)于統(tǒng)計(jì)報(bào)表場景有送，在數(shù)據(jù)量大時(shí)不一定能跑出結(jié)果淌喻，而且在跑復(fù)雜查詢時(shí)會(huì)導(dǎo)致其他查詢變慢，對(duì)于全文檢索雀摘、可變數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)等場景裸删，數(shù)據(jù)庫天生不適用。因此需要針對(duì)特定的場景阵赠，引入合適的解決方案涯塔。如對(duì)于海量文件存儲(chǔ)，可通過分布式文件系統(tǒng)HDFS解決清蚀，對(duì)于key value類型的數(shù)據(jù)匕荸，可通過HBase和Redis等方案解決，對(duì)于全文檢索場景枷邪，可通過搜索引擎如ElasticSearch解決每聪，對(duì)于多維分析場景，可通過Kylin或Druid等方案解決。

當(dāng)然药薯，引入更多組件同時(shí)會(huì)提高系統(tǒng)的復(fù)雜度绑洛，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童本，需要有更多的運(yùn)維手段來管理這些組件等真屯。

引入更多組件解決了豐富的需求藻懒，業(yè)務(wù)維度能夠極大擴(kuò)充莫矗，隨之而來的是一個(gè)應(yīng)用中包含了太多的業(yè)務(wù)代碼，業(yè)務(wù)的升級(jí)迭代變得困難

3.11 第十次演進(jìn)：大應(yīng)用拆分為小應(yīng)用

按照業(yè)務(wù)板塊來劃分應(yīng)用代碼县习，使單個(gè)應(yīng)用的職責(zé)更清晰泵额，相互之間可以做到獨(dú)立升級(jí)迭代配深。這時(shí)候應(yīng)用之間可能會(huì)涉及到一些公共配置，可以通過分布式配置中心Zookeeper來解決嫁盲。

不同應(yīng)用之間存在共用的模塊篓叶，由應(yīng)用單獨(dú)管理會(huì)導(dǎo)致相同代碼存在多份，導(dǎo)致公共功能升級(jí)時(shí)全部應(yīng)用代碼都要跟著升級(jí)

3.12 第十一次演進(jìn)：復(fù)用的功能抽離成微服務(wù)

如用戶管理羞秤、訂單缸托、支付、鑒權(quán)等功能在多個(gè)應(yīng)用中都存在瘾蛋，那么可以把這些功能的代碼單獨(dú)抽取出來形成一個(gè)單獨(dú)的服務(wù)來管理俐镐，這樣的服務(wù)就是所謂的微服務(wù)，應(yīng)用和服務(wù)之間通過HTTP哺哼、TCP或RPC請(qǐng)求等多種方式來訪問公共服務(wù)佩抹，每個(gè)單獨(dú)的服務(wù)都可以由單獨(dú)的團(tuán)隊(duì)來管理。此外取董，可以通過Dubbo匹摇、SpringCloud等框架實(shí)現(xiàn)服務(wù)治理、限流甲葬、熔斷廊勃、降級(jí)等功能，提高服務(wù)的穩(wěn)定性和可用性经窖。

不同服務(wù)的接口訪問方式不同坡垫，應(yīng)用代碼需要適配多種訪問方式才能使用服務(wù)，此外画侣，應(yīng)用訪問服務(wù)冰悠，服務(wù)之間也可能相互訪問，調(diào)用鏈將會(huì)變得非常復(fù)雜配乱，邏輯變得混亂

3.13 第十二次演進(jìn)：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(jìn)行訪問協(xié)議轉(zhuǎn)換溉卓，應(yīng)用統(tǒng)一通過ESB來訪問后端服務(wù)皮迟，服務(wù)與服務(wù)之間也通過ESB來相互調(diào)用，以此降低系統(tǒng)的耦合程度桑寨。這種單個(gè)應(yīng)用拆分為多個(gè)應(yīng)用伏尼，公共服務(wù)單獨(dú)抽取出來來管理，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)尉尾，就是所謂的SOA（面向服務(wù)）架構(gòu)爆阶，這種架構(gòu)與微服務(wù)架構(gòu)容易混淆，因?yàn)楸憩F(xiàn)形式十分相似沙咏。個(gè)人理解辨图，微服務(wù)架構(gòu)更多是指把系統(tǒng)里的公共服務(wù)抽取出來單獨(dú)運(yùn)維管理的思想，而SOA架構(gòu)則是指一種拆分服務(wù)并使服務(wù)接口訪問變得統(tǒng)一的架構(gòu)思想肢藐，SOA架構(gòu)中包含了微服務(wù)的思想故河。

業(yè)務(wù)不斷發(fā)展，應(yīng)用和服務(wù)都會(huì)不斷變多吆豹，應(yīng)用和服務(wù)的部署變得復(fù)雜鱼的，同一臺(tái)服務(wù)器上部署多個(gè)服務(wù)還要解決運(yùn)行環(huán)境沖突的問題，此外瞻讽，對(duì)于如大促這類需要?jiǎng)討B(tài)擴(kuò)縮容的場景鸳吸，需要水平擴(kuò)展服務(wù)的性能熏挎，就需要在新增的服務(wù)上準(zhǔn)備運(yùn)行環(huán)境速勇，部署服務(wù)等，運(yùn)維將變得十分困難

3.14 第十三次演進(jìn)：引入容器化技術(shù)實(shí)現(xiàn)運(yùn)行環(huán)境隔離與動(dòng)態(tài)服務(wù)管理

目前最流行的容器化技術(shù)是Docker坎拐，最流行的容器管理服務(wù)是Kubernetes(K8S)烦磁，應(yīng)用/服務(wù)可以打包為Docker鏡像，通過K8S來動(dòng)態(tài)分發(fā)和部署鏡像哼勇。Docker鏡像可理解為一個(gè)能運(yùn)行你的應(yīng)用/服務(wù)的最小的操作系統(tǒng)都伪，里面放著應(yīng)用/服務(wù)的運(yùn)行代碼，運(yùn)行環(huán)境根據(jù)實(shí)際的需要設(shè)置好积担。把整個(gè)“操作系統(tǒng)”打包為一個(gè)鏡像后陨晶，就可以分發(fā)到需要部署相關(guān)服務(wù)的機(jī)器上，直接啟動(dòng)Docker鏡像就可以把服務(wù)起起來帝璧，使服務(wù)的部署和運(yùn)維變得簡單先誉。

在大促的之前，可以在現(xiàn)有的機(jī)器集群上劃分出服務(wù)器來啟動(dòng)Docker鏡像的烁，增強(qiáng)服務(wù)的性能褐耳，大促過后就可以關(guān)閉鏡像，對(duì)機(jī)器上的其他服務(wù)不造成影響（在3.14節(jié)之前渴庆，服務(wù)運(yùn)行在新增機(jī)器上需要修改系統(tǒng)配置來適配服務(wù)铃芦，這會(huì)導(dǎo)致機(jī)器上其他服務(wù)需要的運(yùn)行環(huán)境被破壞）雅镊。

使用容器化技術(shù)后服務(wù)動(dòng)態(tài)擴(kuò)縮容問題得以解決，但是機(jī)器還是需要公司自身來管理刃滓，在非大促的時(shí)候仁烹，還是需要閑置著大量的機(jī)器資源來應(yīng)對(duì)大促，機(jī)器自身成本和運(yùn)維成本都極高注盈，資源利用率低

3.15 第十四次演進(jìn)：以云平臺(tái)承載系統(tǒng)

系統(tǒng)可部署到公有云上晃危，利用公有云的海量機(jī)器資源，解決動(dòng)態(tài)硬件資源的問題老客，在大促的時(shí)間段里僚饭，在云平臺(tái)中臨時(shí)申請(qǐng)更多的資源，結(jié)合Docker和K8S來快速部署服務(wù)胧砰，在大促結(jié)束后釋放資源鳍鸵，真正做到按需付費(fèi)，資源利用率大大提高尉间，同時(shí)大大降低了運(yùn)維成本偿乖。

所謂的云平臺(tái)，就是把海量機(jī)器資源哲嘲，通過統(tǒng)一的資源管理贪薪，抽象為一個(gè)資源整體，在之上可按需動(dòng)態(tài)申請(qǐng)硬件資源（如CPU眠副、內(nèi)存画切、網(wǎng)絡(luò)等），并且之上提供通用的操作系統(tǒng)囱怕，提供常用的技術(shù)組件（如Hadoop技術(shù)棧霍弹，MPP數(shù)據(jù)庫等）供用戶使用，甚至提供開發(fā)好的應(yīng)用娃弓，用戶不需要關(guān)系應(yīng)用內(nèi)部使用了什么技術(shù)典格，就能夠解決需求（如音視頻轉(zhuǎn)碼服務(wù)、郵件服務(wù)台丛、個(gè)人博客等）耍缴。在云平臺(tái)中會(huì)涉及如下幾個(gè)概念：

**IaaS：**基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù)。對(duì)應(yīng)于上面所說的機(jī)器資源統(tǒng)一為資源整體挽霉，可動(dòng)態(tài)申請(qǐng)硬件資源的層面防嗡；

**PaaS：**平臺(tái)即服務(wù)。對(duì)應(yīng)于上面所說的提供常用的技術(shù)組件方便系統(tǒng)的開發(fā)和維護(hù)炼吴；

**SaaS：**軟件即服務(wù)本鸣。對(duì)應(yīng)于上面所說的提供開發(fā)好的應(yīng)用或服務(wù)，按功能或性能要求付費(fèi)硅蹦。

至此荣德，以上所提到的從高并發(fā)訪問問題闷煤，到服務(wù)的架構(gòu)和系統(tǒng)實(shí)施的層面都有了各自的解決方案，但同時(shí)也應(yīng)該意識(shí)到涮瞻，在上面的介紹中鲤拿，其實(shí)是有意忽略了諸如跨機(jī)房數(shù)據(jù)同步、分布式事務(wù)實(shí)現(xiàn)等等的實(shí)際問題署咽，這些問題以后有機(jī)會(huì)再拿出來單獨(dú)討論

4. 架構(gòu)設(shè)計(jì)總結(jié)

架構(gòu)的調(diào)整是否必須按照上述演變路徑進(jìn)行近顷？

不是的，以上所說的架構(gòu)演變順序只是針對(duì)某個(gè)側(cè)面進(jìn)行單獨(dú)的改進(jìn)宁否，在實(shí)際場景中窒升，可能同一時(shí)間會(huì)有幾個(gè)問題需要解決，或者可能先達(dá)到瓶頸的是另外的方面慕匠，這時(shí)候就應(yīng)該按照實(shí)際問題實(shí)際解決饱须。如在政府類的并發(fā)量可能不大，但業(yè)務(wù)可能很豐富的場景台谊，高并發(fā)就不是重點(diǎn)解決的問題蓉媳，此時(shí)優(yōu)先需要的可能會(huì)是豐富需求的解決方案。

對(duì)于將要實(shí)施的系統(tǒng)锅铅，架構(gòu)應(yīng)該設(shè)計(jì)到什么程度酪呻？

對(duì)于單次實(shí)施并且性能指標(biāo)明確的系統(tǒng)，架構(gòu)設(shè)計(jì)到能夠支持系統(tǒng)的性能指標(biāo)要求就足夠了盐须，但要留有擴(kuò)展架構(gòu)的接口以便不備之需玩荠。對(duì)于不斷發(fā)展的系統(tǒng)，如電商平臺(tái)丰歌，應(yīng)設(shè)計(jì)到能滿足下一階段用戶量和性能指標(biāo)要求的程度姨蟋，并根據(jù)業(yè)務(wù)的增長不斷的迭代升級(jí)架構(gòu)屉凯，以支持更高的并發(fā)和更豐富的業(yè)務(wù)立帖。

服務(wù)端架構(gòu)和大數(shù)據(jù)架構(gòu)有什么區(qū)別？

所謂的“大數(shù)據(jù)”其實(shí)是海量數(shù)據(jù)采集清洗轉(zhuǎn)換悠砚、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)晓勇、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)服務(wù)等場景解決方案的一個(gè)統(tǒng)稱灌旧，在每一個(gè)場景都包含了多種可選的技術(shù)绑咱，如數(shù)據(jù)采集有Flume、Sqoop枢泰、Kettle等描融，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)有分布式文件系統(tǒng)HDFS、FastDFS衡蚂，NoSQL數(shù)據(jù)庫HBase窿克、MongoDB等骏庸，數(shù)據(jù)分析有Spark技術(shù)棧、機(jī)器學(xué)習(xí)算法等年叮【弑唬總的來說大數(shù)據(jù)架構(gòu)就是根據(jù)業(yè)務(wù)的需求，整合各種大數(shù)據(jù)組件組合而成的架構(gòu)只损，一般會(huì)提供分布式存儲(chǔ)一姿、分布式計(jì)算、多維分析跃惫、數(shù)據(jù)倉庫叮叹、機(jī)器學(xué)習(xí)算法等能力。而服務(wù)端架構(gòu)更多指的是應(yīng)用組織層面的架構(gòu)爆存，底層能力往往是由大數(shù)據(jù)架構(gòu)來提供衬横。

有沒有一些架構(gòu)設(shè)計(jì)的原則？

1.N+1設(shè)計(jì)终蒂。系統(tǒng)中的每個(gè)組件都應(yīng)做到?jīng)]有單點(diǎn)故障蜂林；

2.回滾設(shè)計(jì)。確保系統(tǒng)可以向前兼容拇泣，在系統(tǒng)升級(jí)時(shí)應(yīng)能有辦法回滾版本噪叙；

3.禁用設(shè)計(jì)。應(yīng)該提供控制具體功能是否可用的配置霉翔，在系統(tǒng)出現(xiàn)故障時(shí)能夠快速下線功能睁蕾；

4.監(jiān)控設(shè)計(jì)。在設(shè)計(jì)階段就要考慮監(jiān)控的手段债朵；

5.多活數(shù)據(jù)中心設(shè)計(jì)子眶。若系統(tǒng)需要極高的高可用，應(yīng)考慮在多地實(shí)施數(shù)據(jù)中心進(jìn)行多活序芦，至少在一個(gè)機(jī)房斷電的情況下系統(tǒng)依然可用臭杰；

6.采用成熟的技術(shù)。剛開發(fā)的或開源的技術(shù)往往存在很多隱藏的bug谚中，出了問題沒有商業(yè)支持可能會(huì)是一個(gè)災(zāi)難渴杆；

7.資源隔離設(shè)計(jì)。應(yīng)避免單一業(yè)務(wù)占用全部資源宪塔；

8.架構(gòu)應(yīng)能水平擴(kuò)展磁奖。系統(tǒng)只有做到能水平擴(kuò)展，才能有效避免瓶頸問題某筐；

9.非核心則購買比搭。非核心功能若需要占用大量的研發(fā)資源才能解決，則考慮購買成熟的產(chǎn)品南誊；

10.使用商用硬件身诺。商用硬件能有效降低硬件故障的機(jī)率蔽莱；

11.快速迭代。系統(tǒng)應(yīng)該快速開發(fā)小功能模塊戚长，盡快上線進(jìn)行驗(yàn)證盗冷，早日發(fā)現(xiàn)問題大大降低系統(tǒng)交付的風(fēng)險(xiǎn)；

12.無狀態(tài)設(shè)計(jì)同廉。服務(wù)接口應(yīng)該做成無狀態(tài)的仪糖，當(dāng)前接口的訪問不依賴于接口上次訪問的狀態(tài)。

記得轉(zhuǎn)發(fā)+關(guān)注+收藏哦