前言

工作也有幾多年了，無論是身邊遇到的還是耳間聞到的，多多少少也積攢了自己的一些經驗和思考，當然，博主并沒有太多接觸高大上的分布式架構實踐，相對比較零碎，隨時補充。俗話說得好，冰凍三尺非一日之寒，滴水穿石非一日之功，羅馬也不是一天就建成的，當然對于我們開發人員來說，一個好的架構也不是一蹴而就的。

初始搭建 

開始的開始，就是各種框架一搭，然后扔到Tomcat容器中跑就是了，這時候我們的文件、數據庫、應用都在一個服務器上。

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服務分離[[207874]]

隨著系統的的上線，用戶量也會逐步上升，很明顯一臺服務器已經滿足不了系統的負載，這時我們就要在服務器還沒有超載時，提前做好準備。

由于我們是單體架構，優化架構在短時間內是不現實的，增加機器是一個不錯的選擇。這時，我們可能要把應用和數據庫服務單獨部署，如果有條件也可以把文件服務器單獨部署。

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反向代理[[207874]]

為了提升服務處理能力，我們在Tomcat容器前加一個代理服務器，我一般使用Nginx，當然你如果更熟悉Apache也未嘗不可。

用戶的請求發送給反向代理，然后反向代理把請求轉發到后端的服務器。

嚴格意義上來說，Nginx是屬于Web服務器，一般處理靜態HTML、CSS、JS請求，而Tomcat屬于Web容器，專門處理JSP請求，當然Tomcat也是支持html的，只是效果沒Nginx好而已。

反向代理的優勢，如下：

• 隱藏真實后端服務
• 負載均衡集群
• 高可用集群
• 緩存靜態內容實現動靜分離
• 安全限流
• 靜態文件壓縮
• 解決多個服務跨域問題
• 合并靜態請求(HTTP/2.0后已經被弱化)
• 防火墻
• SSL以及http2

動靜分離 

基于以上Nginx反向代理，我們還可以實現動靜分離，靜態請求如HTML、CSS、JS等請求交給Nginx處理，動態請求分發給后端Tomcat處理。

Nginx 升級到1.9.5+可以開啟HTTP/2.0時代，加速網站訪問。

當然，如果公司不差錢，CDN也是一個不錯的選擇。

服務拆分 

在這分布式微服務已經普遍流行的年代，其實我們沒必要踩過多的坑，就很容易進行拆分。市面上已經有相對比較成熟的技術，比如阿里開源的Dubbo(官方明確表示已經開始維護了)，Spring家族的Spring Cloud，當然具體如何去實施，無論是技術還是業務方面都要有很好的把控。

Dubbo  

SpringCloud

• 服務發現——Netflix Eureka
• 客服端負載均衡——Netflix Ribbon
• 斷路器——Netflix Hystrix
• 服務網關——Netflix Zuul
• 分布式配置——Spring Cloud Config

微服務與輕量級通信

• 同步通信和異步通信
• 遠程調用RPC
• REST
• 消息隊列

持續集成部署 

服務拆分以后，隨著而來的就是持續集成部署，你可能會用到以下工具：Docker、Jenkins、Git、Maven。

圖片源于網絡，基本拓撲結構如下所示：

整個持續集成平臺架構演進到如下圖所示：

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服務集群 

Linux集群主要分成三大類( 高可用集群， 負載均衡集群，科學計算集群)。其實，我們最常見的也是生產中最常接觸到的就是負載均衡集群。

負載均衡實現

• DNS負載均衡，一般域名注冊商的dns服務器不支持，但博主用的阿里云解析已經支持
• 四層負載均衡(F5、LVS)，工作在TCP協議下
• 七層負載均衡(Nginx、haproxy)，工作在Http協議下

分布式session

大家都知道，服務一般分為有狀態和無狀態，而分布式sessoion就是針對有狀態的服務。

分布式Session的幾種實現方式

• 基于數據庫的Session共享
• 基于resin/tomcat web容器本身的session復制機制
• 基于oscache/Redis/memcached 進行 session 共享。
• 基于cookie 進行session共享

分布式Session的幾種管理方式

Session Replication 方式管理 (即session復制)

• 簡介：將一臺機器上的Session數據廣播復制到集群中其余機器上
• 使用場景：機器較少，網絡流量較小
• 優點：實現簡單、配置較少、當網絡中有機器Down掉時不影響用戶訪問
• 缺點：廣播式復制到其余機器有一定廷時，帶來一定網絡開銷

Session Sticky 方式管理

• 簡介：即粘性Session、當用戶訪問集群中某臺機器后，強制指定后續所有請求均落到此機器上
• 使用場景：機器數適中、對穩定性要求不是非常苛刻
• 優點：實現簡單、配置方便、沒有額外網絡開銷
• 缺點：網絡中有機器Down掉時、用戶Session會丟失、容易造成單點故障

緩存集中式管理

• 簡介：將Session存入分布式緩存集群中的某臺機器上，當用戶訪問不同節點時先從緩存中拿Session信息
• 使用場景：集群中機器數多、網絡環境復雜
• 優點：可靠性好
• 缺點：實現復雜、穩定性依賴于緩存的穩定性、Session信息放入緩存時要有合理的策略寫入

目前生產中使用到的

• 基于tomcat配置實現的MemCache緩存管理session實現(麻煩)
• 基于OsCache和shiro組播的方式實現(網絡影響)
• 基于spring-session+redis實現的(最適合)

負載均衡策略

負載均衡策略的優劣及其實現的難易程度有兩個關鍵因素：負載均衡算法，對網絡系統狀況的檢測方式和能力。

1、rr 輪詢調度算法。顧名思義，輪詢分發請求。

優點：實現簡單

缺點：不考慮每臺服務器的處理能力

2、wrr 加權調度算法。我們給每個服務器設置權值weight，負載均衡調度器根據權值調度服務器，服務器被調用的次數跟權值成正比。

優點：考慮了服務器處理能力的不同

3、sh 原地址散列：提取用戶IP，根據散列函數得出一個key，再根據靜態映射表，查處對應的value，即目標服務器IP。過目標機器超負荷，則返回空。

4、dh 目標地址散列：同上，只是現在提取的是目標地址的IP來做哈希。

優點：以上兩種算法的都能實現同一個用戶訪問同一個服務器。

5、lc 最少連接。優先把請求轉發給連接數少的服務器。

優點：使得集群中各個服務器的負載更加均勻。

6、wlc 加權最少連接。在lc的基礎上，為每臺服務器加上權值。算法為：(活動連接數*256+非活動連接數)÷權重 ，計算出來的值小的服務器優先被選擇。

優點：可以根據服務器的能力分配請求。

7、sed 最短期望延遲。其實sed跟wlc類似，區別是不考慮非活動連接數。算法為：(活動連接數+1)*256÷權重，同樣計算出來的值小的服務器優先被選擇。

8、nq 永不排隊。改進的sed算法。我們想一下什么情況下才能“永不排隊”，那就是服務器的連接數為0的時候，那么假如有服務器連接數為0，均衡器直接把請求轉發給它，無需經過sed的計算。

9、LBLC 基于局部性的最少連接。均衡器根據請求的目的IP地址，找出該IP地址最近被使用的服務器，把請求轉發之，若該服務器超載，最采用最少連接數算法。

10、LBLCR 帶復制的基于局部性的最少連接。均衡器根據請求的目的IP地址，找出該IP地址最近使用的“服務器組”，注意，并不是具體某個服務器，然后采用最少連接數從該組中挑出具體的某臺服務器出來，把請求轉發之。若該服務器超載，那么根據最少連接數算法，在集群的非本服務器組的服務器中，找出一臺服務器出來，加入本服務器組，然后把請求轉發之。

讀寫分離 

MySQL主從配置，讀寫分離并引入中間件，開源的MyCat，阿里的DRDS都是不錯的選擇。

如果是對高可用要求比較高，但是又沒有相應的技術保障，建議使用阿里云的RDS或者Redis相關數據庫，省事省力又省錢。

全文檢索 

如果有搜索業務需求，引入solr或者elasticsearch也是一個不錯的選擇，不要什么都塞進關系型數據庫。

緩存優化 

引入緩存無非是為了減輕后端數據庫服務的壓力，防止其"罷工"。

常見的緩存服務有，Ehcache、OsCache、MemCache、Redis，當然這些都是主流經得起考驗的緩存技術實現，特別是Redis已大規模運用于分布式集群服務中，并證明了自己優越的性能。

消息隊列 

異步通知：比如短信驗證，郵件驗證這些非實時反饋性的邏輯操作。 

流量削鋒：應該是消息隊列中的常用場景，一般在秒殺或團搶活動中使用廣泛。

日志處理：系統中日志是必不可少的，但是如何去處理高并發下的日志確是一個技術活，一不小心可能會壓垮整個服務。工作中我們常用到的開源日志ELK，為嘛中間會加一個Kafka或者redis就是這么一個道理(一群人涌入和排隊進的區別)。

消息通訊：點對點通信(個人對個人)或發布訂閱模式(聊天室)。

日志服務 

消息隊列中提到的ELK開源日志組間對于中小型創業供公司是一個不錯的選擇。

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安全優化 

以上種種，沒有安全做保證可能都會歸于零。

• 阿里云的VPN虛擬專有網絡以及安全組配置
• 自建機房的話，要自行配置防火墻安全策略
• 相關服務訪問，比如MySQL、Redis、Solr等如果沒有特殊需求盡量使用內網訪問并設置鑒權
• 盡量使用代理服務器，不要對外開放過多的端口
• https配合HTTP/2.0也是個不錯的選擇