文中一部分為讀書筆記，一部分是個人經(jīng)驗總結(jié)，對大型分布式網(wǎng)站架構(gòu)有較好的參考價值。

一、大型分布式網(wǎng)站架構(gòu)技術(shù)

1、大型網(wǎng)站的特點

• 用 戶多，分布廣泛
• 大流量，高并發(fā)
• 海量數(shù)據(jù)，服務(wù)高可用
• 安全環(huán)境惡劣，易受網(wǎng)絡(luò)攻擊
• 功能多，變更快，頻繁發(fā)布
• 從小到大，漸進(jìn)發(fā)展
• 以用戶為中心
• 免費服務(wù)，付費體驗

2、大型網(wǎng)站架構(gòu)目標(biāo)

• 高性能：提供快速的訪問體驗。
• 高可用：網(wǎng)站服務(wù)一直可以正常訪問。
• 可伸縮：通過硬件增加/減少，提高/降低處理能力。
• 安全性：提供網(wǎng)站安全訪問和數(shù)據(jù)加密、安全存儲等策略。
• 擴展性：方便地通過新增/移除方式，增加/減少新的功能/模塊。
• 敏捷性：隨需應(yīng)變，快速響應(yīng)；

3、大型網(wǎng)站架構(gòu)模式

分層：一般可分為應(yīng)用層、服務(wù)層、數(shù)據(jù)層、管理層與分析層；

分割：一般按照業(yè)務(wù)/模塊/功能特點進(jìn)行劃分，比如應(yīng)用層分為首頁、用戶中心。

分布式：將應(yīng)用分開部署（比如多臺物理機），通過遠(yuǎn)程調(diào)用協(xié)同工作。

集群：一個應(yīng)用/模塊/功能部署多份（如：多臺物理機），通過負(fù)載均衡共同提供對外訪問。

緩存：將數(shù)據(jù)放在距離應(yīng)用或用戶最近的位置，加快訪問速度。

異步：將同步的操作異步化。客戶端發(fā)出請求，不等待服務(wù)端響應(yīng)，等服務(wù)端處理完畢后，使用通知或輪詢的方式告知請求方。一般指：請求——響應(yīng)——通知模式。

冗余：增加副本，提高可用性、安全性與性能。

安全：對已知問題有有效的解決方案，對未知/潛在問題建立發(fā)現(xiàn)和防御機制。

自動化：將重復(fù)的、不需要人工參與的事情，通過工具的方式，使用機器完成。

敏捷性：積極接受需求變更，快速響應(yīng)業(yè)務(wù)發(fā)展需求。

4、高性能架構(gòu)

以用戶為中心，提供快速的網(wǎng)頁訪問體驗。主要參數(shù)有較短的響應(yīng)時間、較大的并發(fā)處理能力、較高的吞吐量與穩(wěn)定的性能參數(shù)。

可分為前端優(yōu)化、應(yīng)用層優(yōu)化、代碼層優(yōu)化與存儲層優(yōu)化。

• 前端優(yōu)化：網(wǎng)站業(yè)務(wù)邏輯之前的部分；
• 瀏覽器優(yōu)化：減少HTTP請求數(shù)，使用瀏覽器緩存，啟用壓縮，CSS JS位置，JS異步，減少Cookie傳輸；CDN加速，反向代理；
• 應(yīng)用層優(yōu)化：處理網(wǎng)站業(yè)務(wù)的服務(wù)器。使用緩存，異步，集群
• 代碼優(yōu)化：合理的架構(gòu)，多線程，資源復(fù)用（對象池，線程池等），良好的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，JVM調(diào)優(yōu)，單例，Cache等；
• 存儲優(yōu)化：緩存、固態(tài)硬盤、光纖傳輸、優(yōu)化讀寫、磁盤冗余、分布式存儲（HDFS）、NoSQL等。

5、高可用架構(gòu)

大型網(wǎng)站應(yīng)該在任何時候都可以正常訪問，正常提供對外服務(wù)。因為大型網(wǎng)站的復(fù)雜性，分布式，廉價服務(wù)器，開源數(shù)據(jù)庫，操作系統(tǒng)等特點，要保證高可用是很困難的，也就是說網(wǎng)站的故障是不可避免的。

如何提高可用性，就是需要迫切解決的問題。首先，需要從架構(gòu)級別考慮，在規(guī)劃的時候，就考慮可用性。行業(yè)內(nèi)一般用幾個9表示可用性指標(biāo)，比如四個9（99.99），一年內(nèi)允許的不可用時間是53分鐘。

不同層級使用的策略不同，一般采用冗余備份和失效轉(zhuǎn)移解決高可用問題。

• 應(yīng)用層：一般設(shè)計為無狀態(tài)的，對于每次請求，使用哪一臺服務(wù)器處理是沒有影響的。一般使用負(fù)載均衡技術(shù)（需要解決Session同步問題）實現(xiàn)高可用。
• 服務(wù)層：負(fù)載均衡，分級管理，快速失?。ǔ瑫r設(shè)置），異步調(diào)用，服務(wù)降級，冪等設(shè)計等。
• 數(shù)據(jù)層：冗余備份（冷，熱備[同步，異步]，溫備），失效轉(zhuǎn)移（確認(rèn)，轉(zhuǎn)移，恢復(fù)）。數(shù)據(jù)高可用方面著名的理論基礎(chǔ)是CAP理論（持久性，可用性，數(shù)據(jù)一致性[強一致，用戶一致，最終一致]）  

6、可伸縮架構(gòu)

伸縮性是指在不改變原有架構(gòu)設(shè)計的基礎(chǔ)上，通過添加/減少硬件（服務(wù)器）的方式，提高/降低系統(tǒng)的處理能力。

• 應(yīng)用層：對應(yīng)用進(jìn)行垂直或水平切分。然后針對單一功能進(jìn)行負(fù)載均衡（DNS、HTTP[反向代理]、IP、鏈路層）。
• 服務(wù)層：與應(yīng)用層類似；
• 數(shù)據(jù)層：分庫、分表、NoSQL等；常用算法Hash，一致性Hash。

7、可擴展架構(gòu)

可以方便地進(jìn)行功能模塊的新增/移除，提供代碼/模塊級別良好的可擴展性。

• 模塊化，組件化：高內(nèi)聚，低耦合，提高復(fù)用性，擴展性。
• 穩(wěn)定接口：定義穩(wěn)定的接口，在接口不變的情況下，內(nèi)部結(jié)構(gòu)可以“隨意”變化。
• 設(shè)計模式：應(yīng)用面向?qū)ο笏枷?，原則，使用設(shè)計模式，進(jìn)行代碼層面的設(shè)計。
• 消息隊列：模塊化的系統(tǒng)，通過消息隊列進(jìn)行交互，使模塊之間的依賴解耦。
• 分布式服務(wù)：公用模塊服務(wù)化，提供其他系統(tǒng)使用，提高可重用性，擴展性。

8、安全架構(gòu)

對已知問題有有效的解決方案，對未知/潛在問題建立發(fā)現(xiàn)和防御機制。對于安全問題，首先要提高安全意識，建立一個安全的有效機制，從政策層面，組織層面進(jìn)行保障，比如服務(wù)器密碼不能泄露，密碼每月更新，并且三次內(nèi)不能重復(fù)；每周安全掃描等。以制度化的方式，加強安全體系的建設(shè)。同時，需要注意與安全有關(guān)的各個環(huán)節(jié)。安全問題不容忽視，包括基礎(chǔ)設(shè)施安全，應(yīng)用系統(tǒng)安全，數(shù)據(jù)保密安全等。

基礎(chǔ)設(shè)施安全：硬件采購，操作系統(tǒng)，網(wǎng)絡(luò)環(huán)境方面的安全。一般采用正規(guī)渠道購買高質(zhì)量的產(chǎn)品，選擇安全的操作系統(tǒng)，及時修補漏洞，安裝殺毒軟件防火墻。防范病毒，后門。設(shè)置防火墻策略，建立DDOS防御系統(tǒng)，使用攻擊檢測系統(tǒng)，進(jìn)行子網(wǎng)隔離等手段。

應(yīng)用系統(tǒng)安全：在程序開發(fā)時，對已知常用問題，使用正確的方式，在代碼層面解決掉。防止跨站腳本攻擊（XSS），注入攻擊，跨站請求偽造（CSRF），錯誤信息，HTML注釋，文件上傳，路徑遍歷等。還可以使用Web應(yīng)用防火墻（比如：ModSecurity），進(jìn)行安全漏洞掃描等措施，加強應(yīng)用級別的安全。

數(shù)據(jù)保密安全：存儲安全（存儲在可靠的設(shè)備，實時，定時備份），保存安全（重要的信息加密保存，選擇合適的人員復(fù)雜保存和檢測等），傳輸安全（防止數(shù)據(jù)竊取和數(shù)據(jù)篡改）；

常用的加解密算法（單項散列加密[MD5、SHA]，對稱加密[DES、3DES、RC]），非對稱加密[RSA]等。

9、敏捷性

網(wǎng)站的架構(gòu)設(shè)計，運維管理要適應(yīng)變化，提供高伸縮性，高擴展性。方便的應(yīng)對快速的業(yè)務(wù)發(fā)展，突增高流量訪問等要求。

除上面介紹的架構(gòu)要素外，還需要引入敏捷管理，敏捷開發(fā)的思想。使業(yè)務(wù)，產(chǎn)品，技術(shù)，運維統(tǒng)一起來，隨需應(yīng)變，快速響應(yīng)。

10、大型架構(gòu)舉例

以上采用七層邏輯架構(gòu)，第一層客戶層，第二層前端優(yōu)化層，第三層應(yīng)用層，第四層服務(wù)層，第五層數(shù)據(jù)存儲層，第六層大數(shù)據(jù)存儲層，第七層大數(shù)據(jù)處理層。

客戶層：支持PC瀏覽器和手機APP。差別是手機APP可以直接通過IP訪問，反向代理服務(wù)器。

前端層：使用DNS負(fù)載均衡，CDN本地加速以及反向代理服務(wù)；

應(yīng)用層：網(wǎng)站應(yīng)用集群；按照業(yè)務(wù)進(jìn)行垂直拆分，比如商品應(yīng)用，會員中心等；

服務(wù)層：提供公用服務(wù)，比如用戶服務(wù)，訂單服務(wù)，支付服務(wù)等；

數(shù)據(jù)層：支持關(guān)系型數(shù)據(jù)庫集群（支持讀寫分離），NOSQL集群，分布式文件系統(tǒng)集群；以及分布式Cache；

大數(shù)據(jù)存儲層：支持應(yīng)用層和服務(wù)層的日志數(shù)據(jù)收集，關(guān)系數(shù)據(jù)庫和NOSQL數(shù)據(jù)庫的結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)收集；

大數(shù)據(jù)處理層：通過Mapreduce進(jìn)行離線數(shù)據(jù)分析或Storm實時數(shù)據(jù)分析，并將處理后的數(shù)據(jù)存入關(guān)系型數(shù)據(jù)庫。（實際使用中，離線數(shù)據(jù)和實時數(shù)據(jù)會按照業(yè)務(wù)要求進(jìn)行分類處理，并存入不同的數(shù)據(jù)庫中，供應(yīng)用層或服務(wù)層使用）。

二、大型電商網(wǎng)站系統(tǒng)架構(gòu)演變過程

一個成熟的大型網(wǎng)站（如淘寶、天貓、騰訊等）的系統(tǒng)架構(gòu)并不是一開始設(shè)計時就具備完整的高性能、高可用、高伸縮等特性的，它是隨著用戶量的增加，業(yè)務(wù)功能的擴展逐漸演變完善的，在這個過程中，開發(fā)模式、技術(shù)架構(gòu)、設(shè)計思想也發(fā)生了很大的變化，就連技術(shù)人員也從幾個人發(fā)展到一個部門甚至一條產(chǎn)品線。

所以成熟的系統(tǒng)架構(gòu)是隨著業(yè)務(wù)的擴展而逐步完善的，并不是一蹴而就；不同業(yè)務(wù)特征的系統(tǒng)，會有各自的側(cè)重點，例如淘寶，要解決海量的商品信息的搜索、下單、支付；例如騰訊，要解決數(shù)億用戶的實時消息傳輸；百度它要處理海量的搜索請求。

他們都有各自的業(yè)務(wù)特性，系統(tǒng)架構(gòu)也有所不同。盡管如此我們也可以從這些不同的網(wǎng)站背景中，找出其中共用的技術(shù)，這些技術(shù)和手段廣泛運用在大型網(wǎng)站系統(tǒng)的架構(gòu)中，下面就通過介紹大型網(wǎng)站系統(tǒng)的演化過程，來認(rèn)識這些技術(shù)和手段。

1、最開始的網(wǎng)站架構(gòu)

最初的架構(gòu)，應(yīng)用程序、數(shù)據(jù)庫、文件都部署在一臺服務(wù)器上，如圖：

2、應(yīng)用、數(shù)據(jù)、文件分離

隨著業(yè)務(wù)的擴展，一臺服務(wù)器已經(jīng)不能滿足性能需求，故將應(yīng)用程序、數(shù)據(jù)庫、文件各自部署在獨立的服務(wù)器上，并且根據(jù)服務(wù)器的用途配置不同的硬件，達(dá)到最佳的性能效果。

3、利用緩存改善網(wǎng)站性能

在硬件優(yōu)化性能的同時，同時也通過軟件進(jìn)行性能優(yōu)化，在大部分的網(wǎng)站系統(tǒng)中，都會利用緩存技術(shù)改善系統(tǒng)的性能，使用緩存主要源于熱點數(shù)據(jù)的存在，大部分網(wǎng)站訪問都遵循28原則（即80%的訪問請求，最終落在20%的數(shù)據(jù)上），所以我們可以對熱點數(shù)據(jù)進(jìn)行緩存，減少這些數(shù)據(jù)的訪問路徑，提高用戶體驗。

緩存實現(xiàn)常見的方式是本地緩存、分布式緩存。當(dāng)然還有CDN、反向代理等，這個后面再講。本地緩存，顧名思義是將數(shù)據(jù)緩存在應(yīng)用服務(wù)器本地，可以存在內(nèi)存中，也可以存在文件，OSCache就是常用的本地緩存組件。本地緩存的特點是速度快，但因為本地空間有限所以緩存數(shù)據(jù)量也有限。分布式緩存的特點是，可以緩存海量的數(shù)據(jù)，并且擴展非常容易，在門戶類網(wǎng)站中常常被使用，速度按理沒有本地緩存快，常用的分布式緩存是Memcached、Redis。

4、使用集群改善應(yīng)用服務(wù)器性能

應(yīng)用服務(wù)器作為網(wǎng)站的入口，會承擔(dān)大量的請求，我們往往通過應(yīng)用服務(wù)器集群來分擔(dān)請求數(shù)。應(yīng)用服務(wù)器前面部署負(fù)載均衡服務(wù)器調(diào)度用戶請求，根據(jù)分發(fā)策略將請求分發(fā)到多個應(yīng)用服務(wù)器節(jié)點。

常用的負(fù)載均衡技術(shù)硬件的有F5，價格比較貴，軟件的有LVS、Nginx、HAProxy。LVS是四層負(fù)載均衡，根據(jù)目標(biāo)地址和端口選擇內(nèi)部服務(wù)器，Nginx和HAProxy是七層負(fù)載均衡，可以根據(jù)報文內(nèi)容選擇內(nèi)部服務(wù)器，因此LVS分發(fā)路徑優(yōu)于Nginx和HAProxy，性能要高些，而Nginx和HAProxy則更具配置性，如可以用來做動靜分離（根據(jù)請求報文特征，選擇靜態(tài)資源服務(wù)器還是應(yīng)用服務(wù)器）。

5、數(shù)據(jù)庫讀寫分離和分庫分表

隨著用戶量的增加，數(shù)據(jù)庫成為最大的瓶頸，改善數(shù)據(jù)庫性能常用的手段是進(jìn)行讀寫分離以及分庫分表，讀寫分離顧名思義就是將數(shù)據(jù)庫分為讀庫和寫庫，通過主備功能實現(xiàn)數(shù)據(jù)同步。分庫分表則分為水平切分和垂直切分，水平切分則是對一個數(shù)據(jù)庫特大的表進(jìn)行拆分，例如用戶表。垂直切分則是根據(jù)業(yè)務(wù)的不同來切分，如用戶業(yè)務(wù)、商品業(yè)務(wù)相關(guān)的表放在不同的數(shù)據(jù)庫中。

6、使用CDN和反向代理提高網(wǎng)站性能

假如我們的服務(wù)器都部署在成都的機房，對于四川的用戶來說訪問是較快的，而對于北京的用戶訪問是較慢的，這是由于四川和北京分別屬于電信和聯(lián)通的不同發(fā)達(dá)地區(qū)，北京用戶訪問需要通過互聯(lián)路由器經(jīng)過較長的路徑才能訪問到成都的服務(wù)器，返回路徑也一樣，所以數(shù)據(jù)傳輸時間比較長。對于這種情況，常常使用CDN解決，CDN將數(shù)據(jù)內(nèi)容緩存到運營商的機房，用戶訪問時先從最近的運營商獲取數(shù)據(jù)，這樣大大減少了網(wǎng)絡(luò)訪問的路徑。比較專業(yè)的CDN運營商有藍(lán)汛、網(wǎng)宿。

而反向代理，則是部署在網(wǎng)站的機房，當(dāng)用戶請求達(dá)到時首先訪問反向代理服務(wù)器，反向代理服務(wù)器將緩存的數(shù)據(jù)返回給用戶，如果沒有緩存數(shù)據(jù)才會繼續(xù)訪問應(yīng)用服務(wù)器獲取，這樣做減少了獲取數(shù)據(jù)的成本。反向代理有Squid、Nginx。

7、使用分布式文件系統(tǒng)

用戶一天天增加，業(yè)務(wù)量越來越大，產(chǎn)生的文件越來越多，單臺的文件服務(wù)器已經(jīng)不能滿足需求，這時就需要分布式文件系統(tǒng)的支撐。常用的分布式文件系統(tǒng)有GFS、HDFS、TFS。

8、使用NoSQL和搜索引擎

對于海量數(shù)據(jù)的查詢和分析，我們使用NoSQL數(shù)據(jù)庫加上搜索引擎可以達(dá)到更好的性能。并不是所有的數(shù)據(jù)都要放在關(guān)系型數(shù)據(jù)中。常用的NoSQL有MongoDB、HBase、Redis，搜索引擎有Lucene、Solr、Elasticsearch。

9、將應(yīng)用服務(wù)器進(jìn)行業(yè)務(wù)拆分

隨著業(yè)務(wù)進(jìn)一步擴展，應(yīng)用程序變得非常臃腫，這時我們需要將應(yīng)用程序進(jìn)行業(yè)務(wù)拆分，如百度分為新聞、網(wǎng)頁、圖片等業(yè)務(wù)。每個業(yè)務(wù)應(yīng)用負(fù)責(zé)相對獨立的業(yè)務(wù)運作。業(yè)務(wù)之間通過消息進(jìn)行通信或者共享數(shù)據(jù)庫來實現(xiàn)。

10、搭建分布式服務(wù)

這時我們發(fā)現(xiàn)各個業(yè)務(wù)應(yīng)用都會使用到一些基本的業(yè)務(wù)服務(wù)，例如用戶服務(wù)、訂單服務(wù)、支付服務(wù)、安全服務(wù)，這些服務(wù)是支撐各業(yè)務(wù)應(yīng)用的基本要素。我們將這些服務(wù)抽取出來利用分部式服務(wù)框架搭建分布式服務(wù)。阿里的Dubbo是一個不錯的選擇。

三、一張圖說明電商架構(gòu)

四、大型電商網(wǎng)站架構(gòu)案例

1、電商案例的原因

分布式大型網(wǎng)站，目前看主要有幾類：

• 大型門戶，比如網(wǎng)易，新浪等；
• SNS網(wǎng)站，比如校內(nèi)，開心網(wǎng)等；
• 電商網(wǎng)站，比如阿里巴巴，京東商城，國美在線，汽車之家等。

大型門戶一般是新聞類信息，可以使用CDN，靜態(tài)化等方式優(yōu)化，開心網(wǎng)等交互性比較多，可能會引入更多的NoSQL，分布式緩存，使用高性能的通信框架等。電商網(wǎng)站具備以上兩類的特點，比如產(chǎn)品詳情可以采用CDN，靜態(tài)化，交互性高的需要采用NoSQL等技術(shù)。因此，我們采用電商網(wǎng)站作為案例，進(jìn)行分析。

2、電商網(wǎng)站需求

客戶需求：

• 建立一個全品類的電子商務(wù)網(wǎng)站（B2C），用戶可以在線購買商品，可以在線支付，也可以貨到付款；
• 用戶購買時可以在線與客服溝通；
• 用戶收到商品后，可以給商品打分，評價；
• 目前有成熟的進(jìn)銷存系統(tǒng)；需要與網(wǎng)站對接；
• 希望能夠支持3~5年，業(yè)務(wù)的發(fā)展；
• 預(yù)計3~5年用戶數(shù)達(dá)到1000萬；
• 定期舉辦雙11、雙12、三八男人節(jié)等活動；
• 其他的功能參考京東或國美在線等網(wǎng)站。

客戶就是客戶，不會告訴你具體要什么，只會告訴你他想要什么，我們很多時候要引導(dǎo)，挖掘客戶的需求。好在提供了明確的參考網(wǎng)站。因此，下一步要進(jìn)行大量的分析，結(jié)合行業(yè)，以及參考網(wǎng)站，給客戶提供方案。

需求功能矩陣

需求管理傳統(tǒng)的做法，會使用用例圖或模塊圖（需求列表）進(jìn)行需求的描述。這樣做常常忽視掉一個很重要的需求（非功能需求），因此推薦大家使用需求功能矩陣，進(jìn)行需求描述。

本電商網(wǎng)站的需求矩陣如下：

3、網(wǎng)站初級架構(gòu)

一般網(wǎng)站，剛開始的做法，是三臺服務(wù)器，一臺部署應(yīng)用，一臺部署數(shù)據(jù)庫，一臺部署NFS文件系統(tǒng)。

這是前幾年比較傳統(tǒng)的做法，之前見到一個網(wǎng)站10萬多會員，垂直服裝設(shè)計門戶，N多圖片。使用了一臺服務(wù)器部署了應(yīng)用，數(shù)據(jù)庫以及圖片存儲。出現(xiàn)了很多性能問題。

如下圖：

但是，目前主流的網(wǎng)站架構(gòu)已經(jīng)發(fā)生了翻天覆地的變化。一般都會采用集群的方式，進(jìn)行高可用設(shè)計。至少是下面這個樣子：

• 使用集群對應(yīng)用服務(wù)器進(jìn)行冗余，實現(xiàn)高可用；（負(fù)載均衡設(shè)備可與應(yīng)用一塊部署）
• 使用數(shù)據(jù)庫主備模式，實現(xiàn)數(shù)據(jù)備份和高可用；

4、系統(tǒng)容量預(yù)估

預(yù)估步驟：

• 注冊用戶數(shù)-日均UV量-每日的PV量-每天的并發(fā)量；
• 峰值預(yù)估：平常量的2~3倍；
• 根據(jù)并發(fā)量（并發(fā)，事務(wù)數(shù)），存儲容量計算系統(tǒng)容量。

根據(jù)客戶需求：3~5年用戶數(shù)達(dá)到1000萬注冊用戶，可以做每秒并發(fā)數(shù)預(yù)估：

• 每天的UV為200萬（二八原則）；
• 每日每天點擊瀏覽30次；
• PV量：200*30=6000萬；
• 集中訪問量：24*0.2=4.8小時會有6000萬*0.8=4800萬（二八原則）；
• 每分并發(fā)量：4.8*60=288分鐘，每分鐘訪問4800/288=16.7萬（約等于）；
• 每秒并發(fā)量：16.7萬/60=2780（約等于）；
• 假設(shè)：高峰期為平常值的三倍，則每秒的并發(fā)數(shù)可以達(dá)到8340次。
• 1毫秒=1.3次訪問；

沒好好學(xué)數(shù)學(xué)后悔了吧？！（不知道以上算是否有錯誤，呵呵~~）

服務(wù)器預(yù)估：（以tomcat服務(wù)器舉例）

按一臺web服務(wù)器，支持每秒300個并發(fā)計算。平常需要10臺服務(wù)器（約等于）；[tomcat默認(rèn)配置是150]，高峰期需要30臺服務(wù)器；

容量預(yù)估：70/90原則

系統(tǒng)CPU一般維持在70%左右的水平，高峰期達(dá)到90%的水平，是不浪費資源，并比較穩(wěn)定的。內(nèi)存，IO類似。

以上預(yù)估僅供參考，因為服務(wù)器配置，業(yè)務(wù)邏輯復(fù)雜度等都有影響。在此CPU，硬盤，網(wǎng)絡(luò)等不再進(jìn)行評估。

5、網(wǎng)站架構(gòu)分析

根據(jù)以上預(yù)估，有幾個問題：

• 需要部署大量的服務(wù)器，高峰期計算，可能要部署30臺Web服務(wù)器。并且這三十臺服務(wù)器，只有秒殺，活動時才會用到，存在大量的浪費。
• 所有的應(yīng)用部署在同一臺服務(wù)器，應(yīng)用之間耦合嚴(yán)重。需要進(jìn)行垂直切分和水平切分。
• 大量應(yīng)用存在冗余代碼
• 服務(wù)器Session同步耗費大量內(nèi)存和網(wǎng)絡(luò)帶寬
• 數(shù)據(jù)需要頻繁訪問數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)庫訪問壓力巨大。

大型網(wǎng)站一般需要做以下架構(gòu)優(yōu)化（優(yōu)化是架構(gòu)設(shè)計時，就要考慮的，一般從架構(gòu)/代碼級別解決，調(diào)優(yōu)主要是簡單參數(shù)的調(diào)整，比如JVM調(diào)優(yōu)；如果調(diào)優(yōu)涉及大量代碼改造，就不是調(diào)優(yōu)了，屬于重構(gòu)）：

• 業(yè)務(wù)拆分
• 應(yīng)用集群部署（分布式部署，集群部署和負(fù)載均衡）
• 多級緩存
• 單點登錄（分布式Session）
• 數(shù)據(jù)庫集群（讀寫分離，分庫分表）
• 服務(wù)化
• 消息隊列
• 其他技術(shù)

6、網(wǎng)站架構(gòu)優(yōu)化

（1）業(yè)務(wù)拆分

根據(jù)業(yè)務(wù)屬性進(jìn)行垂直切分，劃分為產(chǎn)品子系統(tǒng)，購物子系統(tǒng)，支付子系統(tǒng)，評論子系統(tǒng)，客服子系統(tǒng)，接口子系統(tǒng)（對接如進(jìn)銷存，短信等外部系統(tǒng)）。

根據(jù)業(yè)務(wù)子系統(tǒng)進(jìn)行等級定義，可分為核心系統(tǒng)和非核心系統(tǒng)。核心系統(tǒng)：產(chǎn)品子系統(tǒng)，購物子系統(tǒng)，支付子系統(tǒng)；非核心：評論子系統(tǒng)，客服子系統(tǒng)，接口子系統(tǒng)。

業(yè)務(wù)拆分作用：提升為子系統(tǒng)可由專門的團隊和部門負(fù)責(zé)，專業(yè)的人做專業(yè)的事，解決模塊之間耦合以及擴展性問題；每個子系統(tǒng)單獨部署，避免集中部署導(dǎo)致一個應(yīng)用掛了，全部應(yīng)用不可用的問題。

等級定義作用：用于流量突發(fā)時，對關(guān)鍵應(yīng)用進(jìn)行保護，實現(xiàn)優(yōu)雅降級；保護關(guān)鍵應(yīng)用不受到影響。

拆分后的架構(gòu)圖：

參考部署方案2

如上圖每個應(yīng)用單獨部署，核心系統(tǒng)和非核心系統(tǒng)組合部署

（2）應(yīng)用集群部署（分布式，集群，負(fù)載均衡）

分布式部署：將業(yè)務(wù)拆分后的應(yīng)用單獨部署，應(yīng)用直接通過RPC進(jìn)行遠(yuǎn)程通信；

集群部署：電商網(wǎng)站的高可用要求，每個應(yīng)用至少部署兩臺服務(wù)器進(jìn)行集群部署；

負(fù)載均衡：是高可用系統(tǒng)必須的，一般應(yīng)用通過負(fù)載均衡實現(xiàn)高可用，分布式服務(wù)通過內(nèi)置的負(fù)載均衡實現(xiàn)高可用，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫通過主備方式實現(xiàn)高可用。

集群部署后架構(gòu)圖：

（3）多級緩存

緩存按照存放的位置一般可分為兩類本地緩存和分布式緩存。本案例采用二級緩存的方式，進(jìn)行緩存的設(shè)計。一級緩存為本地緩存，二級緩存為分布式緩存。（還有頁面緩存，片段緩存等，那是更細(xì)粒度的劃分）

一級緩存，緩存數(shù)據(jù)字典，和常用熱點數(shù)據(jù)等基本不可變/有規(guī)則變化的信息，二級緩存緩存需要的所有緩存。當(dāng)一級緩存過期或不可用時，訪問二級緩存的數(shù)據(jù)。如果二級緩存也沒有，則訪問數(shù)據(jù)庫。

緩存的比例，一般1:4，即可考慮使用緩存。（理論上是1:2即可）。

根據(jù)業(yè)務(wù)特性可使用以下緩存過期策略：

• 緩存自動過期；
• 緩存觸發(fā)過期；

（4）單點登錄（分布式Session）

系統(tǒng)分割為多個子系統(tǒng)，獨立部署后，不可避免的會遇到會話管理的問題。一般可采用Session同步，Cookies，分布式Session方式。電商網(wǎng)站一般采用分布式Session實現(xiàn)。

再進(jìn)一步可以根據(jù)分布式Session，建立完善的單點登錄或賬戶管理系統(tǒng)。

流程說明

用戶第一次登錄時，將會話信息（用戶Id和用戶信息），比如以用戶Id為Key，寫入分布式Session；

用戶再次登錄時，獲取分布式Session，是否有會話信息，如果沒有則調(diào)到登錄頁；

一般采用Cache中間件實現(xiàn)，建議使用Redis，因此它有持久化功能，方便分布式Session宕機后，可以從持久化存儲中加載會話信息；

存入會話時，可以設(shè)置會話保持的時間，比如15分鐘，超過后自動超時；

結(jié)合Cache中間件，實現(xiàn)的分布式Session，可以很好的模擬Session會話。

（5）數(shù)據(jù)庫集群（讀寫分離，分庫分表）

大型網(wǎng)站需要存儲海量的數(shù)據(jù)，為達(dá)到海量數(shù)據(jù)存儲，高可用，高性能一般采用冗余的方式進(jìn)行系統(tǒng)設(shè)計。一般有兩種方式讀寫分離和分庫分表。

讀寫分離：一般解決讀比例遠(yuǎn)大于寫比例的場景，可采用一主一備，一主多備或多主多備方式。

本案例在業(yè)務(wù)拆分的基礎(chǔ)上，結(jié)合分庫分表和讀寫分離。如下圖：

業(yè)務(wù)拆分后：每個子系統(tǒng)需要單獨的庫；

如果單獨的庫太大，可以根據(jù)業(yè)務(wù)特性，進(jìn)行再次分庫，比如商品分類庫，產(chǎn)品庫；

分庫后，如果表中有數(shù)據(jù)量很大的，則進(jìn)行分表，一般可以按照Id，時間等進(jìn)行分表；（高級的用法是一致性Hash）

在分庫、分表的基礎(chǔ)上，進(jìn)行讀寫分離；

相關(guān)中間件可參考Cobar（阿里，目前已不在維護），TDDL（阿里），Atlas（奇虎360），MyCat。

分庫分表后序列的問題，JOIN，事務(wù)的問題，會在分庫分表主題分享中，介紹。

（6）服務(wù)化

將多個子系統(tǒng)公用的功能/模塊，進(jìn)行抽取，作為公用服務(wù)使用。比如本案例的會員子系統(tǒng)就可以抽取為公用的服務(wù)。

（7）消息隊列

消息隊列可以解決子系統(tǒng)/模塊之間的耦合，實現(xiàn)異步，高可用，高性能的系統(tǒng)。是分布式系統(tǒng)的標(biāo)準(zhǔn)配置。本案例中，消息隊列主要應(yīng)用在購物，配送環(huán)節(jié)。

用戶下單后，寫入消息隊列，后直接返回客戶端；

庫存子系統(tǒng)：讀取消息隊列信息，完成減庫存；

配送子系統(tǒng)：讀取消息隊列信息，進(jìn)行配送；

目前使用較多的MQ有Active MQ、Rabbit MQ、Zero MQ、MS MQ等，需要根據(jù)具體的業(yè)務(wù)場景進(jìn)行選擇。建議可以研究下Rabbit MQ。

（8）其他架構(gòu)（技術(shù)）

除了以上介紹的業(yè)務(wù)拆分，應(yīng)用集群，多級緩存，單點登錄，數(shù)據(jù)庫集群，服務(wù)化，消息隊列外。還有CDN，反向代理，分布式文件系統(tǒng)，大數(shù)據(jù)處理等系統(tǒng)。

此處不詳細(xì)介紹，大家可以問度娘/Google，有機會的話也可以分享給大家。

7、架構(gòu)匯總

大型網(wǎng)站的架構(gòu)是根據(jù)業(yè)務(wù)需求不斷完善的，根據(jù)不同的業(yè)務(wù)特征會做特定的設(shè)計和考慮，本文只是講述一個常規(guī)大型網(wǎng)站會涉及的一些技術(shù)和手段，希望能給大家?guī)韱l(fā)。