srm项目总结

一.架构演变

1.什么是分布式:
任务分解:对项目进行分层拆分,最终分布在不同的服务器上;
节点通信:既然项目被拆分成不同节点,就要解决节点之间的通信问题;
2.分布式和集群的区别:
分布式:一个业务分布成多个子系统,部署在不同的服务器上;为了让厨师专心炒菜,把菜做到极致,又请了个配菜师负责切菜,备菜,配料
厨师和配菜师的关系是分布式,一个配菜厨师忙不过来,又请了一个配菜师,两个配菜师就是集群;
集群:同一个业务,部署在多个服务器上,做的都是同样的事情;一个厨师炒菜忙不过来,再多请一个厨师,两个厨师就是集群;
3.分布式和微服务的区别:
微服务是分布式的一种实现,微服务是关注分布式中的服务器环节,而分布式是关注整个系统闭环;

二.大型网站的特点

1.用户多,分布广
2.大流量,高并发
3.海量数据,服务高可用
4.环境恶劣易受到攻击
5.功能多,变更快


三.大型网站架构的目标

高性能:提供快速的访问体检;
高可用:网站服务一直可以正常访问;
可伸缩:通过硬件增加/减少,提高/降低处理能力;
安全性:提供网站安全访问和数据加密,安全存储;
扩展性:方便的通过增加/移除方式,增加/减少新的功能/模块

五.分布式架构的演变

由单机计算的架构--->分布式计算架构
1.单机负载:
把所有的软件和应用都不是在一台机器上,这样就完成一个简单的系统搭建,这个时候的讲究的是效率;

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2.单机负载越来越高,数据库服务器和应用服务器分离
随着网站的上线,访问量逐步上升,服务器的负载慢慢提高,在服务器还没有负载的时候,我们应该做好规划,提升网站的负载能力
假如代码层面已经没有办法继续提高,在不提高单台机器的性能,增加机器是一个比较好的方式,投入产生比非常高,这个阶段增加
机器的主要的目的是将web服务器和数据库拆分,这样不仅提高了单机的负载能力,也提高了容灾能力,并且根据服务器的用途配置不同的硬件,达到最佳的性能效果

架构图:

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3.利用缓存改善网站性能:
在硬件优化性能的同时,同时也通过软件进行性能优化,在大部分的网站系统中,都会利用缓存技术改善系统的性能,
使用缓存的主要源于热点的存在,所以我们可以对热点数据进行缓存,减少这些数据的方位路径,提高用户体验;

架构图:

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4.使用集群改善应用服务器性能
随着访问量的增加,单台服务器已经无法满足需求,在假设数据库服务器还没有遇到性能问题时候,我们可以增加
应用服务器,通过应用服务器将用户分流到各个服务器中,从而继续提升负载能力,此时多台应用服务器之间没有
直接交互,他们都是依赖数据库各自对外提供服务,应用服务器前面部署负载均衡服务器用户请求,根据分发策略
将请求分发到多个应用服务器节点;
另外我们可以增加缓存服务器集群,来提高访问速度并降低mysql等数据库的压力;

架构图:

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5.数据库压力变大,数据库读写分离
架构演变到这里,并不是终点,上面我们把应用层的性能拉上来了,但是数据库的负载也在增大,那怎么去提高数据库层面的负载呢?
有了前面的思路以后,自然会想到增加服务器,但是假如我们单纯的把数据库一分为二,然后对于后续的数据库请求,分别负载到两台
数据库服务器上,那么一定会造成数据库不统一,所以我们优先考虑读写分离的方式;
分库分表不是这个阶段考虑的,是数据库优化的终极技能,因为会带来一些难题,所有能不用就不能;

架构图:

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6.使用NoSQL和搜索引擎缓解读库的压力
数据库做读库的话,常常对模糊查找效率不是特别好,像电商类的网站,搜索是非常核心的功能,即便是做了读写分离,这个问题
也不能有效的解决,那么这个时候就需要引入Nosql和搜索引擎了,对于海量数据的查询和分析,我们使用NoSql数据库加上搜索
引擎可以达到更好的性能,并不是所有的数据都要放在关系型数据库中;

架构图:

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7.将应用服务器进行业务拆分
随着业务进一步扩展,应用程序变得非常臃肿,这时我们需要将应用程序进行业务拆分,如百度分为新闻,网页,图片等业务
每个业务应用负责相对独立的业务运作,业务之间通过消息进行通信或者共享数据库来实现;

架构图:

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8.数据库的水平,垂直拆分
我们的网站演进变化过程,交易,商品,用户的数据都在同一个数据库中,尽管采取了增加缓存,读写分离的方式,但随着
数据库的压力持续增加,数据库的瓶颈任然是个最大的问题,因此我们可以考虑对数据进行垂直和水平拆分

架构图:

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9.服务拆分
这时我们发现各个业务应用会使用到一些基本的业务服务,例如用户服务,订单服务,支付服务,安全服务
这些服务是支撑各个业务应用的基本要素,我们将这些服务抽取出来利用分布式架构进行分布

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