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一個(gè)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(kāi)始設(shè)計(jì)時(shí)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(kuò)展逐漸演變完善的,在這個(gè)過(guò)程中,開(kāi)發(fā)模式、技術(shù)架構(gòu)、設(shè)計(jì)思想也發(fā)生了很大的變化,就連技術(shù)人員也從幾個(gè)人發(fā)展到一個(gè)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(kuò)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(huì)有各自的側(cè)重點(diǎn),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(shí)時(shí)消息傳輸,百度它要處理海量的搜索請(qǐng)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)站背景下,找出其中共用優(yōu)化的技術(shù),這些優(yōu)化技術(shù)和手段廣泛運(yùn)用在大型網(wǎng)站系統(tǒng)的架構(gòu)中,下面讓我們來(lái)認(rèn)識(shí)這些優(yōu)化性能的技術(shù)和手段。
最初業(yè)務(wù)量不大,訪問(wèn)量小,此時(shí)的架構(gòu),應(yīng)用程序、數(shù)據(jù)庫(kù)、文件都部署在一臺(tái)服務(wù)器上,有些甚至僅僅是租用主機(jī)空間。
將應(yīng)用程序、數(shù)據(jù)庫(kù)、文件各自部署在獨(dú)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。
大部分網(wǎng)站訪問(wèn)都遵循28原則,即80%的訪問(wèn)請(qǐng)求,最終落在20%的數(shù)據(jù)上,所以我們可以對(duì)熱點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行緩存,減少熱點(diǎn)數(shù)據(jù)的訪問(wèn)路徑,提高用戶體驗(yàn)。緩存實(shí)現(xiàn)常見(jiàn)的方式是本地緩存、分布式緩存。當(dāng)然還有CDN、反向代理。
2.1 本地緩存
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,組件。本地緩存的特點(diǎn)是速度快,但因?yàn)楸镜乜臻g有限所以緩存數(shù)據(jù)量也有限。OSCache就是常用的本地緩存。
2.2 分布式緩存
分布式緩存的特點(diǎn)是,可以緩存海量的數(shù)據(jù),并且擴(kuò)展非常容易,在門戶類網(wǎng)站中常常被使用,速度按理沒(méi)有本地緩存快,常用的分布式緩存是Memcached、Redis。
2.3 反向代理
部署在網(wǎng)站的機(jī)房,當(dāng)用戶請(qǐng)求達(dá)到時(shí)首先訪問(wèn)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(méi)有緩存數(shù)據(jù)才會(huì)繼續(xù)訪問(wèn)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。
2.4 CDN
假設(shè)我們的服務(wù)器都部署在杭州的機(jī)房,對(duì)于浙江的用戶來(lái)說(shuō)訪問(wèn)是較快的,而對(duì)于北京的用戶訪問(wèn)是較慢的,這是由于浙江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(wèn)需要通過(guò)互聯(lián)路由器經(jīng)過(guò)較長(zhǎng)的路徑才能訪問(wèn)到杭州的服務(wù)器,返回路徑也一樣,所以數(shù)據(jù)傳輸時(shí)間比較長(zhǎng)。對(duì)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(yùn)營(yíng)商的機(jī)房,用戶訪問(wèn)時(shí)先從最近的運(yùn)營(yíng)商獲取數(shù)據(jù),這樣大大減少了網(wǎng)絡(luò)訪問(wèn)的路徑。比較專業(yè)的CDN運(yùn)營(yíng)商有藍(lán)汛、網(wǎng)宿。
應(yīng)用服務(wù)器作為網(wǎng)站的入口,會(huì)承擔(dān)大量的請(qǐng)求,我們往往通過(guò)應(yīng)用服務(wù)器集群來(lái)分擔(dān)請(qǐng)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(qǐng)求,根據(jù)分發(fā)策略將請(qǐng)求分發(fā)到多個(gè)應(yīng)用服務(wù)器節(jié)點(diǎn)。
常用的負(fù)載均衡技術(shù)硬件的有F5,價(jià)格比較貴一般都在15W以上。
軟件的有LVS、Nginx、HAProxy。LVS是四層(傳輸層)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(應(yīng)用層)負(fù)載均衡,可以根據(jù)報(bào)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(lái)做動(dòng)靜分離(根據(jù)請(qǐng)求報(bào)文特征,選擇靜態(tài)資源服務(wù)器還是應(yīng)用服務(wù)器)。
4.1 讀寫(xiě)分離和分庫(kù)分表
隨著用戶量的增加,數(shù)據(jù)庫(kù)成為最大的瓶頸,改善數(shù)據(jù)庫(kù)性能常用的手段是進(jìn)行讀寫(xiě)分離以及分庫(kù)分表,讀寫(xiě)分離顧名思義就是將數(shù)據(jù)庫(kù)分為讀庫(kù)和寫(xiě)庫(kù),通過(guò)主備功能實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)同步。分庫(kù)分表則分為水平切分和垂直切分,水平切分則是對(duì)一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)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(lái)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(kù)中。
4.2 使用NoSql數(shù)據(jù)庫(kù)和搜索引擎
對(duì)于海量數(shù)據(jù)的查詢和分析,我們使用nosql數(shù)據(jù)庫(kù)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l(wèi)ucene、solr、elasticsearch。
隨著業(yè)務(wù)的擴(kuò)展,應(yīng)用程序變得非常臃腫,這時(shí)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(yè)、圖片等業(yè)務(wù)。每個(gè)業(yè)務(wù)應(yīng)用負(fù)責(zé)相對(duì)獨(dú)立的業(yè)務(wù)運(yùn)作。業(yè)務(wù)之間通過(guò)消息進(jìn)行通信或者共享數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)實(shí)現(xiàn)。
6.1 分布式文件系統(tǒng)
用戶一天天增加,業(yè)務(wù)量越來(lái)越大,產(chǎn)生的文件越來(lái)越多,單臺(tái)的文件服務(wù)器已經(jīng)不能滿足需求,這時(shí)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。
GFS(Google File System)可以給大量的用戶提供總體性能較高的服務(wù)
? 適合部署在廉價(jià)的普通硬件上
? 提供容錯(cuò)功能
HDFS(Hadoop Distributed File System)能提供高吞吐量的數(shù)據(jù)訪問(wèn),非常適合大規(guī)模數(shù)據(jù)集上的應(yīng)用
? 運(yùn)行在通用硬件(commodityhardware)
? 高度容錯(cuò)
? 適合部署在廉價(jià)的機(jī)器上
TFS(Taobao Flies System)主要針對(duì)海量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),提供高可靠和高并發(fā)的存儲(chǔ)訪問(wèn)
? 高可擴(kuò)展、高可用、高性能
? 面向互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)
? 適合海量小文件存儲(chǔ)
6.2 分布式服務(wù)
各個(gè)業(yè)務(wù)應(yīng)用都會(huì)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(lái)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(gè)不錯(cuò)的選擇。
完整的系統(tǒng)架構(gòu)圖如下:
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(huì)做特定的設(shè)計(jì)和考慮,本文只是講述一個(gè)常規(guī)大型網(wǎng)站會(huì)涉及的一些優(yōu)化技術(shù)和手段。
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