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Rome was not built in a day罗马不是一天建成的。一个成熟的大型网站从来都不是一蹴而就的需要经过多次架构的调整和升级我们熟知的大型网站比如京东、淘宝、亚马逊它们每天都有巨大的用户访问量也拥有非常大的数据体量通过对大量数据进行收集网站又进一步做大数据治理、分析和应用以此来提高网站的智能增加用户的粘性。总结一下这些大型网站基本都有以下几种特征
①高并发、流量大。
②高可用7*24小时不间断的服务。
③大数据对海量数据进行分析、治理再次服务于业务。
④敏捷开发迭代快一般来说1~2周就要迭代一次。
⑤用户体系庞大。
⑥可持续升级技术服务于业务随着业务量的升级架构也跟着升级。
⑦安全防范会面对更多的Web漏洞、服务器漏洞等。
⑧弹性拓展可以进行动态扩缩容。
⑨吞吐量高响应速度快。通过上述特性我们了解到了大型网站的厉害之处但其实它的初始形态是简单的就像人类演变一样网站也是一步步从单体 - 集群 - 分布式 - 微服务/容器化 演变而来都是为了更好的适配当前的用户体量和业务发展。下来就进入到我们的正文环节。
1. 单向
用户-浏览器-服务器
混沌初开一个网站最初始的设计形态就是一个“静态网页”用户单向的在浏览器中进行
内容浏览而浏览的内容就是服务器通过HTML对一些固定的、已经写好了的“文章”的显示。2. 双向
用户-浏览器-服务器-数据库
单向的浏览对于用户来说是乏味的随着技术的发展我们可以实现用户和服务器之间的
双向交互而实现的关键就是架构引入了数据库网站可以对用户的数据进行存储和反馈。3. 单体架构
用户-服务器【war- (文件服务器 / 数据库)】
做过早期Java-Web项目兄弟肯定对Tomcat特别熟悉这是一款Web服务器每次做完新的
需求我们都需要将项目打成War包并在Tomcat上进行部署War包中包含了我们通过的MVC架
构写的后端Java代码也包含了前端的HTML、JS、CSS,比之前先进的是我们还引入了文件
服务器文件服务器可以存储我们用户的头像、文件等数据库还是和之前一样保存用户的
信息。4. 服务器分离
用户- 服务器war- 文件服务器 : 数据库 ; Web服务器、文件服务器 、 数据库分离。
一个服务器的资源是有限的为了承载更多的业务处理请求我们将文件服务器和数据库
“搬离”原有服务器找到新的服务器为他俩“安家”。5. 服务器分离缓存
服务器分离数据库中间添加缓存中间件
数据库访问是所有性能瓶颈中最常见的其中主要原因有
①数据库的连接数。
②表数据量大空间存储问题。
③硬件资源限制硬件资源直接影响QPS每秒查询数/TPS每秒事务数。
其中常见的数据性能优化方案SQL优化、缓存、创建索引、读写分离、分库分表等添加
缓存中间件就是缓存的方式可有效减少对数据库的访问较少了访问也就不存在上述的性
能瓶颈。6. 负载均衡集群
tomcat应用集群、文件服务器集群、缓存集群、单数据库
孙悟空有很多本领包括火眼金睛、72变、法天象地等等但是我最喜欢的还是他的“身外身”
技能使用此仙术可以以一化十以十化百百千万亿之变化。集群也很好理解就是进行自我复制集群中的每个节点所干的活都是一样的就算其中一个节点挂掉也不会影响整个网站的正常使用。
负载均衡就是通过nginx或者其他代理服务器让每台web服务器所接受的负载用户请求能够平均一些不要抓着一直羊疯狂薅羊毛。 7. 负载均衡集群数据库读写分离、主从复制
读写分离主从复制
如果加了缓存集群数据库的压力还是很大的话我们就会考虑对数据库进行读写分析
即增删改的操作在主-数据库查询的操作在从-数据库。主库定时同步数据至从数据库。这里主从复制可以推荐一片文章数据库(mysql)主从复制与读写分离
8. 负载均衡集群分库分表
主数据库集群、从数据库集群、数据库集群间的同步
没啥可说的单体的下一步永远都是集群数据库也免不了俗对数据库进行分库分表就会形
成我们的主-数据库集群从-数据库集群是对应节点的复制分库分表后我们数据库的主键
就不能采用自增的方式了而应该是全局唯一主键。全局唯一主键生成方式推荐文章分布式系统全局唯一ID的几种实现方式
9. 负载均衡集群搜索引擎技术
如果我们的业务需求中有模糊查询的需求我们需要引入搜索引擎技术而不是直接将模糊
搜索的请求发到数据库常用的搜索引擎技术就是Elasticsearch如果需要进行全文搜索
那么ES就是最好的解决方案。10.微服务 淘宝为例大型网站项目都会拆成微服务的一个个集群数据库也需要进行拆分作为单独的商品、订单的数据库。此时需要考虑分布式事务。 推荐分布式事务的文章分布式事务六种解决方案
11.调优
最后就是对JVM、Tomcat、数据库、Linux、架构调优... 结束语:
天下合久必分、分久必合网站架构的演变是没有尽头的也没有绝对的完美架构适配所有
公司我们能做的就是不断的观察、思考、改变、总结周而复始...
