图解分布式系统架构演进之路

编辑推荐:

本文主要通过以下几个方面介绍单应用架构、应用服务器数据服务器分离、应用服务器做集群数据库读写分离、引入搜索引擎来查询、增加缓存等相关内容。

来自于博客园,,由火龙果软件Anna编辑、推荐。

0、介绍

以架构演变为主线,梳理了一下演变过程中出现的问题以及解决方案,文章中引用了这本书的一些内容和图片

分布式和集群的概念经常被搞混,现在一句话让你明白两者的区别。

分布式:一个业务拆分成多个子业务,部署在不同的服务器上

集群:同一个业务,部署在多个服务器上

例如:电商系统可以拆分成商品,订单,用户等子系统。这就是分布式,而为了应对并发,同时部署好几个用户系统,这就是集群

1、单应用架构

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2、应用服务器和数据服务器分离

单机负载越来越来,所以要将应用服务器和数据库服务器分离

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3、应用服务器做集群

每个系统的处理能力是有限的,为了提高并发访问量,需要对应用服务器做集群

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这时会涉及到两个问题:

负载均衡

session共享

负载均衡就是将请求均衡地分配到多个系统上,常见的技术有如下几种

DNS

DNS是最简单也是最常见的负载均衡方式,一般用来实现地理级别的均衡。例如,北方的用户访问北京的机房,南方的用户访问广州的机房。一般不会使用DNS来做机器级别的负载均衡,因为太耗费IP资源了。例如,百度搜索可能要10000台以上的机器,不可能将这么多机器全部配置公网IP,然后用DNS来做负载均衡。

Nginx&LVS&F5

DNS是用于实现地理级别的负载均衡,而Nginx&LVS&F5用于同一地点内机器级别的负载均衡。其中Nginx是软件的7层负载均衡,LVS是内核的4层负载均衡,F5是硬件做4层负载均衡,性能从低到高位Nginx<LVS<F5

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下图形象的展示了一个实际请求过程中,地理级别的负载均衡和机器级别的负载均衡是如何分工和结合的,其中粗线是地理级别的负载均衡,细线是机器级别的负载均衡,实线代表最终的路由路径

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session共享

session共享就是用户在A服务器登录,结果查看购物车时,请求发送到了B服务器,因此用户的session存在A服务器上,所以当请求发送到B服务器上时,会认为用户没有登录

目前解决session跨域共享问题有如下几种方式

session sticky

将请求都落到同一个服务器上,如Nginx的url hash

session replication

session复制,每台服务器都保存一份相同的session

session 集中存储

存储在db、 存储在缓存服务器 (redis

cookie (主流)

将信息存在加密后的cookie中

4、数据库读写分离

搭建数据库主从集群,实现数据库读写分离,改善数据库负载压力

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数据库读写分离的基本实现如下:

数据库服务器搭建主从集群,一主一从,一主多从都可以

数据库主机负责读写操作,从机只负责读操作

数据库主机通过复制将数据同步到从机,每台数据库服务器都存储了所有的业务数据

业务服务器将写操作分给数据库主机,将读操作分给数据库从机

实现方式

读写分离需要将读/写操作区分开来,然后访问不同的数据库服务器;分库分表需要根据不同的数据访问不同的数据库服务器,两者本质上都是一种分配机制,即将不同的SQL语句发送到不同的数据库服务器。

读写分离,包括后面要提到的分库分表的实现方式有两种:

程序代码封装

中间件封装

程序代码封装指在代码中抽象一个数据访问层来实现读写分离,分库分表

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中间件封装指的是独立一套系统出来,实现读写分离和分库分表操作,如我们熟悉的MySQL Router和Mycat等

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5、引入搜索引擎来查询

传统的关系型数据库通过索引来达到快速查询的目的,但是在全文搜索的业务场景下,索引也无能为力,主要体现在如下几点:

全文搜索的条件可以随意排列组合,如果通过索引来满足,则索引的数量会非常多

全文搜索的模糊匹配方式,索引无法满足,只能用like查询,而like查询是整表扫描,效率非常低

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目前主要有Elasticsearch与Solr。Solr 是传统搜索应用的有力解决方案,但 Elasticsearch 更适用于新兴的实时搜索应用。

6、增加缓存

为了应对流量持续增加,必须增加缓存

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常见的方式有如下几种:

Redis与Memcached

以我们常见的Mybatis为例,很容易和Redis与Memcached整合起来,缓存已经查询过的SQL,因为Mybatis知道自己不擅长缓存,所以提供了接口让这些缓存工具进行整合

CDN

CDN是为了解决用户网络访问时的“最后一公里”效应,本质上是一种“以空间换空间”的加速策略,即将内容缓存在离用户最近的地方,用户访问的是缓存的内容,而不是站点实时的内容。

7、分库分表

读写分离分散了数据库读写操作的压力,但没有分散存储压力,当数据量达到千万甚至上亿条的时候,单台服务器的存储能力会成为系统的瓶颈。常见的分散存储的方法有分库和分表两大类

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业务分库

业务分库指的是按照业务模块将数据分散到不同的数据库服务器。例如,一个简单的电商网站,包括商品,订单,用户三个业务模块,我们可以将商品数据,订单数据,用户数据,分开放到3台不同的数据库服务器上,而不是将所有数据都放在一台数据库服务器上

当然业务分库也会带来新的问题:

join操作问题:业务分库后,原本在同一个数据库中的表分散到不同数据库中,导致无法使用SQL的join查询

事务问题:原本在同一个数据库中不同的表可以在同一个事务中修改,业务分库后,表分散到不同数据库中,无法通过事务统一修改

成本问题:业务分库同时也带来了成本的代价,本来1台服务器搞定的事情,现在要3台,如果考虑备份,那就是2台变成6台

分表

表单数据拆分有两种方式,垂直分表和水平分表

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垂直分表:垂直分表适合将表中某些不常用且占了大量空间的列拆分出去。如上图的nickname和description字段不常用,就可以将这个字段独立到另外一张表中,这样在查询name时,就能带来一定的性能提升

水平分表:水平分表适合表行数特别大的表,如果单表行数超过5000万就必须进行分表,这个数字可以作为参考,但并不是绝对标准,关键还是要看表的访问性能

水平分表后,某条数据具体属于哪个切分后的子表,需要增加路由算法进行计算,常见的路由算法有

范围路由:选取有序的数据列(例如,整型,时间戳等)作为路由条件,不同分段分散到不同的数据库表中。以最常见的用户ID为例,路由算法可以按照1000000的范围大小进行分段,1-999999放到数据库1的表中,1000000-1999999放到数据库2的表中,以此类推

Hash路由:选取某个列(或者某几个列组合也可以)的值进行Hash运算,然后根据Hash结果分散到不同的数据库表中。同样以用户Id为例,假如我们一开始就规划了10个数据库表,路由算法可以简单地用user_id%10的值来表示数据所属的数据库表编号,ID为985的用户放到编号为5的子表中,ID为10086的用户放到编号为6的子表中。

配置路由:配置路由就是路由表,用一张独立的表来记录路由信息,同样以用户ID为例,我们新增一张user_router表,这个表包含user_id和table_id两列,根据user_id就可以查询对应的table_id

8、应用拆分/微服务

随着业务的发展,业务越来越多,应用的压力越来越大。工程规模也越来越庞大。这个时候就可以考虑将应用拆分,按照领域模型将我们的商品,订单,用户分拆成子系统。

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这样拆分以后,可能会有一些相同的代码,比如订单模块有对用户数据的查询,用户模块中肯定也有对用户数据的查询。这些相同的代码和模块一定要抽象出来。这样有利于维护和管理。这时可以将模块变为一个个服务,模块之间互相调用来获取数据,系统就变成一个微服务了。

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服务拆分以后,服务之间的通信可以通过RPC技术,比较典型的有:Webservice、Hessian、HTTP、RMI等。如当前的Dubbo和Spring Cloud都是目前比较流行的微服务框架。

原文 

http://www.uml.org.cn/zjjs/202006192.asp?artid=23409

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