吃透这套架构演化图,从零搭建Web网站也不难!

张志朋 2017-10-27 11:04:49
作者介绍

张志朋资深Java爱好者,深耕于在线教育领域,个人博客: https://blog.52itstyle.com
 

前言

 

工作也有几多年了,无论是身边遇到的还是耳间闻到的,多多少少也积攒了自己的一些经验和思考,当然,博主并没有太多接触高大上的分布式架构实践,相对比较零碎,随时补充。

 

俗话说得好,冰冻三尺非一日之寒,滴水穿石非一日之功,罗马也不是一天就建成的,当然对于我们开发人员来说,一个好的架构也不是一蹴而就的。

 

初始搭建

 

开始的开始,就是各种框架一搭,然后扔到Tomcat容器中跑就是了,这时候我们的文件、数据库、应用都在一个服务器上。

 

服务分离

 

随着系统的的上线,用户量也会逐步上升,很明显一台服务器已经满足不了系统的负载,这时我们就要在服务器还没有超载时,提前做好准备。

 

由于我们是单体架构,优化架构在短时间内是不现实的,增加机器是一个不错的选择。这时,我们可能要把应用和数据库服务单独部署,如果有条件也可以把文件服务器单独部署。

 


 

反向代理

 


 

为了提升服务处理能力,我们在Tomcat容器前加一个代理服务器,我一般使用Nginx,当然你如果更熟悉Apache也未尝不可。

 

用户的请求发送给反向代理,然后反向代理把请求转发到后端的服务器。

 

严格意义上来说,Nginx是属于Web服务器,一般处理静态HTML、CSS、JS请求,而Tomcat属于Web容器,专门处理JSP请求,当然Tomcat也是支持html的,只是效果没Nginx好而已。

 

反向代理的优势,如下:

  • 隐藏真实后端服务

  • 负载均衡集群

  • 高可用集群

  • 缓存静态内容实现动静分离

  • 安全限流

  • 静态文件压缩

  • 解决多个服务跨域问题

  • 合并静态请求(HTTP/2.0后已经被弱化)

  • 防火墙

  • SSL以及http2

 

 

动静分离

 


 

基于以上Nginx反向代理,我们还可以实现动静分离,静态请求如HTML、CSS、JS等请求交给Nginx处理,动态请求分发给后端Tomcat处理。

 

Nginx 升级到1.9.5+可以开启HTTP/2.0时代,加速网站访问。

 

当然,如果公司不差钱,CDN也是一个不错的选择。


 

服务拆分

 

在这分布式微服务已经普遍流行的年代,其实我们没必要踩过多的坑,就很容易进行拆分。市面上已经有相对比较成熟的技术,比如阿里开源的Dubbo(官方明确表示已经开始维护了),Spring家族的Spring Cloud,当然具体如何去实施,无论是技术还是业务方面都要有很好的把控。

 

Dubbo

 


 

SpringCloud

  • 服务发现——Netflix Eureka

  • 客服端负载均衡——Netflix Ribbon

  • 断路器——Netflix Hystrix

  • 服务网关——Netflix Zuul

  • 分布式配置——Spring Cloud Config

 

微服务与轻量级通信

  • 同步通信和异步通信

  • 远程调用RPC

  • REST

  • 消息队列

 

持续集成部署

 

服务拆分以后,随着而来的就是持续集成部署,你可能会用到以下工具:Docker、Jenkins、Git、Maven。

 

图片源于网络,基本拓扑结构如下所示:
 


 

整个持续集成平台架构演进到如下图所示:

 


 

服务集群

 

Linux集群主要分成三大类( 高可用集群, 负载均衡集群,科学计算集群)。其实,我们最常见的也是生产中最常接触到的就是负载均衡集群。

 

 

负载均衡实现

 

  • DNS负载均衡,一般域名注册商的dns服务器不支持,但博主用的阿里云解析已经支持

  • 四层负载均衡(F5、LVS),工作在TCP协议下

  • 七层负载均衡(Nginx、haproxy),工作在Http协议下

 

分布式session

 

大家都知道,服务一般分为有状态和无状态,而分布式sessoion就是针对有状态的服务。

 

分布式Session的几种实现方式

 

  • 基于数据库的Session共享

  • 基于resin/tomcat web容器本身的session复制机制

  • 基于oscache/Redis/memcached 进行 session 共享。

  • 基于cookie 进行session共享

 

分布式Session的几种管理方式

 

Session Replication 方式管理 (即session复制)

 

  • 简介:将一台机器上的Session数据广播复制到集群中其余机器上

  • 使用场景:机器较少,网络流量较小

  • 优点:实现简单、配置较少、当网络中有机器Down掉时不影响用户访问

  • 缺点:广播式复制到其余机器有一定廷时,带来一定网络开销

 

Session Sticky 方式管理

 

  • 简介:即粘性Session、当用户访问集群中某台机器后,强制指定后续所有请求均落到此机器上

  • 使用场景:机器数适中、对稳定性要求不是非常苛刻

  • 优点:实现简单、配置方便、没有额外网络开销

  • 缺点:网络中有机器Down掉时、用户Session会丢失、容易造成单点故障

 

缓存集中式管理

 

  • 简介:将Session存入分布式缓存集群中的某台机器上,当用户访问不同节点时先从缓存中拿Session信息

  • 使用场景:集群中机器数多、网络环境复杂

  • 优点:可靠性好

  • 缺点:实现复杂、稳定性依赖于缓存的稳定性、Session信息放入缓存时要有合理的策略写入

 

目前生产中使用到的

 

  • 基于tomcat配置实现的MemCache缓存管理session实现(麻烦)

  • 基于OsCache和shiro组播的方式实现(网络影响)

  • 基于spring-session+redis实现的(最适合)

 

负载均衡策略

 

负载均衡策略的优劣及其实现的难易程度有两个关键因素:负载均衡算法,对网络系统状况的检测方式和能力。

 

1、rr 轮询调度算法。顾名思义,轮询分发请求。

 

优点:实现简单

缺点:不考虑每台服务器的处理能力

 

2、wrr 加权调度算法。我们给每个服务器设置权值weight,负载均衡调度器根据权值调度服务器,服务器被调用的次数跟权值成正比。

 

优点:考虑了服务器处理能力的不同

 

3、sh 原地址散列:提取用户IP,根据散列函数得出一个key,再根据静态映射表,查处对应的value,即目标服务器IP。过目标机器超负荷,则返回空。

 

4、dh 目标地址散列:同上,只是现在提取的是目标地址的IP来做哈希。

 

优点:以上两种算法的都能实现同一个用户访问同一个服务器。

 

5、lc 最少连接。优先把请求转发给连接数少的服务器。

 

优点:使得集群中各个服务器的负载更加均匀。

 

6、wlc 加权最少连接。在lc的基础上,为每台服务器加上权值。算法为:(活动连接数*256+非活动连接数)÷权重 ,计算出来的值小的服务器优先被选择。

 

优点:可以根据服务器的能力分配请求。

 

7、sed 最短期望延迟。其实sed跟wlc类似,区别是不考虑非活动连接数。算法为:(活动连接数+1)*256÷权重,同样计算出来的值小的服务器优先被选择。

 

8、nq 永不排队。改进的sed算法。我们想一下什么情况下才能“永不排队”,那就是服务器的连接数为0的时候,那么假如有服务器连接数为0,均衡器直接把请求转发给它,无需经过sed的计算。

 

9、LBLC 基于局部性的最少连接。均衡器根据请求的目的IP地址,找出该IP地址最近被使用的服务器,把请求转发之,若该服务器超载,最采用最少连接数算法。

 

10、LBLCR 带复制的基于局部性的最少连接。均衡器根据请求的目的IP地址,找出该IP地址最近使用的“服务器组”,注意,并不是具体某个服务器,然后采用最少连接数从该组中挑出具体的某台服务器出来,把请求转发之。若该服务器超载,那么根据最少连接数算法,在集群的非本服务器组的服务器中,找出一台服务器出来,加入本服务器组,然后把请求转发之。

 

读写分离

 

MySQL主从配置,读写分离并引入中间件,开源的MyCat,阿里的DRDS都是不错的选择。

 

如果是对高可用要求比较高,但是又没有相应的技术保障,建议使用阿里云的RDS或者Redis相关数据库,省事省力又省钱。

 

全文检索

 

如果有搜索业务需求,引入solr或者elasticsearch也是一个不错的选择,不要什么都塞进关系型数据库。

 

缓存优化

 

引入缓存无非是为了减轻后端数据库服务的压力,防止其"罢工"。

 

常见的缓存服务有,Ehcache、OsCache、MemCache、Redis,当然这些都是主流经得起考验的缓存技术实现,特别是Redis已大规模运用于分布式集群服务中,并证明了自己优越的性能。

 

消息队列

 

异步通知:比如短信验证,邮件验证这些非实时反馈性的逻辑操作。

 


 

流量削锋:应该是消息队列中的常用场景,一般在秒杀或团抢活动中使用广泛。

 

日志处理:系统中日志是必不可少的,但是如何去处理高并发下的日志确是一个技术活,一不小心可能会压垮整个服务。工作中我们常用到的开源日志ELK,为嘛中间会加一个Kafka或者redis就是这么一个道理(一群人涌入和排队进的区别)。

 

消息通讯:点对点通信(个人对个人)或发布订阅模式(聊天室)。

 

日志服务

 

消息队列中提到的ELK开源日志组间对于中小型创业供公司是一个不错的选择。

 


 

安全优化

 

以上种种,没有安全做保证可能都会归于零。

 

  • 阿里云的VPN虚拟专有网络以及安全组配置

  • 自建机房的话,要自行配置防火墙安全策略

  • 相关服务访问,比如MySQL、Redis、Solr等如果没有特殊需求尽量使用内网访问并设置鉴权

  • 尽量使用代理服务器,不要对外开放过多的端口

  • https配合HTTP/2.0也是个不错的选择

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