网上有很多文章类似于我今天要分享的内容，有架构师写的，有运维写的，还有开发些的，偏重点都不同，今天我将从运维角度全面讲解。

一个成熟的网站架构并不是一开始设计就具备高可用、高伸缩、高性能等特性的，它是随着用户量和业务线不断增加，基础架构才逐渐健壮的。在发展初期，一般都是从0到1，不会一上来就整一些大而全的架构，也很少人这么任性。

说明

项目开发完成上线，用户访问量寥寥无几。

有一定用户访问量，单台服务器性能有些吃力，想提高并发能力，增加一台服务器，将HTTP请求与SQL操作负载分散不同服务器。

什么是动静分离？静态页面与动态页面分离部署。

RedisCache

使用Redis缓存数据库查询结果，将热数据放到内存中，提高查询速度，减少数据库请求。

MySQL主从

基于binlog异步复制。

HA

MySQL：Keepalived

怎么保证Redis缓存时效性？

1. 增加中间件，在主从同步延迟时间内，中间件将SQL读操作还路由到主。

2. 主从同步延迟时间后，再异步发起一次淘汰Cache。

3. 增加消息队列和清理Cache程序，入库同时也写入消息队列，缓存清理程序订阅消息队列，一旦有数据更新，重新Cache。

4. Cache中的Item一定要设置过期时间。

访问量越来越大，单台服务器性能已无法支撑，于是增加负载均衡，水平扩展WEB节点，同时调整动静分离。

七层负载均衡

根据域名或者后缀转发不同的upstream。

NFS网络文件系统

共享存储存放网站程序或者静态资源。

Redis主从

动静分离-中期

HA

• LB：Keepalived

• NFS：DRBD+Heartbeat

• Redis：Sentinel/Keepalived

Session如何会话保持？

• 源IP Hash

• Session共享

• Session Sticky（粘滞会话）

• Session复制

访问量上来了，SQL操作自然也就多了，单台数据库读性能到达瓶颈，响应很慢；业务读多写少，需要提升读性能，考虑扩展数据库架构。

一主多从

基于binlog异步复制，多个从库同步主库。

读写分离

• 代码逻辑层区分读写库。

• 使用中间件代理，对SQL解析区分处理；开源主流的有：Atlas、MyCat等。

分库、分表、分区

• 分库：根据业务类型分离相关表到不同数据库；例如WEB、BBS、Blog等。

• 分表：单个表上千万条记录，操作耗时长，采用垂直拆分和水平拆分，将数据分散存储到不同小表上。

• 分区：根据表字段分成多个区块，这些区块可以分布在不同磁盘上。

以上主要是分散磁盘I/O压力，提高处理性能。

从库四层负载均衡

当多个从库时，采用LVS实现负载均衡，对程序提供VIP，访问透明。

HA

主库和从库LB：Keepalived

SOA

面向服务架构设计理念，拆分臃肿程序架构，以核心业务为单位分解，服务化、模块化，分布式部署。

服务化治理

使用Dubbo分布式框架，治理SOA服务化，Dubbo提供高性能和透明化RPC远程调用方案 。

配置中心

使用ZooKeeper存储服务连接信息。

消息队列

使用RabbitMQ解耦服务，保障服务直接通信。

DNS轮询

DNS负载均衡技术实现原理是在DNS服务器上一个主机名配置多个IP地址，用户访问时，轮训返回解析记录，从而达到负载均衡目的。

全文检索引擎

像电商网站首页都会有查询表单，当商品多且品种多，关系型数据库庞大，想要快速从数据库中精确检索出用户想要的商品就显得力不从心了。

引入全文检索引擎，建立索引缓存，快速查询海量数据，缓解数据库压力；开源主流的有：ElasticSearch、Sphinx。

每次请求静态资源负载都会落在WEB节点和NFS存储上，而且这些资源都是很少变动的，我们把这些资源缓存到上层，请求到来时先判断本地是否有缓存，如果有就直接返回，从而减少后端HTTP请求，响应会快很多。

分布式文件系统

当图片、视频很多时，NFS在处理效率和存储容量上受局限，这时用分布式文件系统（DFS）就比较合适了，DFS是一种NAS存储架构，C/S模式，多台廉价服务器组成存储集群，提供高性能、高可用、高扩展等特性。客户端挂载到本地，就像访问本地文件系统一样访问远程服务器文件。

CDN

每次请求静态资源都会落在WEB节点和存储上，而且这些资源都是很少变动的，如果把这些资源放到网站入口，岂不减少后端大量HTTP请求，有什么方法呢？

使用CDN技术，它通过一种缓存技术将频繁访问的资源（主要静态）分布到全国各地边缘服务器，用户先访问CDN服务器，CDN根据职能DNS返回客户端就近网络中的缓存服务器，如果这个缓存服务器有缓存请求的静态资源就直接返回，否则回源站获取返回，从而提高网站访问速度，减少后端服务器压力。

四层负载均衡

七层负载均衡要分析应用层协议，效率没有四层高，有些应用场景并不需要分析应用层协议，只想实现转发负载，那么，四层负载均衡是首选。

当然，也可以四层代理七层负载均衡，方面扩展七层负载均衡。

NoSQL数据库

由于个别SQL查询量大，已经无法在深度优化，可以考虑使用NoSQL非关系型数据库，它的产生就是解决大规模、高并发、大数据量等问题。但比较适合非结构化数据存储，比如详情页内容、原始数据等。

弹性伸缩

自动扩容，节点降级。

微服务

更细粒度拆分应用，实现服务化、轻量级、自动化部署等。

内存化

磁盘数据尽可能在内存中处理。

异地容灾

如果不可容忍网站不可用，应考虑到异地备份或异地双活。

应急预案

• 尽量将请求拦截在前面，从而减少数据库和HTTP请求

• 数据库层是架构瓶颈，需要精心设计，比如架构扩展、SQL优化（压缩、索引等）

• 避免单点

• 分解压力

• 扩展性

• 找瓶颈出方案

SRE：网站可靠性工程师，保证网站不宕机是他们的使命！

制作应急预案大致以下几步：

1、系统分级

按照业务系统重要性划分，比如订单服务挂了，将影响用户无法下单，因此需要投入更多的资源保障；比如管理后台挂了，不会影响到用户；根据业务划分不同级别，实施不同的质量保障和成本投入。

2、全链路分析

梳理从网站入口到数据存储的各个环节，找出依赖服务，假设性去分析问题，如果某环节故障，影响范围怎样。

3、全方位监控

对相关链路实施全面监控，包括基础资源监控、服务状态监控、接口监控、日志监控等，确保出现问题有依据可追溯。

4、制定应急预案

多思考方案可行性，不定期进行预案演习，验证预案正确性和可控性及掌握恢复时间。

网络接入层：

• 机房故障：从DNS轮训摘除该机房或者切换到其他机房

• VIP网络异常：切换备用VIP

代理层：

• IP限流：某些IP访问太大导致后端负载压力过高；实施IP限流

• 后端应用异常：如软硬件故障，摘除异常节点；如果某机房问题切换到其他机房

应用层和服务层：

• 服务异常：某服务访问超时，响应慢；摘除服务或切换到正常服务

• 程序线程池不够用：线程池设置太小，导致请求堆积；提供参数开关，比如动态调整线程池大小

• 请求量太大：请求量太大，超过实际处理能力；请求限流或者设置请求阈值自动扩展节点

缓存层和数据层：

• Redis挂掉：主从切换

• MySQL挂掉：主从切换，切换后验证

• 机房故障：切换缓存库/数据库到其他机房

本文经作者同意授权转载，来源：http://lizhenliang.blog.51cto.com/7876557/1951651

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