大型网站架构演化发展历程 - 上

本文概述了大型网站从初始阶段单一服务器架构,到应用服务和数据服务分离,再到使用缓存和应用服务器集群提升性能,以及数据库读写分离的演进过程。通过对关键技术和策略的解析,揭示了网站如何应对高并发和海量数据的挑战。

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大型网站的技术挑战主要来自于庞大的用户,高并发的访问海量的数据

1 初始阶段的网站架构

大型网站都是从小网站发展而来,也是从小型网站架构逐步演化而来。
此时应用程序、数据库、文件等所有资源都在一台服务器上。

2 应用服务和数据服务分离

随着网站的发展,越来越多的用户访问导致性能越来越差,越来越多的数据导致存储空间不足。这时需要将应用和数据分离。
分离后整个网站使用三台服务器:应用服务器、文件服务器和数据库服务器。

  • 应用服务器需要处理大量业务逻辑,因此需要更快更强大的 CPU
  • 数据库服务器需要快速的磁盘检索和数据缓存,因此需要更快的硬盘和更大的内存
  • 文件服务器需要存储大量用户上传的文件,因此需要更大的硬盘

应用数据分离后,不同特性的服务器承担不同的服务角色,网站的并发能力和数据存储空间得到了很大改善。

3 使用缓存改善网站性能

网站访问特点和现实世界的财富分配一样遵循二八定律:80% 的业务访问集中在 20% 的数据上。既然大部分的业务访问集中在一小部分数据上,那么可以把这一小部分数据缓存在内存中,减小数据库访问压力,提高整个网站的访问速度。

网站使用的缓存可分为两种

  • 本地缓存:访问速度快,但受应用服务器内存限制,缓存数量有限
  • 远程分布式缓存:可使用集群方式部署,使用大内存的服务器作为专门的缓存服务器

4 使用应用服务器集群改善网站的并发处理能力

使用集群是解决网站高并发、海量数据问题的常用手段,通过增加服务器分担原来服务器的访问存储压力。
对网站架构而言,只要 能通过增加一台服务器的方式改善负载压力,就可以用同样的方式持续增加服务器不断改善系统性能,从而实现系统的可伸缩性。
通过负载均衡调度器,可将来及

内容概要:该论文探讨了一种基于粒子群优化(PSO)的STAR-RIS辅助NOMA无线通信网络优化方法。STAR-RIS作为一种新型可重构智能表面,能同时反射和传输信号,与传统仅能反射的RIS不同。结合NOMA技术,STAR-RIS可以提升覆盖范围、用户容量和频谱效率。针对STAR-RIS元素众多导致获取完整信道状态信息(CSI)开销大的问题,作者提出一种在不依赖完整CSI的情况下,联合优化功率分配、基站波束成形以及STAR-RIS的传输和反射波束成形向量的方法,以最大化总可实现速率并确保每个用户的最低速率要求。仿真结果显示,该方案优于STAR-RIS辅助的OMA系统。 适合人群:具备一定无线通信理论基础、对智能反射面技术和非正交多址接入技术感兴趣的科研人员和工程师。 使用场景及目标:①适用于希望深入了解STAR-RIS与NOMA结合的研究者;②为解决无线通信中频谱资源紧张、提高系统性能提供新的思路和技术手段;③帮助理解PSO算法在无线通信优化问题中的应用。 其他说明:文中提供了详细的Python代码实现,涵盖系统参数设置、信道建模、速率计算、目标函数定义、约束条件设定、主优化函数设计及结果可视化等环节,便于读者理解和复现实验结果。此外,文章还对比了PSO与其他优化算法(如DDPG)的区别,强调了PSO在不需要显式CSI估计方面的优势。
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