本文探讨了大型网站架构面临的挑战，包括复杂业务逻辑处理、高并发访问应对、海量数据存储及处理等问题。文中详细介绍了常见的架构模式，如分层、分割、集群等，并讨论了如何通过这些模式提高系统的性能、可用性和可伸缩性。
企业应用最大的难点在于复杂的业务逻辑，大型网站最大的难点在于大量用户以及高并发和海量的数据存储。
互联网1年对于技术人员的成长等于传统行业3年。
会不会很大程度上在于你是否遇到过这些问题，遇到了这些问题，并且解决了，迈过了这个坎，你就获得了成长，所以百度有大
量搜索的专家，QQ有大量高并发的专家，阿里有大量海量数据处理的专家。
性能、可用性、可伸缩性、可扩展性、安全性。
一、架构图
[img]http://dl2.iteye.com/upload/attachment/0104/0731/ad88c999-596a-3a3a-a643-97fb9a604136.jpg[/img]
二、常用架构模式
1.分层
无论是企业机构还是大型网站架构都会进行纵向的划分，根据功能划分为不同的层，下层为上层提供抽象接口，通常分为应用层
(含业务逻辑)-服务层-数据层(持久层)，大型的网站切分后，每个层都可以部署在独立的服务器上，层与层之间通过远程服务调
用，以减轻应用服务器的计算压力。
2.分割
按功能进行横向的切分，对于访问频繁的例如首页，可以部署到一个单独的应用服务器中，
这样可以很好的做到可伸缩性。对于单表海量数据，通常也采用分表的方式进行分割，例如
facebook的用户表，分离的多个表中，通过分布式数据库进行存储和访问。
3.集群
为了减轻计算压力，通过部署集群，前端放置负载均衡服务器，将访问压力分散到不同的服务器上。同时为了保证高可用性，即
使简单的功能也至少要部署2台服务器的集群，以免单点故障，导致服务不可用。
4.冗余
为了保证高可用性，服务通过集群冗余，数据则采用主备复制，将数据放到多个服务器中，以免单点故障，数据丢失。通过主备
数据存储架构，也可以实现读写分离，提高性能。
5.异步
服务的消费者将服务调用发送到消息服务器中，服务器的生产者从消息服务器中读取消息队列，逐步进行处理，将消息发送到消
息服务器后立即返回，缩短了用户响应时间，并且有助于消峰。异步可能会影响到业务的处理流程，要从业务上支持异步。
6.缓存
因为不同硬件的速度不同，缓存在整个计算机体系到处可见，例如CPU的多级缓存等，将热点数据缓存到本地缓存或者分布式缓
存服务器中，减轻数据库压力，提升性能。
CDN、反向代理也是缓存。
三、高性能
测试分类：
1.性能测试：在可接受的资源消耗的情况下，进行并发测试，测试软件的性能情况。
2.负载测试：持续对系统加压，直到系统的吞吐量开始下降。
3.压力测试：系统可以承受的极限。
4.稳定性测试：长时间对系统进行性能测试，并均衡的分布压力，观察系统是否稳定。
a.前端：
1.减少http请求。合并js和css，减少http请求，因为1个http请求，服务器端要启动一个线程来响应，请求多了对资源
消耗增加。
2.压缩。压缩可以大大降低网络资源消耗，提高响应时间。
3.CDN。content distributed network 将静态资源,css,js,图片等缓存到离用户最近的网络提供商的服务器中，缩短
访问路径，减少网络环节，提高速度。
4.反向代理。普通代理位于浏览器一测，反向代理位于机房一测。访问后缓存静态资源，下次再访问就直接返回，减轻
了应用服务器的处理压力。由于反向代理和负载均衡机器处于的位置相同，所以也经常作为负载均衡服务器。
b.应用服务器。
1.缓存。
缓存分类：1)jboss cache,将缓存同步到各个集群节点中，如果集群节点多的话，会大大增加 网络的消
耗，另外缓存多太多的话，可能会撑爆了单机的内存。
2)分布式缓存memcached。通过路由算法，路由到一个节点中。
缓存误用：1）读写比高。至少1次写，2次读才有必要使用缓存，马上就失效的数据，不应该缓存 ，只是带
来了缓存一致性问题和增加了网络消耗。通常读写比很高，例如热门博客等。
2）没有热点数据。应该根据2:8原则，应该20%的数据，80%情况下会用到。如果没有热点数据就没有必要缓
存。
2.异步。
3.集群。
c.数据存储。
1.机械硬盘 VS 固态硬盘。固态硬盘有更好的随机读性能，机械硬盘需要移动磁盘臂实现数据读取，随机读性能比大致
为：10:1 ,机械硬盘读取1M数据，时间为2ms，固态硬盘为0.3ms
2.B+树 VS LSM树。传统数据库索引基于B+Tree，使数据按一定的顺序进行存储，加快数据访问速度。LSM是一个n阶合
并树，在内存中写入和读取，因此速度快。
3.RAID VS HDFS。 HDFS以block为单位进行存储，每次存储都同时复制到另外的两个机器中，保证了数据的可靠性，相
当于RAID1。读数据时，通过mapreduce分布式框架读取，保证了速度，相当于RAID0。
四、高可用
a.应用层。
由于应用层无状态，所以通过部署集群就可以实现高可用。
但是例如购物车等session信息实际是有状态的所以也要考虑session。
方法：1.session复制。复制到各个节点。缺点是网络消耗加剧，容易session不一致。 2.session绑定。每次请求都请
求到同一个服务器中。缺点是违背了高可用的原则。
3.cookie传递session信息。缺点是用户可以关闭cookie，cookie太大影响性能。
4.构件独立的session服务器。可以存到单独的数据库中。大型网站通常使用这种方式。
b.服务层。
1）设置超时时间。2)服务降级。 3）服务权重 4）幂级恒等性。
c.数据存储层。
通过数据库备份，将数据冗余保存到多个地方。
冷备和热备。
同步请求（同时请求到主数据库和从数据库，性能取决于性能较差的那一个）和异步请求（请求到主数据库，主数据库
通过异步方式复制到从数据库）。
d.监控。 1）用户行为监控。访问路径，浏览器、操作系统版本等。2）服务器性能监控。网络、内存、CPU占用。 3）运行数据
监控。如缓存命中率，平均响应时间等。
其他保证高可用的方式:
1）升级方式。先升级部分机器，再升级其他机器
2）自动化测试。
3）预生产环境测试。
4）灰度发布，AB测试。
5）分支开发，主线发布。
五、高伸缩
1.应用层。
?负载均衡方式。
1）HTTP请求重定向。每次都请求2次，影响性能。
2）DNS域名解析负载均衡。 有缓存，不即时生效。
3）反向代理负载均衡。
4）IP地址负载均衡。
4）数据链路层负载均衡。通过修改mac地址实现，请求直接返回给浏览器，性能好，目前大型网站基本用这个。Linux LVS。
负载均衡算法。
1）轮询 2）加权 3）最少连接 4）随机
2.分布式缓存
一致性哈希算法。通过这个算法解决增加服务器，缓存失效问题。
增加虚拟层解决方案。插入虚拟节点，分担增加服务器后的负载均衡问题。
3.CAP原理
C是数据一致性
A是可用性
P是分区耐用性
这3个只能保证其中的2个，大型网站要保证可用性，所以通常牺牲一定的数据一致性。
4.数据存储层。
a.分布式数据库。cobar.
b.noSQL产品。HBase。
《大型网站技术架构》 李智慧
互联网1年对于技术人员的成长等于传统行业3年。
会不会很大程度上在于你是否遇到过这些问题，遇到了这些问题，并且解决了，迈过了这个坎，你就获得了成长，所以百度有大
量搜索的专家，QQ有大量高并发的专家，阿里有大量海量数据处理的专家。
性能、可用性、可伸缩性、可扩展性、安全性。
一、架构图
[img]http://dl2.iteye.com/upload/attachment/0104/0731/ad88c999-596a-3a3a-a643-97fb9a604136.jpg[/img]
二、常用架构模式
1.分层
无论是企业机构还是大型网站架构都会进行纵向的划分，根据功能划分为不同的层，下层为上层提供抽象接口，通常分为应用层
(含业务逻辑)-服务层-数据层(持久层)，大型的网站切分后，每个层都可以部署在独立的服务器上，层与层之间通过远程服务调
用，以减轻应用服务器的计算压力。
2.分割
按功能进行横向的切分，对于访问频繁的例如首页，可以部署到一个单独的应用服务器中，
这样可以很好的做到可伸缩性。对于单表海量数据，通常也采用分表的方式进行分割，例如
facebook的用户表，分离的多个表中，通过分布式数据库进行存储和访问。
3.集群
为了减轻计算压力，通过部署集群，前端放置负载均衡服务器，将访问压力分散到不同的服务器上。同时为了保证高可用性，即
使简单的功能也至少要部署2台服务器的集群，以免单点故障，导致服务不可用。
4.冗余
为了保证高可用性，服务通过集群冗余，数据则采用主备复制，将数据放到多个服务器中，以免单点故障，数据丢失。通过主备
数据存储架构，也可以实现读写分离，提高性能。
5.异步
服务的消费者将服务调用发送到消息服务器中，服务器的生产者从消息服务器中读取消息队列，逐步进行处理，将消息发送到消
息服务器后立即返回，缩短了用户响应时间，并且有助于消峰。异步可能会影响到业务的处理流程，要从业务上支持异步。
6.缓存
因为不同硬件的速度不同，缓存在整个计算机体系到处可见，例如CPU的多级缓存等，将热点数据缓存到本地缓存或者分布式缓
存服务器中，减轻数据库压力，提升性能。
CDN、反向代理也是缓存。
三、高性能
测试分类：
1.性能测试：在可接受的资源消耗的情况下，进行并发测试，测试软件的性能情况。
2.负载测试：持续对系统加压，直到系统的吞吐量开始下降。
3.压力测试：系统可以承受的极限。
4.稳定性测试：长时间对系统进行性能测试，并均衡的分布压力，观察系统是否稳定。
a.前端：
1.减少http请求。合并js和css，减少http请求，因为1个http请求，服务器端要启动一个线程来响应，请求多了对资源
消耗增加。
2.压缩。压缩可以大大降低网络资源消耗，提高响应时间。
3.CDN。content distributed network 将静态资源,css,js,图片等缓存到离用户最近的网络提供商的服务器中，缩短
访问路径，减少网络环节，提高速度。
4.反向代理。普通代理位于浏览器一测，反向代理位于机房一测。访问后缓存静态资源，下次再访问就直接返回，减轻
了应用服务器的处理压力。由于反向代理和负载均衡机器处于的位置相同，所以也经常作为负载均衡服务器。
b.应用服务器。
1.缓存。
缓存分类：1)jboss cache,将缓存同步到各个集群节点中，如果集群节点多的话，会大大增加 网络的消
耗，另外缓存多太多的话，可能会撑爆了单机的内存。
2)分布式缓存memcached。通过路由算法，路由到一个节点中。
缓存误用：1）读写比高。至少1次写，2次读才有必要使用缓存，马上就失效的数据，不应该缓存 ，只是带
来了缓存一致性问题和增加了网络消耗。通常读写比很高，例如热门博客等。
2）没有热点数据。应该根据2:8原则，应该20%的数据，80%情况下会用到。如果没有热点数据就没有必要缓
存。
2.异步。
3.集群。
c.数据存储。
1.机械硬盘 VS 固态硬盘。固态硬盘有更好的随机读性能，机械硬盘需要移动磁盘臂实现数据读取，随机读性能比大致
为：10:1 ,机械硬盘读取1M数据，时间为2ms，固态硬盘为0.3ms
2.B+树 VS LSM树。传统数据库索引基于B+Tree，使数据按一定的顺序进行存储，加快数据访问速度。LSM是一个n阶合
并树，在内存中写入和读取，因此速度快。
3.RAID VS HDFS。 HDFS以block为单位进行存储，每次存储都同时复制到另外的两个机器中，保证了数据的可靠性，相
当于RAID1。读数据时，通过mapreduce分布式框架读取，保证了速度，相当于RAID0。
四、高可用
a.应用层。
由于应用层无状态，所以通过部署集群就可以实现高可用。
但是例如购物车等session信息实际是有状态的所以也要考虑session。
方法：1.session复制。复制到各个节点。缺点是网络消耗加剧，容易session不一致。 2.session绑定。每次请求都请
求到同一个服务器中。缺点是违背了高可用的原则。
3.cookie传递session信息。缺点是用户可以关闭cookie，cookie太大影响性能。
4.构件独立的session服务器。可以存到单独的数据库中。大型网站通常使用这种方式。
b.服务层。
1）设置超时时间。2)服务降级。 3）服务权重 4）幂级恒等性。
c.数据存储层。
通过数据库备份，将数据冗余保存到多个地方。
冷备和热备。
同步请求（同时请求到主数据库和从数据库，性能取决于性能较差的那一个）和异步请求（请求到主数据库，主数据库
通过异步方式复制到从数据库）。
d.监控。 1）用户行为监控。访问路径，浏览器、操作系统版本等。2）服务器性能监控。网络、内存、CPU占用。 3）运行数据
监控。如缓存命中率，平均响应时间等。
其他保证高可用的方式:
1）升级方式。先升级部分机器，再升级其他机器
2）自动化测试。
3）预生产环境测试。
4）灰度发布，AB测试。
5）分支开发，主线发布。
五、高伸缩
1.应用层。
?负载均衡方式。
1）HTTP请求重定向。每次都请求2次，影响性能。
2）DNS域名解析负载均衡。 有缓存，不即时生效。
3）反向代理负载均衡。
4）IP地址负载均衡。
4）数据链路层负载均衡。通过修改mac地址实现，请求直接返回给浏览器，性能好，目前大型网站基本用这个。Linux LVS。
负载均衡算法。
1）轮询 2）加权 3）最少连接 4）随机
2.分布式缓存
一致性哈希算法。通过这个算法解决增加服务器，缓存失效问题。
增加虚拟层解决方案。插入虚拟节点，分担增加服务器后的负载均衡问题。
3.CAP原理
C是数据一致性
A是可用性
P是分区耐用性
这3个只能保证其中的2个，大型网站要保证可用性，所以通常牺牲一定的数据一致性。
4.数据存储层。
a.分布式数据库。cobar.
b.noSQL产品。HBase。
《大型网站技术架构》 李智慧
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