2024-03-02 分類: 網(wǎng)站建設
題記
工作也有幾多年了,無論是身邊遇到的還是耳間聞到的,多多少少也積攢了自己的一些經(jīng)驗和思考,當然,博主并沒有太多接觸高大上的分布式架構(gòu)實踐,相對比較零碎,隨時補充(附帶架構(gòu)裝逼詞匯)。
俗話說的好,冰凍三尺非一日之寒,滴水穿石非一日之功,羅馬也不是一天就建成的,當然對于我們開發(fā)人員來說,一個好的架構(gòu)也不是一蹴而就的。
初始搭建
前言
工作也有幾多年了,無論是身邊遇到的還是耳間聞到的,多多少少也積攢了自己的一些經(jīng)驗和思考,當然,博主并沒有太多接觸高大上的分布式架構(gòu)實踐,相對比較零碎,隨時補充。俗話說得好,冰凍三尺非一日之寒,滴水穿石非一日之功,羅馬也不是一天就建成的,當然對于我們開發(fā)人員來說,一個好的架構(gòu)也不是一蹴而就的。
初始搭建
開始的開始,就是各種框架一搭,然后扔到Tomcat容器中跑就是了,這時候我們的文件、數(shù)據(jù)庫、應用都在一個服務器上。
服務分離
隨著系統(tǒng)的的上線,用戶量也會逐步上升,很明顯一臺服務器已經(jīng)滿足不了系統(tǒng)的負載,這時我們就要在服務器還沒有超載時,提前做好準備。
由于我們是單體架構(gòu),優(yōu)化架構(gòu)在短時間內(nèi)是不現(xiàn)實的,增加機器是一個不錯的選擇。這時,我們可能要把應用和數(shù)據(jù)庫服務單獨部署,如果有條件也可以把文件服務器單獨部署。
反向代理
為了提升服務處理能力,我們在Tomcat容器前加一個代理服務器,我一般使用Nginx,當然你如果更熟悉Apache也未嘗不可。
用戶的請求發(fā)送給反向代理,然后反向代理把請求轉(zhuǎn)發(fā)到后端的服務器。
嚴格意義上來說,Nginx是屬于Web服務器,一般處理靜態(tài)HTML、CSS、JS請求,而Tomcat屬于Web容器,專門處理JSP請求,當然Tomcat也是支持html的,只是效果沒Nginx好而已。
反向代理的優(yōu)勢,如下:
隱藏真實后端服務負載均衡集群高可用集群緩存靜態(tài)內(nèi)容實現(xiàn)動靜分離安全限流靜態(tài)文件壓縮解決多個服務跨域問題合并靜態(tài)請求(HTTP/2.0后已經(jīng)被弱化)防火墻SSL以及http2動靜分離
基于以上Nginx反向代理,我們還可以實現(xiàn)動靜分離,靜態(tài)請求如HTML、CSS、JS等請求交給Nginx處理,動態(tài)請求分發(fā)給后端Tomcat處理。
Nginx 升級到1.9.5+可以開啟HTTP/2.0時代,加速網(wǎng)站訪問。
當然,如果公司不差錢,CDN也是一個不錯的選擇。
服務拆分
在這分布式微服務已經(jīng)普遍流行的年代,其實我們沒必要踩過多的坑,就很容易進行拆分。市面上已經(jīng)有相對比較成熟的技術,比如阿里開源的Dubbo(官方明確表示已經(jīng)開始維護了),Spring家族的Spring Cloud,當然具體如何去實施,無論是技術還是業(yè)務方面都要有很好的把控。
Dubbo
SpringCloud
服務發(fā)現(xiàn)——Netflix Eureka客服端負載均衡——Netflix Ribbon斷路器——Netflix Hystrix服務網(wǎng)關——Netflix Zuul分布式配置——Spring Cloud Config微服務與輕量級通信
同步通信和異步通信遠程調(diào)用RPCREST消息隊列持續(xù)集成部署
服務拆分以后,隨著而來的就是持續(xù)集成部署,你可能會用到以下工具:Docker、Jenkins、Git、Maven。
圖片源于網(wǎng)絡,基本拓撲結(jié)構(gòu)如下所示:
整個持續(xù)集成平臺架構(gòu)演進到如下圖所示:
服務集群
Linux集群主要分成三大類( 高可用集群, 負載均衡集群,科學計算集群)。其實,我們最常見的也是生產(chǎn)中最常接觸到的就是負載均衡集群。
負載均衡實現(xiàn)
DNS負載均衡,一般域名注冊商的dns服務器不支持,但博主用的阿里云解析已經(jīng)支持四層負載均衡(F5、LVS),工作在TCP協(xié)議下七層負載均衡(Nginx、haproxy),工作在Http協(xié)議下分布式session
大家都知道,服務一般分為有狀態(tài)和無狀態(tài),而分布式sessoion就是針對有狀態(tài)的服務。
分布式Session的幾種實現(xiàn)方式
基于數(shù)據(jù)庫的Session共享基于resin/tomcat web容器本身的session復制機制基于oscache/Redis/memcached 進行 session 共享。基于cookie 進行session共享分布式Session的幾種管理方式
Session Replication 方式管理 (即session復制)
簡介:將一臺機器上的Session數(shù)據(jù)廣播復制到集群中其余機器上使用場景:機器較少,網(wǎng)絡流量較小優(yōu)點:實現(xiàn)簡單、配置較少、當網(wǎng)絡中有機器Down掉時不影響用戶訪問缺點:廣播式復制到其余機器有一定廷時,帶來一定網(wǎng)絡開銷Session Sticky 方式管理
簡介:即粘性Session、當用戶訪問集群中某臺機器后,強制指定后續(xù)所有請求均落到此機器上使用場景:機器數(shù)適中、對穩(wěn)定性要求不是非常苛刻優(yōu)點:實現(xiàn)簡單、配置方便、沒有額外網(wǎng)絡開銷缺點:網(wǎng)絡中有機器Down掉時、用戶Session會丟失、容易造成單點故障緩存集中式管理
簡介:將Session存入分布式緩存集群中的某臺機器上,當用戶訪問不同節(jié)點時先從緩存中拿Session信息使用場景:集群中機器數(shù)多、網(wǎng)絡環(huán)境復雜優(yōu)點:可靠性好缺點:實現(xiàn)復雜、穩(wěn)定性依賴于緩存的穩(wěn)定性、Session信息放入緩存時要有合理的策略寫入目前生產(chǎn)中使用到的
基于tomcat配置實現(xiàn)的MemCache緩存管理session實現(xiàn)(麻煩)基于OsCache和shiro組播的方式實現(xiàn)(網(wǎng)絡影響)基于spring-session+redis實現(xiàn)的(最適合)負載均衡策略
負載均衡策略的優(yōu)劣及其實現(xiàn)的難易程度有兩個關鍵因素:負載均衡算法,對網(wǎng)絡系統(tǒng)狀況的檢測方式和能力。
1、rr 輪詢調(diào)度算法。顧名思義,輪詢分發(fā)請求。
優(yōu)點:實現(xiàn)簡單
缺點:不考慮每臺服務器的處理能力
2、wrr 加權(quán)調(diào)度算法。我們給每個服務器設置權(quán)值weight,負載均衡調(diào)度器根據(jù)權(quán)值調(diào)度服務器,服務器被調(diào)用的次數(shù)跟權(quán)值成正比。
優(yōu)點:考慮了服務器處理能力的不同
3、sh 原地址散列:提取用戶IP,根據(jù)散列函數(shù)得出一個key,再根據(jù)靜態(tài)映射表,查處對應的value,即目標服務器IP。過目標機器超負荷,則返回空。
4、dh 目標地址散列:同上,只是現(xiàn)在提取的是目標地址的IP來做哈希。
優(yōu)點:以上兩種算法的都能實現(xiàn)同一個用戶訪問同一個服務器。
5、lc 最少連接。優(yōu)先把請求轉(zhuǎn)發(fā)給連接數(shù)少的服務器。
優(yōu)點:使得集群中各個服務器的負載更加均勻。
6、wlc 加權(quán)最少連接。在lc的基礎上,為每臺服務器加上權(quán)值。算法為:(活動連接數(shù)*256+非活動連接數(shù))÷權(quán)重 ,計算出來的值小的服務器優(yōu)先被選擇。
優(yōu)點:可以根據(jù)服務器的能力分配請求。
7、sed 最短期望延遲。其實sed跟wlc類似,區(qū)別是不考慮非活動連接數(shù)。算法為:(活動連接數(shù)+1)*256÷權(quán)重,同樣計算出來的值小的服務器優(yōu)先被選擇。
8、nq 永不排隊。改進的sed算法。我們想一下什么情況下才能永不排隊,那就是服務器的連接數(shù)為0的時候,那么假如有服務器連接數(shù)為0,均衡器直接把請求轉(zhuǎn)發(fā)給它,無需經(jīng)過sed的計算。
9、LBLC 基于局部性的最少連接。均衡器根據(jù)請求的目的IP地址,找出該IP地址最近被使用的服務器,把請求轉(zhuǎn)發(fā)之,若該服務器超載,最采用最少連接數(shù)算法。
10、LBLCR 帶復制的基于局部性的最少連接。均衡器根據(jù)請求的目的IP地址,找出該IP地址最近使用的服務器組,注意,并不是具體某個服務器,然后采用最少連接數(shù)從該組中挑出具體的某臺服務器出來,把請求轉(zhuǎn)發(fā)之。若該服務器超載,那么根據(jù)最少連接數(shù)算法,在集群的非本服務器組的服務器中,找出一臺服務器出來,加入本服務器組,然后把請求轉(zhuǎn)發(fā)之。
讀寫分離
MySQL主從配置,讀寫分離并引入中間件,開源的MyCat,阿里的DRDS都是不錯的選擇。
如果是對高可用要求比較高,但是又沒有相應的技術保障,建議使用阿里云的RDS或者Redis相關數(shù)據(jù)庫,省事省力又省錢。
全文檢索
如果有搜索業(yè)務需求,引入solr或者elasticsearch也是一個不錯的選擇,不要什么都塞進關系型數(shù)據(jù)庫。
緩存優(yōu)化
引入緩存無非是為了減輕后端數(shù)據(jù)庫服務的壓力,防止其"罷工"。
常見的緩存服務有,Ehcache、OsCache、MemCache、Redis,當然這些都是主流經(jīng)得起考驗的緩存技術實現(xiàn),特別是Redis已大規(guī)模運用于分布式集群服務中,并證明了自己優(yōu)越的性能。
消息隊列
異步通知:比如短信驗證,郵件驗證這些非實時反饋性的邏輯操作。
流量削鋒:應該是消息隊列中的常用場景,一般在秒殺或團搶活動中使用廣泛。
日志處理:系統(tǒng)中日志是必不可少的,但是如何去處理高并發(fā)下的日志確是一個技術活,一不小心可能會壓垮整個服務。工作中我們常用到的開源日志ELK,為嘛中間會加一個Kafka或者redis就是這么一個道理(一群人涌入和排隊進的區(qū)別)。
消息通訊:點對點通信(個人對個人)或發(fā)布訂閱模式(聊天室)。
日志服務
消息隊列中提到的ELK開源日志組間對于中小型創(chuàng)業(yè)供公司是一個不錯的選擇。
安全優(yōu)化
以上種種,沒有安全做保證可能都會歸于零。
阿里云的VPN虛擬專有網(wǎng)絡以及安全組配置自建機房的話,要自行配置防火墻安全策略相關服務訪問,比如MySQL、Redis、Solr等如果沒有特殊需求盡量使用內(nèi)網(wǎng)訪問并設置鑒權(quán)盡量使用代理服務器,不要對外開放過多的端口https配合HTTP/2.0也是個不錯的選擇架構(gòu)裝逼必備詞匯
高可用
負載均衡(負載均衡算法)反向代理服務隔離服務限流服務降級(自動優(yōu)雅降級)失效轉(zhuǎn)移超時重試(代理超時、容器超時、前端超時、中間件超時、數(shù)據(jù)庫超時、NoSql超時)回滾機制(上線回滾、數(shù)據(jù)庫版本回滾、事務回滾)高并發(fā)
應用緩存HTTP緩存多級緩存分布式緩存連接池異步并發(fā)分布式事務
二階段提交(強一致)三階段提交(強一致)消息中間件(最終一致性),推薦阿里的RocketMQ隊列
任務隊列消息隊列請求隊列擴容
單體垂直擴容單體水平擴容應用拆分數(shù)據(jù)庫拆分數(shù)據(jù)庫分庫分表數(shù)據(jù)異構(gòu)分布式任務網(wǎng)絡安全
SQL注入XSS攻擊CSRF攻擊拒絕服務(DoS,Denial of Service)攻擊架構(gòu)裝逼必備工具
操作系統(tǒng)
Linux(必備)、某軟的
負載均衡
分布式框架
Dubbo、Motan、Spring-Could
數(shù)據(jù)庫中間件
DRDS (阿里云)、Mycat、360 Atlas、Cobar (不維護了)
消息隊列
RabbitMQ、ZeroMQ、Redis、ActiveMQ、Kafka
注冊中心
Zookeeper、Redis
緩存
Redis、Oscache、Memcache、Ehcache
集成部署
Docker、Jenkins、Git、Maven
存儲
OSS、NFS、FastDFS、MogileFS
數(shù)據(jù)庫
MySql、Redis、MongoDB、PostgreSQL、Memcache、HBase
網(wǎng)絡
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當前題目:Web技術整體架構(gòu)
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