架构师训练营第 2 期 第四周总结

分布式架构的演化

1、第零阶段：最简单的互联网应用架构

部署在单一的服务器上

2、第一阶段：应用数据分离

将应用程序、数据库、文件部署在不同的服务器上，成为文件服务器、文件服务器、应用服务器。得到了几倍的并发处理能力的提升。

体现了互联网架构核心的一个思路：不断的增加服务器，提升系统处理能力。

增加的服务器分摊了当前服务器的计算资源要求，减轻了压力，可以使系统服务更多的用户。

3、第二阶段：使用缓存改善系统性能

访问的数据存储在低速的存储设备上时，我们找一个高速的缓存服务来存放这些数据。

缓存分本地缓存、远程分布式缓存。进一步可以构建一个分布式缓存集群，增加缓存提供服务的能力。

可以极大得改善系统的处理能力，服务更多的用户。

此时访问数据的能力得到了提示，但当用户的数量增加，单一的应用服务器满足不了高并发请求的要求，于是走到下一个阶段。

4、第三阶段：使用应用服务器集群改善系统的并发处理能力

负载均衡服务器将请求分发给不同的应用服务器。这样使得分摊在每台应用服务器的请求数量减少，即减少了应用服务器个体上的压力，应用层面上的高并发处理能力得以保障。此时压力来到了数据库的访问上。

5、第四阶段：数据库读写分离

虽然一部分的读操作可以由缓存来分摊。但依旧有大量的读写操作会访问数据库。单一的数据库无法满足需求。数据库在硬盘上，操作较慢。导致应用服务器能够在高并发环境下处理请求，但会有部分用户请求依旧会等待数据库操作结果时阻塞，无法及时响应。

常见的处理方法是主从分离。

如部署一台主服务器，一台从服务器：当执行写数据时，访问主服务器，且通过主从复制，将更新的数据同步到从服务器上；当执行读数据时，访问读服务器；降低了数据库服务器的压力，提升了一倍的能力。

6、第五阶段：使用反向代理和 CDN 加速网站响应

CDN 是部署在网络运营机房里的缓存服务器，离用户非常近，一般是一些静态资源，如图片，css 文件等。实现无需到达我们的数据中心，从已缓存的数据中获取所需的资源，减轻我们服务器的压力。

用户请求到达我们的机房时，第一个请求会到达反向代理服务器。它承担的主要职责，依然是缓存的职责。反向代理服务器先检查请求的资源在本机是否存在，存在即返回；不存在则向下分发。通过负载均衡服务器分发到应用服务器去。

CDN 与负载均衡处理了大量请求，这些请求不需要到达负载均衡服务器。这是该阶段提高高并发处理能力的原理。

7、第六阶段：使用分布式文件系统和分布式数据库系统

第四阶段的读写分离对涉及数据库处理能力的提升是有限的。

随着数据量的提升，甚至会出现单一的数据库存放不下一张表的数据。

使用分布式的关系数据库，将数据库进行分片处理，多台服务器共同对外提供服务。读写操作分布在多台服务器上，提高了数据操作的并发能力。文件服务器同理。

可以通过增加服务器增加数据库、文件的并发处理能力。

8、第七阶段：使用 NOSQL 和搜索引擎

解决分布式数据库依旧不能很好满足的场景：模糊查询，复杂查询

9、第八阶段：对业务进行拆分

功能模块增多、系统越来越复杂。针对不断增加的业务，在业务层面进行拆分，部署到不同的服务器上（甚至是集群）。可以用简单的网络通讯，或者是消息队列进行通讯。优势：扩容与伸缩很容易。

10、第九阶段：微服务及中台化

拆分后的服务可能依赖一些相同的服务。如一旦需要，就重新开发，这显然既昂贵，又复杂。我们把这些相同的服务拆分，改建为独立的微服务集群，有需要的服务，直接调用即可。这个微服务集群能提供的功能逐渐增多，且当各种各样的服务都依赖这个它时，中台化的概念就体现出来了。后来的产品，需遵循这些服务定制的规范进行开发，基础的服务由微服务与中台提供即可。

11、第十阶段 大数据与智能化

根据用不同特征，提供不同的服务。通过用户的偏好、提供每个用户感兴趣的内容。系统体现出智能化的特点。如何进行数据分析，挖掘用户的特征，大数据平台要关注的内容。

架构模式与要素

如何衡量一个系统的架构设计

1、高性能

用户无法忍受一个响应较慢的应用。任何架构设计方案都必须考虑带来的性能问题。

影响用户请求的所有环节，都可以进行性能优化。性能指标有很多：TPS 响应时间、并发数，各种各样的计数器。

系统架构是为了满足高性能的一个条件进行挑战的。

2、高可用

大型互联网系统通过会有大量的服务器，每天必定有一些服务器宕机。

存在服务器宕机是系统高可用架构设计的前提，在这种情况下，保证服务依旧可用是高可用的目标。

主要手段就是冗余。

应用部署在多台服务器，数据存储在多台服务器的存储设备，任何一台服务器宕机都不会影响整体可用。

这是一个比较硬的指标，毕竟使用者无法容忍系统挂掉。

3、可伸缩

即通过不断向集群加入服务器的手段，来缓解不断上升的并发请求压力与数据存储需求。

衡量指标是：是否能构建集群，是否容易向集群中添加机器。容易是指新加入的服务器是否能与其他服务器提供相同的功能。

4、可拓展性

应对功能性的需求。

衡量指标是：在系统上增加新的功能是否容易，是否改动较少，是否对现有业务没有影响，其他产品与功能不需要受牵连等等。

主要手段：事件驱动架构和分布式服务。

5、安全

衡量指标：对现存于潜在的各种攻击与窃密手段等，是否有可靠的应对手段。

互联网架构技术方案

1、前端架构： APP 及 WEB 开发技术、浏览器及 http 优化技术、CDN、动静分离、图片服务、反向代理、DNS

2、网关及应用层架构： 网关架构、负载均衡、动态页面静态化、业务拆分

3、服务层架构：消息队列、微服务、缓存

4、存储层架构：分布式文件、分布式关系数据库、NOSQL 数据库

5、后台架构：大数据平台、搜索引擎、推荐引擎、数据仓库

6、运维和安全：数据采集与展示、数据监控与报警、攻击与防护、数据加密与解密