對於一個大型網站，主要有以下幾個特徵：
- 支撐海量數據
- 非常高的訪問量
我們常見的大型網站，如百度、淘寶、京東等，都是一個分佈式系統。這麼複雜的系統也不是一天建成的，每個系統都經歷了漫長的演變過程。
架構演變
在大型網站中，其最核心的功能就是 計算 和 存儲。因此係統演變過程也主要圍繞這兩點進行。
1 單機系統
在網站剛剛起步時，數據量、訪問量都非常小，通常情況下，只需一臺應用服務器就可以了。
1.1 單機部署方案
起步時，我們把所有資源全部打包到部署文件中(如 XXX.war)，其中包括
- class 文件、依賴 jar等；
- js、css、圖片等靜態資源；
- 對於用戶上傳文件的場景，直接在服務器上新建一個目錄，將上傳的文件放置在目錄即可。
然後，將打好的發佈包放到 Web 容器中，比如 Tomcat，最後啓動容器，讓其直接對外提供服務。
該部署策略有以下幾個特徵：
- 用戶通過瀏覽器直接與 Java 應用程序進行交互（通常是 Tomcat）；
- Java 應用程序通過 JDBC 與本機的數據庫進行交互（如 MySQL）；
- 如果存在文件讀寫的需求，Java 應用程序通過文件接口直接對文件進行操作。
這時，有人會問，Java 應用程序直接對外，會不會存在一些安全或性能方面的問題呢？
是的，Tomcat 這種 Web 容器對鏈接的保持能力比較弱，當存在大量鏈接時，性能下降很快。同時，Tomcat 並不擅長靜態資源的處理，對此，我們可以引入 Nginx，以緩解 Tomcat 的壓力。
1.2 單機部署方案進階
我們在單機部署基礎上，添加 Nginx，也就有了進階方案。
該方案存在以下特徵：
- 用戶不在直接與 Java 應用程序進行交互，而是與 Nginx 進行交互；
- Tomcat 掛在 Nginx 後，對動態請求進行處理；
- 對於靜態資源的訪問，通過 Nginx 直接訪問文件系統；
- 當有文件寫需求時，通過 Java 應用程序直接寫入磁盤。
此時，架構顯得清晰很多，但我們發現一個問題，就是系統對靜態資源和動態資源的處理是完全不同的。
對於靜態資源的處理，相對簡單，只是簡單的文件讀寫。而，動態請求（也就是我們的業務承載者）會隨着業務的發展越來越複雜。
2 動靜分離部署方案
由於 靜態請求 與 動態請求 採用不同的處理策略，我們可以將其進行分離。
該部署方案存在以下特性：
- 通過不同的域名對 動態請求 和 靜態請求 進行分離；
- 新增 靜態資源服務器，專門處理靜態請求，並在服務器上部署 Java 應用程序，處理文件寫需求；Nginx 只負責文件的讀操作；
- 對 動態請求 進行獨立部署，應用程序將文件的寫請求轉發到靜態服務器進行處理；
靜態資源服務器功能單一，部署繁瑣，有沒有一種更好的策略呢？
答案就是雲服務，比如阿里雲的 OSS 提供靜態資源存儲服務。CDN 提供訪問加速服務，兩者結合使用，就得到了一個海量容量並且性能超強的靜態資源服務器（集羣）。
結合 OSS 和 CDN，靜態請求不會成爲系統的瓶頸，因此，接下來只對動態請求進行討論。
隨着系統訪問量的增加，動態請求出現了明顯的瓶頸。
3 應用集羣化部署
由於所有的動態請求全部由一臺應用服務器進行處理，當訪問量上升時，這臺服務就成了系統的瓶頸。此時，我們需要將系統中的多個組件部署到不同的服務器上。
新部署有以下特徵：
- 對 Nginx 進行獨立部署，形成 Web 集羣；
- 對 Java 應用程序進行獨立部署，形成 應用集羣；
- 對 數據庫 進行獨立部署；
- Web 集羣 與 應用集羣 間通過 HTTP 協議進行交互；
- 應用集羣 與 數據庫 間通過 JDBC 協議進行交互。
應用集羣化，會面臨很多挑戰，主要的焦點是如何有效的分配用戶請求。
3.1 DNS 輪詢
首先要解決的問題便是，用戶如何將請求發送到不同的 Nginx 中，最常見的方式便是 DNS 輪詢。
大多域名註冊商都支持多條 A 記錄的解析，其實這就是 DNS 輪詢，DNS 服務器將解析請求按照 A 記錄的順序，逐一分配到不同的 IP 上，這樣就完成了簡單的負載均衡。
3.2 負載均衡器
這裏的負載均衡器主要指的是 Nginx 的反向代理功能。當用戶請求發送到 Nginx 後，Nginx 需要決定將請求轉發到哪臺應用服務器上。
反向代理（Reverse Proxy）是指以代理服務器來接受 internet 上的連接請求，然後將請求轉發給內部網絡上的服務器，並將從服務器上得到的結果返回給 internet 上請求連接的客戶端，此時代理服務器對外就表現爲一個反向代理服務器。
Nginx 對於後臺服務器配置比較靈活，可以同時配置多臺服務器，並根據負載策略將請求分發給後臺服務器。
3.3 會話問題
在單機時代，我們的請求只會發送到同一臺機器上，不存在會話問題。當將應用集羣部署時，用戶的多次請求會發送到不同的應用服務器上。此時，如何對會話進行同步便是棘手問題。
3.3.1 Session Sticky
這種方案主要由 Nginx 處理，讓同樣 session 請求每次都發送到同一臺服務器進行處理。
Nginx 會將相同用戶的請求發送到同一臺應用服務器中。
這是最簡單的策略，但存在一定的問題：
- Web 服務器重啓 Session 丟失；
- 負載均衡需要進行應用層解析（第7層），性能損耗較大；
- 負載均衡器變爲一個有狀態的點，不易容災；
3.3.2 Session Replication
會話問題的根源在於 Session 由多個應用維護，我們可以使用某種機制，在多臺 Web 服務間進行 Session 的數據同步。
由 Session 同步器在各個 Java 應用程序間完成 Session 的同步，最終使每個服務器中都存在所有用戶的 Session 數據。
這個方案的問題：
- 造成網絡開銷；
- 每臺 Web 服務器都保存所有的 Session，內存開銷大；
3.3.3 集中式Session
我們可以將 Session 從 Web 服務中抽取出來，並對其進行集中存儲。
將 Session 信息保存到 Session 存儲集羣中，Java 應用程序不在負責 Session 的存儲。
這個方案的問題：
- 讀取Session引入了網絡開銷；
- 存儲設施問題影響應用；
3.3.4 Cookie Based Session
還可以將 session 數據放在 cookie 中，然後在 Web 服務器上從 cookie 中生成對應的 Session 數據。
將 Session 數據編碼到 Cookie 中，每次 Java 應用程序使用 Session 時，都從 Cookie 中重建 Session。
該方案的問題：
- 受到 Cookie 大小的限制；
- 存在安全性問題；
- 每次都攜帶巨大的 Cookie，帶寬消耗嚴重；
- 每次都進行 Session 數據恢復，加大應用服務器的負擔；
隨着系統訪問量的持續增加，面對大量的數據讀取請求，數據庫有些不堪重負。
此時，我們需要對數據庫進行優化。
4 數據庫讀寫分離
通常情況下，數據庫的讀會帥選成爲系統的瓶頸。對此，我們可以使用數據庫主從機制，通過添加多個從庫來減緩讀壓力。
與之前部署相比，該架構只是爲數據庫增加了若干個從庫：
- 對數據庫實施 主從 部署策略；
- 對於數據的寫請求，只能在 主庫 上進行；
- 對於數據的讀請求，可以在任意的 從庫 上進行；
- 主庫與從庫間，通過 數據庫同步策略 進行數據同步。
由於主庫與從庫間的數據同步需要時間，會出現數據不一致的情況，這塊是業務上需要慎重考慮的一點。
隨着業務越來越複雜，對功能和性能的要求也越來越高，最常見的便是數據庫 like 語句性能已經無法滿足需求；對於某些熱點數據的訪問，其性能也下降很快。
此時，我們需要引入其他組件來有針對性的解決問題。
5 引入搜索和緩存
針對數據庫的 like 語句，通常情況下，是通過引入搜索引擎來解決；而熱點數據的訪問加速，是通過引入緩存服務來解決。
該架構的特徵如下：
- 添加 搜索集羣，用以提升數據檢索性能；
- 添加 緩存集羣，用以提升熱點數據訪問性能。
在對數據查詢進行優化後，慢慢的系統的寫性能成爲了瓶頸。
此時，需要對數據的寫性能進行擴展。
6 數據庫分庫分表
隨着數據量的增長，寫請求量的增加，數據庫的寫入逐漸成爲了瓶頸。常規的寫性能優化便是對數據庫進行分庫分表。
6.1 垂直拆分
將不同的業務數據放到不同的數據庫實例中。
6.2 水平切分
把同一個表中的數據拆分到多的數據庫中。
隨着研發團隊的規模越來越多，大家同時在一個項目中進行開發，導致頻繁的衝突和相互影響。
此時，會將整個應用程序根據功能模塊進行拆分，從而形成多個子網站或子頻道。
7 應用垂直拆分
面對一個巨無霸式的應用，就像面對一團毛線團，總有一種無法下手的感覺。對此，可以將其進行拆分，將其拆分爲多個應用，每個應用獨立開發、獨立部署、獨立維護。
該部署方案更加靈活，大大降低維護成本。
- 通過不同的域名或 URL 將整個系統分解爲多個子系統；
- 用戶通過瀏覽器將各子系統拼接成一個完整的系統；
- 各系統間存在少量交互，甚至沒有交互；
問題慢慢展現出來，系統間公共部分沒有統一維護點，同樣的功能、同樣的代碼分佈在各個系統中。
當然，我們可以通過發佈 jar 包的方式，共享功能代碼；但當 jar 升級時，就需要所有的子系統同步升級，運維開銷巨大。此時，我們需要引入服務化架構。
8 服務化架構
我們可以將通用功能封裝成一個服務，獨立開發、獨立部署、獨立維護。
在該方案中，我們將業務邏輯進行了進一步拆分：
- 整理各個系統間通用業務功能，將其封裝爲服務，以承載核心業務邏輯，構建成 服務集羣；
- 原來的子系統或子頻道，變成薄薄的一層，不承載核心業務，只是根據業務流程對業務服務進行編排；
- 應用服務與業務服務間通過 HTTP 或 其他協議進行通信，常見的包括 Dubbo、Thrift等。
服務化解決了系統之間的直接調用問題，也就是常說的 RPC，整個系統的協調點全部由應用服務完成。這種架構適用於多種場景，但在一些需要異步處理的極端場景就顯得有心無力了。
此時，我們需要引入消息中間件。
9 引入消息隊列
服務化解決了直接調用問題，對於異步調用，最常見的便是消息中間件。
相比之前的架構，變化很小，只是在各個業務服務間添加了另外的一種調用方式。
10 小結
冰凍三尺非一日之寒，一個大型系統的構建也不是一朝一夕的事情。我們需要根據業務情況、數據量情況、請求量情況對系統進行合理規劃。
切記，架構不是越複雜越好，而是“適合自己的便是最好的”。
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