本文是學(xué)習(xí)大型分布式網(wǎng)站架構(gòu)的技術(shù)總結(jié)。對架構(gòu)一個高性能、高可用、可伸縮及可擴展的分布式網(wǎng)站進行了概要性描述，并給出一個架構(gòu)參考。文中一部分為讀書筆記，一部分是個人經(jīng)驗總結(jié)，對大型分布式網(wǎng)站架構(gòu)有較好的參考價值。

一張圖說明電商架構(gòu)

大型電商網(wǎng)站架構(gòu)案例

1、電商案例的原因

分布式大型網(wǎng)站，目前看主要有幾類：

大型門戶，比如網(wǎng)易，新浪等；

SNS網(wǎng)站，比如校內(nèi)，開心網(wǎng)等；

電商網(wǎng)站，比如阿里巴巴，京東商城，國美在線，汽車之家等。

大型門戶一般是新聞類信息，可以使用CDN，靜態(tài)化等方式優(yōu)化，開心網(wǎng)等交互性比較多，可能會引入更多的NoSQL，分布式緩存，使用高性能的通信框架等。電商網(wǎng)站具備以上兩類的特點，比如產(chǎn)品詳情可以采用CDN，靜態(tài)化，交互性高的需要采用NoSQL等技術(shù)。因此，我們采用電商網(wǎng)站作為案例，進行分析。

2、電商網(wǎng)站需求

客戶需求：

建立一個全品類的電子商務(wù)網(wǎng)站（B2C），用戶可以在線購買商品，可以在線支付，也可以貨到付款；

用戶購買時可以在線與客服溝通；

用戶收到商品后，可以給商品打分，評價；

目前有成熟的進銷存系統(tǒng)；需要與商城系統(tǒng)平臺對接；

希望能夠支持3~5年，業(yè)務(wù)的發(fā)展；

預(yù)計3~5年用戶數(shù)達到1000萬；

定期舉辦雙11、雙12、三八男人節(jié)等活動；

其他的功能參考京東或國美在線等網(wǎng)站。

客戶就是客戶，不會告訴你具體要什么，只會告訴你他想要什么，我們很多時候要引導(dǎo)，挖掘客戶的需求。好在提供了明確的參考網(wǎng)站。因此，下一步要進行大量的分析，結(jié)合行業(yè)，以及參考網(wǎng)站，給客戶提供方案。需求功能矩陣需求管理傳統(tǒng)的做法，會使用用例圖或模塊圖（需求列表）進行需求的描述。這樣做常常忽視掉一個很重要的需求（非功能需求），因此推薦大家使用需求功能矩陣，進行需求描述。本電商網(wǎng)站的需求矩陣如下：

3、網(wǎng)站初級架構(gòu)

一般網(wǎng)站，剛開始的做法，是三臺服務(wù)器，一臺部署應(yīng)用，一臺部署數(shù)據(jù)庫，一臺部署NFS文件系統(tǒng)。

這是前幾年比較傳統(tǒng)的做法，之前見到一個網(wǎng)站10萬多會員，垂直服裝設(shè)計門戶，N多圖片。使用了一臺服務(wù)器部署了應(yīng)用，數(shù)據(jù)庫以及圖片存儲。出現(xiàn)了很多性能問題。

如下圖：

但是，目前主流的網(wǎng)站架構(gòu)已經(jīng)發(fā)生了翻天覆地的變化。一般都會采用集群的方式，進行高可用設(shè)計。至少是下面這個樣子：

使用集群對應(yīng)用服務(wù)器進行冗余，實現(xiàn)高可用；（負載均衡設(shè)備可與應(yīng)用一塊部署）；

使用數(shù)據(jù)庫主備模式，實現(xiàn)數(shù)據(jù)備份和高可用；

4、系統(tǒng)容量預(yù)估

預(yù)估步驟：

注冊用戶數(shù)-日均UV量-每日的PV量-每天的并發(fā)量；

峰值預(yù)估：平常量的2~3倍；

根據(jù)并發(fā)量（并發(fā)，事務(wù)數(shù)），存儲容量計算系統(tǒng)容量。

根據(jù)客戶需求：3~5年用戶數(shù)達到1000萬注冊用戶，可以做每秒并發(fā)數(shù)預(yù)估：

每天的UV為200萬（二八原則）；

每日每天點擊瀏覽30次；

PV量：200*30=6000萬；

集中訪問量：240.2=4.8小時會有6000萬0.8=4800萬（二八原則）；

每分并發(fā)量：4.8*60=288分鐘，每分鐘訪問4800/288=16.7萬（約等于）；

每秒并發(fā)量：16.7萬/60=2780（約等于）；

假設(shè)：高峰期為平常值的三倍，則每秒的并發(fā)數(shù)可以達到8340次。

1毫秒=1.3次訪問；

沒好好學(xué)數(shù)學(xué)后悔了吧？?。ú恢酪陨纤闶欠裼绣e誤，呵呵~~） 服務(wù)器預(yù)估：（以tomcat服務(wù)器舉例） 按一臺web服務(wù)器，支持每秒300個并發(fā)計算。平常需要10臺服務(wù)器（約等于）；[tomcat默認配置是150]，高峰期需要30臺服務(wù)器；容量預(yù)估：70/90原則 系統(tǒng)CPU一般維持在70%左右的水平，高峰期達到90%的水平，是不浪費資源，并比較穩(wěn)定的。內(nèi)存，IO類似。以上預(yù)估僅供參考，因為服務(wù)器配置，業(yè)務(wù)邏輯復(fù)雜度等都有影響。在此CPU，硬盤，網(wǎng)絡(luò)等不再進行評估。5、網(wǎng)站架構(gòu)分析 根據(jù)以上預(yù)估，有幾個問題：

需要部署大量的服務(wù)器，高峰期計算，可能要部署30臺Web服務(wù)器。并且這三十臺服務(wù)器，只有秒殺，活動時才會用到，存在大量的浪費。

所有的應(yīng)用部署在同一臺服務(wù)器，應(yīng)用之間耦合嚴重。需要進行垂直切分和水平切分。

大量應(yīng)用存在冗余代碼

服務(wù)器Session同步耗費大量內(nèi)存和網(wǎng)絡(luò)帶寬，數(shù)據(jù)需要頻繁訪問數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)庫訪問壓力巨大。

大型網(wǎng)站一般需要做以下架構(gòu)優(yōu)化（優(yōu)化是架構(gòu)設(shè)計時，就要考慮的，一般從架構(gòu)/代碼級別解決，調(diào)優(yōu)主要是簡單參數(shù)的調(diào)整，比如JVM調(diào)優(yōu)；如果調(diào)優(yōu)涉及大量代碼改造，就不是調(diào)優(yōu)了，屬于重構(gòu)）：

業(yè)務(wù)拆分；

應(yīng)用集群部署（分布式部署，集群部署和負載均衡）；

多級緩存；

單點登錄（分布式Session）；

數(shù)據(jù)庫集群（讀寫分離，分庫分表）；

服務(wù)化；

消息隊列；

其他技術(shù)；

6、網(wǎng)站架構(gòu)優(yōu)化

6.1業(yè)務(wù)拆分

根據(jù)業(yè)務(wù)屬性進行垂直切分，劃分為產(chǎn)品子系統(tǒng)，購物子系統(tǒng)，支付子系統(tǒng)，評論子系統(tǒng)，客服子系統(tǒng)，接口子系統(tǒng)（對接如進銷存，短信等外部系統(tǒng)）。根據(jù)業(yè)務(wù)子系統(tǒng)進行等級定義，可分為核心系統(tǒng)和非核心系統(tǒng)。核心系統(tǒng)：產(chǎn)品子系統(tǒng)，購物子系統(tǒng)，支付子系統(tǒng)；非核心：評論子系統(tǒng)，客服子系統(tǒng)，接口子系統(tǒng)。

業(yè)務(wù)拆分作用：提升為子系統(tǒng)可由專門的團隊和部門負責，專業(yè)的人做專業(yè)的事，解決模塊之間耦合以及擴展性問題；每個子系統(tǒng)單獨部署，避免集中部署導(dǎo)致一個應(yīng)用掛了，全部應(yīng)用不可用的問題。

等級定義作用：用于流量突發(fā)時，對關(guān)鍵應(yīng)用進行保護，實現(xiàn)優(yōu)雅降級；保護關(guān)鍵應(yīng)用不受到影響。

拆分后的架構(gòu)圖：

參考部署方案2

如上圖每個應(yīng)用單獨部署，核心系統(tǒng)和非核心系統(tǒng)組合部署

6.2應(yīng)用集群部署（分布式，集群，負載均衡）

分布式部署：將業(yè)務(wù)拆分后的應(yīng)用單獨部署，應(yīng)用直接通過RPC進行遠程通信；

集群部署：電商網(wǎng)站的高可用要求，每個應(yīng)用至少部署兩臺服務(wù)器進行集群部署；

負載均衡：是高可用系統(tǒng)必須的，一般應(yīng)用通過負載均衡實現(xiàn)高可用，分布式服務(wù)通過內(nèi)置的負載均衡實現(xiàn)高可用，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫通過主備方式實現(xiàn)高可用。

集群部署后架構(gòu)圖：

6.3 多級緩存

緩存按照存放的位置一般可分為兩類本地緩存和分布式緩存。本案例采用二級緩存的方式，進行緩存的設(shè)計。一級緩存為本地緩存，二級緩存為分布式緩存。（還有頁面緩存，片段緩存等，那是更細粒度的劃分） 一級緩存，緩存數(shù)據(jù)字典，和常用熱點數(shù)據(jù)等基本不可變/有規(guī)則變化的信息，二級緩存緩存需要的所有緩存。當一級緩存過期或不可用時，訪問二級緩存的數(shù)據(jù)。如果二級緩存也沒有，則訪問數(shù)據(jù)庫。緩存的比例，一般1:4，即可考慮使用緩存。（理論上是1:2即可）。

根據(jù)業(yè)務(wù)特性可使用以下緩存過期策略：

緩存自動過期；

緩存觸發(fā)過期；

6.4單點登錄（分布式Session）

系統(tǒng)分割為多個子系統(tǒng)，獨立部署后，不可避免的會遇到會話管理的問題。一般可采用Session同步，Cookies，分布式Session方式。電商網(wǎng)站一般采用分布式Session實現(xiàn)。再進一步可以根據(jù)分布式Session，建立完善的單點登錄或賬戶管理系統(tǒng)。

流程說明

用戶第一次登錄時，將會話信息（用戶Id和用戶信息），比如以用戶Id為Key，寫入分布式Session；

用戶再次登錄時，獲取分布式Session，是否有會話信息，如果沒有則調(diào)到登錄頁；

一般采用Cache中間件實現(xiàn)，建議使用Redis，因此它有持久化功能，方便分布式Session宕機后，可以從持久化存儲中加載會話信息；

存入會話時，可以設(shè)置會話保持的時間，比如15分鐘，超過后自動超時；

結(jié)合Cache中間件，實現(xiàn)的分布式Session，可以很好的模擬Session會話。

6.5數(shù)據(jù)庫集群（讀寫分離，分庫分表）

大型網(wǎng)站需要存儲海量的數(shù)據(jù)，為達到海量數(shù)據(jù)存儲，高可用，高性能一般采用冗余的方式進行系統(tǒng)設(shè)計。一般有兩種方式讀寫分離和分庫分表。讀寫分離：一般解決讀比例遠大于寫比例的場景，可采用一主一備，一主多備或多主多備方式。本案例在業(yè)務(wù)拆分的基礎(chǔ)上，結(jié)合分庫分表和讀寫分離。如下圖：

業(yè)務(wù)拆分后：每個子系統(tǒng)需要單獨的庫；

如果單獨的庫太大，可以根據(jù)業(yè)務(wù)特性，進行再次分庫，比如商品分類庫，產(chǎn)品庫；

分庫后，如果表中有數(shù)據(jù)量很大的，則進行分表，一般可以按照Id，時間等進行分表；（高級的用法是一致性Hash）

在分庫、分表的基礎(chǔ)上，進行讀寫分離；

相關(guān)中間件可參考Cobar（阿里，目前已不在維護），TDDL（阿里），Atlas（奇虎360），MyCat。分庫分表后序列的問題，JOIN，事務(wù)的問題，會在分庫分表主題分享中，介紹。

6.6服務(wù)化

將多個子系統(tǒng)公用的功能/模塊，進行抽取，作為公用服務(wù)使用。比如本案例的會員子系統(tǒng)就可以抽取為公用的服務(wù)。

6.7消息隊列

消息隊列可以解決子系統(tǒng)/模塊之間的耦合，實現(xiàn)異步，高可用，高性能的系統(tǒng)。是分布式系統(tǒng)的標準配置。本案例中，消息隊列主要應(yīng)用在購物，配送環(huán)節(jié)。

用戶下單后，寫入消息隊列，后直接返回客戶端；

庫存子系統(tǒng)：讀取消息隊列信息，完成減庫存；

配送子系統(tǒng)：讀取消息隊列信息，進行配送；

目前使用較多的MQ有Active MQ、Rabbit MQ、Zero MQ、MS MQ等，需要根據(jù)具體的業(yè)務(wù)場景進行選擇。建議可以研究下Rabbit MQ。

6.8其他架構(gòu)（技術(shù)）

除了以上介紹的業(yè)務(wù)拆分，應(yīng)用集群，多級緩存，單點登錄，數(shù)據(jù)庫集群，服務(wù)化，消息隊列外。還有CDN，反向代理，分布式文件系統(tǒng)，大數(shù)據(jù)處理等系統(tǒng)。此處不詳細介紹，大家可以問度娘/Google，有機會的話也可以分享給大家。

架構(gòu)匯總

大型網(wǎng)站的架構(gòu)是根據(jù)業(yè)務(wù)需求不斷完善的，根據(jù)不同的業(yè)務(wù)特征會做特定的設(shè)計和考慮，本文只是講述一個常規(guī)大型網(wǎng)站會涉及的一些技術(shù)和手段，希望能給大家?guī)韱l(fā)。

文章來源：松哥說編程 ；

編輯：云朵匠 | 數(shù)商云(微信ID：shushangyun_com)

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