读书笔记-大型网站技术架构：核心原理与案例分析

作者：李智慧

好评袭来

回顾网站架构的发展历程，我们可以发现任何大型网站架构的发展都非一蹴而就的，同自然界生物物竞天择的自然进化规律一样，大型网站的架构发展和演变也基本遵循着类似的规律。

推荐序二

正如本书中所言：“好的设计绝对不是模仿、不是生搬硬套某个模式，而是在对问题深刻理解之上的创造与创新，即使是‘微创新’，也是让人耳目一新的似曾相识。山寨与创新的最大区别不在于是否抄袭、是否模仿，而在于对问题和需求是否真正理解与把握。”

1.1 大型网站软件系统的特点

与传统企业应用系统相比，大型互联网应用系统有以下特点。

高并发，大流量：需要面对高并发用户，大流量访问。

高可用：系统7×24小时不间断服务。

海量数据：需要存储、管理海量数据，需要使用大量服务器。

用户分布广泛，网络情况复杂：许多大型互联网都是为全球用户提供服务的，用户分布范围广，各地网络情况千差万别。

安全环境恶劣：由于互联网的开放性，使得互联网站更容易受到×××，大型网站几乎每天都会被××××××。

需求快速变更，发布频繁：和传统软件的版本发布频率不同，互联网产品为快速适应市场，满足用户需求，其产品发布频率是极高的。

渐进式发展：与传统软件产品或企业应用系统一开始就规划好全部的功能和非功能需求不同，几乎所有的大型互联网站都是从一个小网站开始，渐进地发展起来的。

好的互联网产品都是慢慢运营出来的，不是一开始就开发好的，这也正好与网站架构的发展演化过程对应。

1.2 大型网站架构演化发展历程

这三台服务器对硬件资源的要求各不相同，应用服务器需要处理大量的业务逻辑，因此需要更快更强大的CPU；数据库服务器需要快速磁盘检索和数据缓存，因此需要更快的硬盘和更大的内存；文件服务器需要存储大量用户上传的文件，因此需要更大的硬盘。

网站访问特点和现实世界的财富分配一样遵循二八定律：80%的业务访问集中在20%的数据上。

既然大部分的业务访问集中在一小部分数据上，那么如果把这一小部分数据缓存在内存中，是不是就可以减少数据库的访问压力，提高整个网站的数据访问速度，改善数据库的写入性能了呢？

网站使用的缓存可以分为两种：缓存在应用服务器上的本地缓存和缓存在专门的分布式缓存服务器上的远程缓存。本地缓存的访问速度更快一些，但是受应用服务器内存限制，其缓存数据量有限，而且会出现和应用程序争用内存的情况。远程分布式缓存可以使用集群的方式，部署大内存的服务器作为专门的缓存服务器，可以在理论上做到不受内存容量限制的缓存服务，如图1.3所示。

使用集群是网站解决高并发、海量数据问题的常用手段。当一台服务器的处理能力、存储空间不足时，不要企图去换更强大的服务器，对大型网站而言，不管多么强大的服务器，都满足不了网站持续增长的业务需求。这种情况下，更恰当的做法是增加一台服务器分担原有服务器的访问及存储压力。

网站在使用缓存后，使绝大部分数据读操作访问都可以不通过数据库就能完成，但是仍有一部分读操作（缓存访问不命中、缓存过期）和全部的写操作需要访问数据库，在网站的用户达到一定规模后，数据库因为负载压力过高而成为网站的瓶颈。

目前大部分的主流数据库都提供主从热备功能，通过配置两台数据库主从关系，可以将一台数据库服务器的数据更新同步到另一台服务器上。网站利用数据库的这一功能，实现数据库读写分离，从而改善数据库负载压力。

为了提供更好的用户体验，留住用户，网站需要加速网站访问速度。主要手段有使用CDN和反向代理。

CDN和反向代理的基本原理都是缓存，区别在于CDN部署在网络提供商的机房，使用户在请求网站服务时，可以从距离自己最近的网络提供商机房获取数据；而反向代理则部署在网站的中心机房，当用户请求到达中心机房后，首先访问的服务器是反向代理服务器，如果反向代理服务器中缓存着用户请求的资源，就将其直接返回给用户。

分布式数据库是网站数据库拆分的最后手段，只有在单表数据规模非常庞大的时候才使用。不到不得已时，网站更常用的数据库拆分手段是业务分库，将不同业务的数据库部署在不同的物理服务器上。

随着网站业务越来越复杂，对数据存储和检索的需求也越来越复杂，网站需要采用一些非关系数据库技术如NoSQL和非数据库查询技术如搜索引擎。

通过使用分而治之的手段将整个网站业务分成不同的产品线，如大型购物交易网站就会将首页、商铺、订单、买家、卖家等拆分成不同的产品线，分归不同的业务团队负责。

具体到技术上，也会根据产品线划分，将一个网站拆分成许多不同的应用，每个应用独立部署维护随着业务拆分越来越小，存储系统越来越庞大，应用系统的整体复杂度呈指数级增加，部署维护越来越困难。由于所有应用要和所有数据库系统连接，在数万台服务器规模的网站中，这些连接的数目是服务器规模的平方，导致存数据库接资源不足，拒绝服务。

许多相同的业务操作，比如用户管理、商品管理等，那么可以将这些共用的业务提取出来，独立部署。由这些可复用的业务连接数据库，提供共用业务服务，而应用系统只需要管理用户界面，通过分布式服务调用共用业务服务完成具体业务操作。

目前许多大型网站都开始建设云计算平台，将计算作为一种基础资源出售，中小网站不需要再关心技术架构问题，只需要按需付费，就可以使网站随着业务的增长逐渐获得更大的存储空间和更多的计算资源。

1.3 大型网站架构演化的价值观

在网站还很小的时候就去追求网站的架构是舍本逐末，得不偿失的。小型网站最需要做的就是为用户提供好的服务来创造价值，得到用户的认可，活下去，野蛮生长。

是业务成就了技术，是事业成就了人，而不是相反。

在业务问题还没有理清楚的时候就从外面挖来许多技术高手，仿照成功的互联网公司打造技术平台，这无疑是南辕北辙，缘木求鱼。

1.4 网站架构设计误区

大公司的经验和成功模式固然重要，值得学习借鉴，但如果因此而变得盲从，就失去了坚持自我的勇气，在架构演化的道路上迟早会迷路。

网站技术是为业务而存在的，除此毫无意义。在技术选型和架构设计中，脱离网站业务发展的实际，一味追求时髦的新技术，可能会将网站技术发展引入崎岖小道，架构之路越走越难。

后来证明12306确实是朝这个方向发展的：在售票方式上引入了排队机制、整点售票调整为分时段售票。其实如果能控制住并发访问的量，很多棘手的技术问题也就不是什么问题了。

技术是用来解决业务问题的，而业务的问题，也可以通过业务的手段去解决。

2 大型网站架构模式

模式的关键在于模式的可重复性，问题与场景的可重复性带来解决方案的可重复使用。

也许互联网产品不是随便复制就能成功的，创新的产品更能为用户创造价值。但是网站架构却有一些共同的模式，这些模式已经被许多大型网站一再验证，通过对这些模式的学习，我们可以掌握大型网站架构的一般思路和解决方案，以指导我们的架构设计。

2.1 网站架构模式

分层是企业应用系统中最常见的一种架构模式，将系统在横向维度上切分成几个部分，每个部分负责一部分相对比较单一的职责，然后通过上层对下层的依赖和调用组成一个完整的系统。

在大型网站架构中也采用分层结构，将网站软件系统分为应用层、服务层、数据层，如表2.1所示。

分层架构也有一些挑战，就是必须合理规划层次边界和接口，在开发过程中，严格遵循分层架构的约束，禁止跨层次的调用（应用层直接调用数据层）及逆向调用（数据层调用服务层，或者服务层调用应用层）。

在实践中，大的分层结构内部还可以继续分层，如应用层可以再细分为视图层（美工负责）和业务逻辑层（工程师负责）；服务层也可以细分为数据接口层（适配各种输入和输出的数据格式）和逻辑处理层。

三层结构分别部署在不同的服务器上。

在网站规模还很小的时候就应该采用分层的架构，这样将来网站做大时才能有更好地应对。

如果说分层是将软件在横向方面进行切分，那么分割就是在纵向方面对软件进行切分。

这些模块不管在逻辑上还是物理部署上，都可以是独立的。同样在服务层也可以根据需要将服务分割成合适的模块。

对于大型网站，分层和分割的一个主要目的是为了切分后的模块便于分布式部署，即将不同模块部署在不同的服务器上，通过远程调用协同工作。分布式意味着可以使用更多的计算机完成同样的功能，计算机越多，CPU、内存、存储资源也就越多，能够处理的并发访问和数据量就越大，进而能够为更多的用户提供服务。

但分布式在解决网站高并发问题的同时也带来了其他问题。首先，分布式意味着服务调用必须通过网络，这可能会对性能造成比较严重的影响；其次，服务器越多，服务器宕机的概率也就越大，一台服务器宕机造成的服务不可用可能会导致很多应用不可访问，使网站可用性降低；另外，数据在分布式的环境中保持数据一致性也非常困难，分布式事务也难以保证，这对网站业务正确性和业务流程有可能造成很大影响；分布式还导致网站依赖错综复杂，开发管理维护困难。因此分布式设计要根据具体情况量力而行，切莫为了分布式而分布式。

分布式应用和服务。

分布式静态资源。

即人们常说的动静分离。静态资源分布式部署可以减轻应用服务器的负载压力；通过使用独立域名加快浏览器并发加载的速度；由负责用户体验的团队进行开发维护有利于网站分工合作，使不同技术工种术业有专攻。

分布式数据和存储。

分布式计算。

目前网站普遍使用Hadoop及其MapReduce分布式计算框架进行此类批处理计算，其特点是移动计算而不是移动数据，将计算程序分发到数据所在的位置以加速计算和分布式计算。

使用分布式虽然已经将分层和分割后的模块独立部署，但是对于用户访问集中的模块（比如网站的首页），还需要将独立部署的服务器集群化，即多台服务器部署相同应用构成一个集群，通过负载均衡设备共同对外提供服务。

所以在网站应用中，即使是访问量很小的分布式应用和服务，也至少要部署两台服务器构成一个小的集群，目的就是提高系统的可用性。

缓存就是将数据存放在距离计算最近的位置以加快处理速度。缓存是改善软件性能的第一手段，现代CPU越来越快的一个重要因素就是使用了更多的缓存，在复杂的软件设计中，缓存几乎无处不在。大型网站架构设计在很多方面都使用了缓存设计。

CDN：即内容分发网络，部署在距离终端用户最近的网络服务商，用户的网络请求总是先到达他的网络服务商那里，在这里缓存网站的一些静态资源（较少变化的数据），可以就近以最快速度返回给用户，如视频网站和门户网站会将用户访问量大的热点内容缓存在CDN。

反向代理：反向代理属于网站前端架构的一部分，部署在网站的前端，当用户请求到达网站的数据中心时，最先访问到的就是反向代理服务器，这里缓存网站的静态资源，无需将请求继续转发给应用服务器就能返回给用户。

本地缓存：在应用服务器本地缓存着热点数据，应用程序可以在本机内存中直接访问数据，而无需访问数据库。

分布式缓存：大型网站的数据量非常庞大，即使只缓存一小部分，需要的内存空间也不是单机能承受的，所以除了本地缓存，还需要分布式缓存，将数据缓存在一个专门的分布式缓存集群中，应用程序通过网络通信访问缓存数据。

使用缓存有两个前提条件，一是数据访问热点不均衡，某些数据会被更频繁的访问，这些数据应该放在缓存中；二是数据在某个时间段内有效，不会很快过期，否则缓存的数据就会因已经失效而产生脏读，影响结果的正确性。

网站数据库几乎都是按照有缓存的前提进行负载能力设计的。

降低软件耦合性。

直接关系越少，就越少被彼此影响，越可以独立发展。

在单一服务器内部可通过多线程共享内存队列的方式实现异步，处在业务操作前面的线程将输出写入到队列，后面的线程从队列中读取数据进行处理；在分布式系统中，多个服务器集群通过分布式消息队列实现异步，分布式消息队列可以看作内存队列的分布式部署。

提高系统可用性。消费者服务器发生故障，数据会在消息队列服务器中存储堆积，生产者服务器可以继续处理业务请求，系统整体表现无故障。消费者服务器恢复正常后，继续处理消息队列中的数据。

加快网站响应速度。处在业务处理前端的生产者服务器在处理完业务请求后，将数据写入消息队列，不需要等待消费者服务器处理就可以返回，响应延迟减少。

消除并发访问高峰。

使用消息队列将突然增加的访问请求数据放入消息队列中，等待消费者服务器依次处理，就不会对整个网站负载造成太大压力。

使用异步方式处理业务可能会对用户体验、业务流程造成影响。

目前大型网站的自动化架构设计主要集中在发布运维方面。

发布过程包括诸多环节。自动化代码管理，代码版本控制、代码分支创建合并等过程自动化，开发工程师只要提交自己参与开发的产品代号，系统就会自动为其创建开发分支，后期会自动进行代码合并；自动化测试，代码开发完成，提交测试后，系统自动将代码部署到测试环境，启动自动化测试用例进行测试，向相关人员发送测试报告，向系统反馈测试结果；自动化安全检测，安全检测工具通过对代码进行静态安全扫描及部署到安全测试环境进行安全×××测试，评估其安全性；最后进行自动化部署，将工程代码自动部署到线上生产环境。

检测到故障发生后，系统会进行自动化失效转移，将失效的服务器从集群中隔离出去，不再处理系统中的应用请求。待故障消除后，系统进行自动化失效恢复，重新启动服务，同步数据保证数据的一致性。在网站遇到访问高峰，超出网站最大处理能力时，为了保证整个网站的安全可用，还会进行自动化降级，通过拒绝部分请求及关闭部分不重要的服务将系统负载降至一个安全的水平，必要时，还需要自动化分配资源，将空闲资源分配给重要的服务，扩大其部署规模。

2.3 小结

模式受其适用场景限制，对系统的要求和约束也很多，不恰当地使用模式只会画虎不成反类犬，不但没有解决原来的老问题，反而带来了更棘手的新问题。

好的设计绝对不是模仿，不是生搬硬套某个模式，而是对问题深刻理解之上的创造与创新

山寨与创新的最大区别不在于是否抄袭，是否模仿，而在于对问题和需求是否真正理解与把握。

3 大型网站核心架构要素

关于什么是架构，一种比较通俗的说法是“最高层次的规划，难以改变的决定”，这些规划和决定奠定了事物未来发展的方向和最终的蓝图。

除了当前的系统功能需求外，软件架构还需要关注性能、可用性、伸缩性、扩展性和安全性这5个架构要素，架构设计过程中需要平衡这5个要素之间的关系以实现需求和架构目标，也可以通过考察这些架构要素来衡量一个软件架构设计的优劣，判断其是否满足期望。

3.1 性能

在代码层面，也可以通过使用多线程、改善内存管理等手段优化性能。

对于网站而言，性能符合预期仅仅是必要条件，因为无法预知网站可能会面临的访问压力，所以必须要考察系统在高并发访问情况下，超出负载设计能力的情况下可能会出现的性能问题。网站需要长时间持续运行，还必须保证系统在持续运行且访问压力不均匀的情况下保持稳定的性能特性。

3.2 可用性

影响网站声誉，重则可能会摊上官司。对于电子商务类网站，网站不可用还意味着损失金钱和用户。因此几乎所有网站都承诺7.24可用，但事实上任何网站都不可能达到完全的7.24可用，总会有一些故障时间，扣除这些故障时间，就是网站的总可用时间，这个时间可以换算成网站的可用性指标，以此衡量网站的可用性，一些知名大型网站可以做到4个9以上的可用性，也就是可用性超过99.99%。

网站高可用的主要手段是冗余，应用部署在多台服务器上同时提供访问，数据存储在多台服务器上互相备份，任何一台服务器宕机都不会影响应用的整体可用，也不会导致数据丢失。

但是一个前提条件是应用服务器上不能保存请求的会话信息。否则服务器宕机，会话丢失，即使将用户请求转发到其他服务器上也无法完成业务处理。

3.3 伸缩性

所谓伸缩性是指通过不断向集群中加入服务器的手段来缓解不断上升的用户并发访问压力和不断增长的数据存储需求。

衡量架构伸缩性的主要标准就是是否可以用多台服务器构建集群，是否容易向集群中添加新的服务器。加入新的服务器后是否可以提供和原来的服务器无差别的服务。集群中可容纳的总的服务器数量是否有限制。

对于应用服务器集群，只要服务器上不保存数据，所有服务器都是对等的，通过使用合适的负载均衡设备就可以向集群中不断加入服务器。

对于缓存服务器集群，加入新的服务器可能会导致缓存路由失效。

需要改进缓存路由算法保证缓存数据的可访问性。

关系数据库虽然支持数据复制，主从热备等机制，但是很难做到大规模集群的可伸缩性，因此关系数据库的集群伸缩性方案必须在数据库之外实现，通过路由分区等手段将部署有多个数据库的服务器组成一个集群。

至于大部分NoSQL数据库产品，由于其先天就是为海量数据而生，因此其对伸缩性的支持通常都非常好，可以做到在较少运维参与的情况下实现集群规模的线性伸缩。

3.4 扩展性

衡量网站架构扩展性好坏的主要标准就是在网站增加新的业务产品时，是否可以实现对现有产品透明无影响，不需要任何改动或者很少改动既有业务功能就可以上线新产品。不同产品之间是否很少耦合，一个产品改动对其他产品无影响，其他产品和功能不需要受牵连进行改动。

事件驱动架构在网站通常利用消息队列实现，将用户请求和其他业务事件构造成消息发布到消息队列，消息的处理者作为消费者从消息队列中获取消息进行处理。通过这种方式将消息产生和消息处理分离开来，可以透明地增加新的消息生产者任务或者新的消息消费者任务。

分布式服务则是将业务和可复用服务分离开来，通过分布式服务框架调用。新增产品可以通过调用可复用的服务实现自身的业务逻辑，而对现有产品没有任何影响。可复用服务升级变更的时候，也可以通过提供多版本服务对应用实现透明升级，不需要强制应用同步变更。

4 瞬时响应：网站的高性能架构

同类型的两个网站，X网站服务器平均每个请求的处理时间是500毫秒，Y网站服务器平均每个请求的处理时间是1000毫秒，为什么用户却反映Y网站的速度快呢？

网站性能是客观的指标，可以具体体现到响应时间、吞吐量等技术指标，同时也是主观的感受，而感受则是一种与具体参与者相关的微妙的东西，用户的感受和工程师的感受不同，不同的用户感受也不同。

4.1 网站性能测试

软件工程师说到网站性能的时候，通常和用户说的不一样。

从用户角度，网站性能就是用户在浏览器上直观感受到的网站响应速度快还是慢。

在实践中，使用一些前端架构优化手段，通过优化页面HTML式样、利用浏览器端的并发和异步特性、调整浏览器缓存策略、使用CDN服务、反向代理等手段，使浏览器尽快地显示用户感兴趣的内容、尽可能近地获取页面内容，即使不优化应用程序和架构，也可以很大程度地改善用户视角下的网站性能。

开发人员关注的主要是应用程序本身及其相关子系统的性能，包括响应延迟、系统吞吐量、并发处理能力、系统稳定性等技术指标。

运维人员更关注基础设施性能和资源利用率，如网络运营商的带宽能力、服务器硬件的配置、数据中心网络架构、服务器和网络带宽的资源利用率等。

不同视角下有不同的性能标准，不同的标准有不同的性能测试指标，从开发和测试人员的视角，网站性能测试的主要指标有响应时间、并发数、吞吐量、性能计数器等。

指应用执行一个操作需要的时间，包括从发出请求开始到收到最后响应数据所需要的时间。响应时间是系统最重要的性能指标，直观地反映了系统的“快慢“。

指系统能够同时处理请求的数目，这个数字也反映了系统的负载特性。对于网站而言，并发数即网站并发用户数，指同时提交请求的用户数。

用户浏览器显示“Service is too busy”而告终。出现这种情况，有可能是网站技术准备不充分导致，也有可能是运营人员错误地评估并发用户数导致。

测试程序并不是启动多线程然后不停地发送请求，而是在两次请求之间加入一个随机等待时间，这个时间被称作思考时间。

TPS（每秒事务数）是吞吐量的一个常用量化指标，此外还有HPS（每秒HTTP请求数）、QPS（每秒查询数）等。

系统吞吐量和系统并发数，以及响应时间的关系可以形象地理解为高速公路的通行状况：吞吐量是每天通过收费站的车辆数目（可以换算成收费站收取的高速费），并发数是高速公路上的正在行驶的车辆数目，响应时间是车速。车辆很少时，车速很快，但是收到的高速费也相应较少；随着高速公路上车辆数目的增多，车速略受影响，但是收到的高速费增加很快；随着车辆的继续增加，车速变得越来越慢，高速公路越来越堵，收费不增反降；如果车流量继续增加，超过某个极限后，任何偶然因素都会导致高速全部瘫痪，车走不动，费当然也收不着，而高速公路成了停车场（资源耗尽）。

System Load即系统负载，指当前正在被CPU执行和等待被CPU执行的进程数目总和，是反映系统忙闲程度的重要指标。多核CPU的情况下，完美情况是所有CPU都在使用，没有进程在等待处理，所以Load的理想值是CPU的数目。当Load值低于CPU数目的时候，表示CPU有空闲，资源存在浪费；当Load值高于CPU数目的时候，表示进程在排队等待CPU调度，表示系统资源不足，影响应用程序的执行性能。

性能测试是一个总称，具体可细分为性能测试、负载测试、压力测试、稳定性测试。

随着压力的持续增加，系统处理能力增加变缓，直到达到一个最大值（c点），这是系统的最大负载点，这一段被称作负载测试。测试目标是评估当系统因为突发事件超出日常访问压力的情况下，保证系统正常运行情况下能够承受的最大访问负载压力；超过这个点后，再增加压力，系统的处理能力反而下降，而资源消耗却更多，直到资源消耗达到极限（d点），这个点可以看作是系统的崩溃点，超过这个点继续加大并发请求数目，系统不能再处理任何请求，这一段被称作压力测试，测试目标是评估可能导致系统崩溃的最大访问负载压力。

与性能曲线相对应的是用户访问的等待时间（系统响应时间）。

如果性能测试结果不能满足设计或业务需求，那么就需要寻找系统瓶颈，分而治之，逐步优化。

4.2 Web前端性能优化

HTTP协议是无状态的应用层协议，意味着每次HTTP请求都需要建立通信链路、进行数据传输，而在服务器端，每个HTTP都需要启动独立的线程去处理。

减少HTTP的主要手段是合并CSS、合并JavaScript、合并图片。

静态资源文件更新的频率都比较低，而这些文件又几乎是每次HTTP请求都需要的，如果将这些文件缓存在浏览器中，可以极好地改善性能。

在某些时候，静态资源文件变化需要及时应用到客户端浏览器，这种情况，可通过改变文件名实现，在服务器端对文件进行压缩，在浏览器端对文件解压缩，可有效减少通信传输的数据量。

但是压缩对服务器和浏览器产生一定的压力，在通信带宽良好，而服务器资源不足的情况下要权衡考虑。

浏览器会在下载完全部CSS之后才对整个页面进行渲染，因此最好的做法是将CSS放在页面最上面，让浏览器尽快下载CSS。

对于某些静态资源的访问，如CSS、Script等，发送Cookie没有意义，可以考虑静态资源使用独立域名访问，避免请求静态资源时发送Cookie，减少Cookie传输的次数。

CDN能够缓存的一般是静态资源。

而反向代理服务器位于网站机房一侧，代理网站Web服务器接收HTTP请求。

来自互联网的访问请求必须经过代理服务器，相当于在Web服务器和可能的网络×××之间建立了一个屏障。

除了安全功能，代理服务器也可以通过配置缓存功能加速Web请求。

反向代理也可以实现负载均衡的功能，而通过负载均衡构建的应用集群可以提高系统总体处理能力，进而改善网站高并发情况下的性能。

4.3 应用服务器性能优化

网站性能优化第一定律：优先考虑使用缓存优化性能。

速度的存储介质中，以供系统处理。一方面缓存访问速度快，可以减少数据访问的时间，另一方面如果缓存的数据是经过计算处理得到的，那么被缓存的数据无需重复计算即可直接使用，因此缓存还起到减少计算时间的作用。

缓存主要用来存放那些读写比很高、很少变化的数据，如商品的类目信息，热门词的搜索列表信息，热门商品信息等。应用程序读取数据时，先到缓存中读取，如果读取不到或数据已失效，再访问数据库，并将数据写入缓存。

网站数据访问通常遵循二八定律，即80%的访问落在20%的数据上，因此利用Hash表和内存的高速访问特性，将这20%的数据缓存起来，可很好地改善系统性能，提高数据读取速度，降低存储访问压力。

如果缓存中保存的是频繁修改的数据，就会出现数据写入缓存后，应用还来不及读取缓存，数据就已失效的情形，徒增系统负担。一般说来，数据的读写比在2：1以上，即写入一次缓存，在数据更新前至少读取两次，缓存才有意义。

如果应用系统访问数据没有热点，不遵循二八定律，即大部分数据访问并没有集中在小部分数据上，那么缓存就没有意义，因为大部分数据还没有被再次访问就已经被挤出缓存了。

当缓存服务崩溃时，数据库会因为完全不能承受如此大的压力而宕机，进而导致整个网站不可用。这种情况被称作缓存雪崩，发生这种故障，甚至不能简单地重启缓存服务器和数据库服务器来恢复网站访问。

有的网站通过缓存热备等手段提高缓存可用性：当某台缓存服务器宕机时，将缓存访问切换到热备服务器上。但是这种设计显然有违缓存的初衷，缓存根本就不应该被当做一个可靠的数据源来使用。

通过分布式缓存服务器集群，将缓存数据分布到集群多台服务器上可在一定程度上改善缓存的可用性。当一台缓存服务器宕机的时候，只有部分缓存数据丢失。

产品在设计之初就需要一个明确的定位：什么是产品要实现的功能，什么不是产品提供的特性。在产品漫长的生命周期中，会有形形×××的困难和诱惑来改变产品的发展方向，左右摇摆、什么都想做的产品，最后有可能成为一个失去生命力的四不像。

缓存穿透

如果因为不恰当的业务、或者恶意×××持续高并发地请求某个不存在的数据，由于缓存没有保存该数据，所有的请求都会落到数据库上，会对数据库造成很大压力，甚至崩溃。一个简单的对策是将不存在的数据也缓存起来（其value值为null）。

JBoss Cache的分布式缓存在集群中所有服务器中保存相同的缓存数据，当某台服务器有缓存数据更新的时候，会通知集群中其他机器更新缓存数据或清除缓存数据带来的问题是缓存数据的数量受限于单一服务器的内存空间，而且当集群规模较大的时候，缓存更新信息需要同步到集群所有机器，其代价惊人。因而这种方案更多见于企业应用系统中，而很少在大型网站使用。

Memcached采用一种集中式的缓存集群管理，也被称作互不通信的分布式架构方式。缓存与应用分离部署，缓存系统部署在一组专门的服务器上，应用程序通过一致性Hash等路由算法选择缓存服务器远程访问缓存数据，缓存服务器之间不通信，缓存集群的规模可以很容易地实现扩容，具有良好的可伸缩性。

Memcached以后，许多NoSQL产品都借鉴了或直接支持这套协议。

正是集群内服务器互不通信使得集群可以做到几乎无限制的线性伸缩，这也正是目前流行的许多大数据技术在不使用消息队列的情况下，用户的请求数据直接写入数据库，在高并发的情况下，会对数据库造成巨大的压力，同时也使得响应延迟加剧。在使用消息队列后，用户请求的数据发送给消息队列后立即返回，再由消息队列的消费者进程（通常情况下，该进程通常独立部署在专门的服务器集群上）从消息队列中获取数据，异步写入数据库。

消息队列具有很好的削峰作用——即通过异步处理，将短时间高并发产生的事务消息存储在消息队列中，从而削平高峰期的并发事务。

任何可以晚点做的事情都应该晚点再做。

多线程编程一个需要注意的问题是线程安全问题，即多线程并发对某个资源进行修改，导致数据混乱。这也是缺乏经验的网站工程师最容易犯错的地方，而线程安全Bug又难以测试和重现，网站故障中，许多所谓偶然发生的“灵异事件”都和多线程并发问题有关

频繁创建关闭数据库连接，对数据库服务器而言是灾难性的，同时频繁创建关闭连接也需要花费较长的时间。因此在实践中，应用程序的数据库连接基本都使用连接池（Connection Pool）的方式。数据库连接对象创建好以后，将连接对象放入对象池容器中，应用程序要连接的时候，就从对象池中获取一个空闲的连接使用，使用完毕再将该对象归还到对象池中即可，不需要创建新的连接。

这些所谓的连接池、线程池，本质上都是对象池，即连接、线程都是对象，池管理方式也基本相同。

如果Web应用运行在JVM等具有垃圾回收功能的环境中，那么垃圾回收可能会对系统的性能特性产生巨大影响。理解垃圾回收机制有助于程序优化和参数调优，以及编写内存安全的代码。

4.4 存储性能优化

海量的数据读写对磁盘访问造成巨大压力，虽然可以通过Cache解决一部分数据读压力，但是很多时候，磁盘仍然是系统最严重的瓶颈。而且磁盘中存储的数据是网站最重要的资产，磁盘的可用性和容错性也至关重要。

为了改善数据访问特性，文件系统或数据库系统通常会对数据排序后存储，加快数据检索速度，这就需要保证数据在不断更新、插入、删除后依然有序，传统关系数据库的做法是使用B+树树的层次最多三层。因此可能需要5次磁盘访问才能更新一条记录（三次磁盘访问获得数据索引及行ID，然后再进行一次数据文件读操作及一次数据文件写操作）。

但是由于每次磁盘访问都是随机的，而传统机械硬盘在数据随机访问时性能较差，每次数据访问都需要多次访问磁盘影响数据访问性能。

目前许多NoSQL产品采用LSM树作为主要数据结构。

在LSM树上进行一次数据更新不需要磁盘访问，在内存即可完成，速度远快于B+树。当数据访问以写操作为主，而读操作则集中在最近写入的数据上时，使用LSM树可以极大程度地减少磁盘的访问次数，加快访问速度。

作为存储结构，B+树不是关系数据库所独有的，NoSQL数据库也可以使用B+树。同理，关系数据库也可以使用LSM，而且随着SSD硬盘的日趋成熟及大容量持久存储的内存技术的出现，相信B+树这一“古老”的存储结构会再次焕发青春。

但是在数据修改较多的场景中，修改任何磁盘数据都会导致第N块磁盘重写校验数据，频繁写入的后果是第N块磁盘比其他磁盘容易损坏，需要频繁更换，所以RAID3很少在实

践中使用。

RAID5和RAID3很相似，但是校验数据不是写入第N块磁盘，而是螺旋式地写入所有磁盘中。这样校验数据的修改也被平均到所有磁盘上，避免RAID3频繁写坏一块磁盘的情况。

RAID6和RAID5类似，但是数据只写入N.2块磁盘，并螺旋式地在两块磁盘中写入校验信息（使用不同算法生成）。

RAID技术在传统关系数据库及文件系统中应用比较广泛，但是在大型网站比较喜欢使用的NoSQL，以及分布式文件系统中，RAID技术却遭到冷落。

例如在HDFS（Hadoop分布式文件系统）中，系统在整个存储集群的多台服务器上进行数据并发读写和备份，可以看作在服务器集群规模上实现了类似RAID的功能，因此不需要磁盘RAID。

HDFS以块（Block）为单位管理文件内容，一个文件被分割成若干个Block，当应用程序写文件时，每写完一个Block，HDFS就将其自动复制到另外两台机器上，保证每个Block有三个副本，即使有两台服务器宕机，数据依然可以访问，相当于实现了RAID1的数据复制功能。

当对文件进行处理计算时，通过MapReduce并发计算任务框架，可以启动多个计算子任务（MapReduce Task），同时读取文件的多个Block，并发处理，相当于实现了RAID0的并发访问功能。

和操作系统一样，HDFS对数据存储空间的管理以数据块（Block）为单位，只是比操作系统中的数据块（512字节）要大得多，默认为64MB。HDFS将DataNode上的磁盘空间分成N个这样的块，供应用程序使用。

当Client写完一个数据块时，HDFS会将这个数据块再复制两份存储在其他DataNode服务器上，HDFS默认同一份数据有三个副本，保证数据可靠性。因此在HDFS中，即使DataNode服务器有多块磁盘，也不需要使用RAID进行数据备份，而是在整个集群上进行数据复制，而且系统一旦发现某台服务器宕机，会自动利用其他机器上的数据将这台服务器上存储的数据块自动再备份一份，从而获得更高的数据可靠性。

4.5 小结

最终设计出来的可能是B方案：缩短高并发访问响应延迟的同时，却延长了原来低并发访问时的响应延迟。架构师对这种可能性要心中有数，合理调整相关各方对性能优化的心理预期。

归根结底，技术是为业务服务的，技术选型和架构决策依赖业务规划乃至企业战略规划，离开业务发展的支撑和驱动，技术走不远，甚至还会迷路。

5 万无一失：网站的高可用架构

网站的可用性（Availability）描述网站可有效访问的特性（不同于另一个网站运营指标：Usability，通常也被译作可用性，但是后者强调的是网站的有用性，即对最终用户的使用价值），相比于网站的其他非功能特性，网站的可用性更牵动人们的神经。

5.1 网站可用性的度量与考核

网站不可用也被称作网站故障，业界通常用多少个9来衡量网站的可用性，如QQ的可用性是4个9，即QQ服务99.99%可用，这意味着QQ服务要保证其在所有运行时间中，只有0.01%的时间不可用，也就是一年中大约最多53分钟不可用。

网站不可用时间（故障时间）=故障修复时间点-故障发现（报告）时间点

网站年度可用性指标＝（1-网站不可用时间/年度总时间）×100%

由于可用性影响因素很多，对于网站整体而言，达到4个9，乃至5个9的可用性，除了过硬的技术、大量的设备资金投入和工程师的责任心，还要有个好运气。

从管理层面，可用性指标是网站或者产品的整体考核指标，具体到每个工程师的考核，更多的是使用故障分。

故障分的计算公式为：

故障分＝故障时间（分钟）×故障权重

有时候一个故障责任可能由多个部门或团队来承担，故障分也会相应按责任分摊到不同的团队和个人。

不同的公司有不同的企业文化和市场策略，这些因素也会影响到系统可用性的架构决策，崇尚创新和风险的企业会对可用性要求稍低一些；业务快速增长的网站忙于应对指数级增长的用户，也会降低可用性的标准；服务于收费用户的网站则会比服务于免费用户的网站对可用性更加敏感，服务不可用或关键用户数据丢失可能会导致收费用户的投诉甚至引来官司。

5.2 高可用的网站架构

典型的分层模型是三层，即应用层、服务层、数据层；各层之间具有相对独立性，应用层主要负责具体业务逻辑处理；服务层负责提供可复用的服务；数据层负责数据的存储与访问。中小型网站在具体部署时，通常将应用层和服务层部署在一起，而数据层则另外部署。

网站的可用性架构设计不但要考虑实际的硬件故障引起的宕机，还要考虑网站升级发布引起的宕机，而后者更加频繁，不能因为系统可以接受偶尔的停机故障就降低可用性设计的标准。

5.3 高可用的应用

应用层主要处理网站应用的业务逻辑，因此有时也称作业务逻辑层，应用的一个显著特点是应用的无状态性。

所谓无状态的应用是指应用服务器不保存业务的上下文信息，而仅根据每次请求提交的数据进行相应的业务逻辑处理，多个服务实例（服务器）之间完全对等，请求提交到任意服务器，处理结果都是完全一样的。

由于负载均衡在应用层实际上起到了系统高可用的作用，因此即使某个应用访问量非常少，只用一台服务器提供服务就绰绰有余，但如果需要保证该服务高可用，也必须至少部署两台服务器，使用负载均衡技术构建一个小型的集群。

Web应用中将这些多次请求修改使用的上下文对象称作会话（Session），单机情况下，Session可由部署在服务器上的Web容器（如JBoss）管理。在使用负载均衡的集群环境

中，由于负载均衡服务器可能会将请求分发到集群任何一台应用服务器上，所以保证每次请求依然能够获得正确的Session比单机时要复杂很多。

集群环境下，Session管理主要有以下几种手段。

Session复制是早期企业应用系统使用较多的一种服务器集群Session管理机制。

这种方案虽然简单，从本机读取Session信息也很快速，但只能使用在集群规模比较小的情况下。当集群规模较大时，集群服务器间需要大量的通信进行Session复制，占用服务器和网络的大量资源，系统不堪负担。

Session绑定可以利用负载均衡的源地址Hash算法实现，负载均衡服务器总是将来源于同一IP的请求分发到同一台服务器上（也可以根据Cookie信息将同一个用户的请求总是分发到同一台服务器上，当然这时负载均衡服务器必须工作在HTTP协议层上。

但是Session绑定的方案显然不符合我们对系统高可用的需求，因为一旦某台服务器宕机，那么该机器上的Session也就不复存在了。

网站没有客户端，但是可以利用浏览器支持的Cookie记录Session。

利用Cookie记录Session也有一些缺点，比如受Cookie大小限制，能记录的信息有限；每次请求响应都需要传输Cookie，影响性能；如果用户关闭Cookie，访问就会不正常。因此事实上，许多网站都或多或少地使用Cookie记录Session。

利用独立部署的Session服务器（集群）统一管理Session，应用服务器每次读写Session时，都访问Session服务器，如图5.9所示。

这种解决方案事实上是将应用服务器的状态分离，分为无状态的应用服务器和有状态的Session服务器，然后针对这两种服务器的不同特性分别设计其架构。

5.4 高可用的服务

可复用的服务和应用一样，也是无状态的服务，因此可以使用类似负载均衡的失效转移策略实现高可用的服务。

运维上将服务器进行分级管理，核心应用和服务优先使用更好的硬件，在运维响应速度上也格外迅速。

低优先级的服务通过启动不同的线程或者部署在不同的虚拟机上进行隔离，而高优先级的服务则需要部署在不同的物理机上，核心服务和数据甚至需要部署在不同地域的数据中心。

在应用程序中设置服务调用的超时时间，一旦超时，通信框架就抛出异常，应用程序根据服务调度策略，可选择继续重试或将请求转移到提供相同服务的其他服务器上。

如果采用异步调用的方式，应用程序将用户注册信息发送给消息队列服务器后立即返回用户注册成功响应。而记录用户注册信息到数据库、发送用户注册成功邮件、调用用户服务开通权限这三个服务作为消息的消费者任务，分别从消息队列获取用户注册信息异步执行。

在网站访问高峰期，服务可能因为大量的并发调用而性能下降，严重时可能会导致服务宕机。为了保证核心应用和功能的正常运行，需要对服务进行降级。降级有两种手段：拒绝服务及关闭服务。

拒绝服务：拒绝低优先级应用的调用，减少服务调用并发数，确保核心应用正常使用；或者随机拒绝部分请求调用，节约资源，让另一部分请求得以成功，避免要死大家一起死的惨剧。

关闭功能：关闭部分不重要的服务，或者服务内部关闭部分不重要的功能，以节约系统开销，为重要的服务和功能让出资源。

服务重复调用是无法避免的，应用层也不需要关心服务是否真的失败，只要没有收到调用成功的响应，就可以认为调用失败，并重试服务调用。因此必须在服务层保证服务重复调用和调用一次产生的结果相同，即服务具有幂等性。

5.5 高可用的数据

保证数据存储高可用的手段主要是数据备份和失效转移机制。数据备份是保证数据有多个副本，任意副本的失效都不会导致数据的永久丢失，从而实现数据完全的持久化。而失效转移机制则保证当一个数据副本不可访问时，可以快速切换访问数据的其他副本，保证系统可用。

另一种观点认为，缓存服务不是数据存储服务，缓存服务器宕机引起缓存数据丢失导致服务器负载压力过高应该通过其他手段解决，而不是提高缓存服务本身的高可用。

笔者持后一种观点，对于缓存服务器集群中的单机宕机，如果缓存服务器集群规模较大，那么单机宕机引起的缓存数据丢失比例和数据库负载压力变化都较小，对整个系统影响也较小。扩大缓存服务器集群规模的一个简单手段就是整个网站共享同一个分布式缓存集群，单独的应用和产品不需要部署自己的缓存服务器，只需要向共享缓存集群申请缓存资源即可。并且通过逻辑或物理分区的方式将每个应用的缓存部署在多台服务器上，任何一台服务器宕机引起的缓存失效都只影响应用缓存数据的一小部分，不会对应用性能和数据库负载造成太大影响。

数据持久性

数据可访问性

数据一致性

CAP原理认为，一个提供数据服务的存储系统无法同时满足数据一致（Consistency）、数据可用性（Availibility）、分区耐受性（Patition Tolerance，系统具有跨网络分区的伸缩性）这三个条件。

所以在大型网站中，通常会选择强化分布式存储系统的可用性。

（A）和伸缩性（P），而在某种程度上放弃一致性（C）。

CAP原理对于可伸缩的分布式系统设计具有重要意义，在系统设计开发过程中，不恰当地迎合各种需求，企图打造一个完美的产品，可能会使设计进入两难境地，难以为继。

数据强一致

各个副本的数据在物理存储中总是一致的；数据更新操作结果和操作响应总是一致的，即操作响应通知更新失败，那么数据一定没有被更新，而不是处于不确定状态。

数据用户一致

即数据在物理存储中的各个副本的数据可能是不一致的，但是终端用

户访问时，通过纠错和校验机制，可以确定一个一致的且正确的数据返回给用户。

数据最终一致

这是数据一致性中较弱的一种，即物理存储的数据可能是不一致的，终端用户访问到的数据可能也是不一致的（同一用户连续访问，结果不同；或者不同用户同时访问，结果不同），但系统经过一段时间（通常是一个比较短的时间段）的自我恢复和修正，数据最终会达到一致。

因此，数据冷备作为一种传统的数据保护手段，依然在网站日常运维中使用，同时在网站实时在线业务中，还需要进行数据热备，以提供更好的数据可用性。

数据热备可分为两种：异步热备方式和同步热备方式。

同步热备具体实现的时候，为了提高性能，在应用程序客户端并发向多个存储服务器同时写入数据，然后等待所有存储服务器都返回操作成功的响应后，再通知应用程序写操作成功。

这种情况下，存储服务器没有主从之分，完全对等，更便于管理和维护。存储服务客户端在写多份数据的时候，并发操作，这意味着多份数据的总写操作延迟是响应最慢的那台存储服务器的响应延迟，而不是多台存储服务器响应延迟之和。其性能和异步热备方式差不多。

关系数据库热备机制就是通常所说的Master-Slave同步机制。Master-Slave机制不但解决了数据备份问题，还改善了数据库系统的性能，实践中，通常使用读写分离的方法访问Slave和Master数据库，写操作只访问Master数据库，读操作只访问Slave数据库。

失效转移操作由三部分组成：失效确认、访问转移、数据恢复。

是否宕机的手段有两种：心跳检测和应用程序访问失败报告。

5.6 高可用网站的软件质量保证

不管发布的新功能是修改了一个按钮的布局还是增加了一个核心业务，都需要在服务器上关闭原有的应用，然后重新部署启动新的应用，整个过程还要求不影响用户的使用。这相当于要求给飞行中的飞机换个引擎，既不能让飞机有剧烈晃动（影响用户体验），也不能让飞机降落（系统停机维护），更不能让飞机坠毁（系统故障网站完全不可用）。

如果使用人工测试，成本、时间及测试覆盖率都难以接受。

目前大部分网站都采用Web自动化测试技术，使用自动测试工具或脚本完成测试。

大型网站通常也会开发自己的自动化测试工具，可以一键完成系统部署，测试数据生成、测试执行、测试报告生成等全部测试过程。许多网站测试工程师的编码能力毫不逊于软件工程师。

因此在网站发布时，并不是把测试通过的代码包直接发布到线上服务器，而是先发布到预发布机器上，开发工程师和测试工程师在预发布服务器上进行预发布验证，执行一些典型的业务流程，确认系统没有问题后才正式发布。

预发布服务器是一种特殊用途的服务器，它和线上的正式服务器唯一的不同就是没有配置在负载均衡服务器上，外部用户无法访问。

此外，在网站应用中强调的一个处理错误的理念是快速失败（fast failed），即如果系统在启动时发现问题就立刻抛出异常，停止启动让工程师介入排查错误，而不是启动后执行错误的操作。

网站代码控制的核心问题是如何进行代码管理，既能保证代码发布版本的稳定正确，同时又能保证不同团队的开发互不影响。

SVN代码控制和版本发布方式一般有以下两种。

1. 主干开发、分支发布

代码修改都在主干（trunk）上进行，需要发布的时候，从主干上拉一个分支（branch）发布，该分支即成为一个发布版本，如果该版本发现Bug，继续在该分支上修改发布，并将修改合并（merge）回主干，直到下次主干发布。

2. 分支开发，主干发布

任何修改都不得在主干上直接进行，需要开发一个新功能或者修复一个Bug时，从主干拉一个分支进行开发，开发完成且测试通过后，合并回主干，然后从主干进行发布，主干上的代码永远是最新发布的版本。

目前网站应用开发中主要使用的是分支开发、主干发布的方而使用分支开发、主干发布的方式，只需要将A项目的分支合并回主干即可发布，不受B项目发布时间的影响。

Git作为版本控制工具，正逐步取代SVN的地位。

火车发布模型：将每个应用的发布过程看作一次火车旅程，火车定点运行，期间有若干站点，每一站都进行例行检查，不通过的项目下车，剩下的项目继续坐着火车旅行，直到火车到达终点（应用发布成功）。但实际中，有可能所有项目都下车了，开着空车前进是没有意义的，火车不得不回到起点，等待解决了问题再重来一次。还有可能是车上有达官贵人（重点项目，CEO跟投资人拍胸脯的项目），他不上车，谁也别想走，他出了错，大家都跟着回去重来。

由于火车发布模型是基于规则驱动的流程，所以这个流程可以自动化。采用火车发布模型的网站会开发一个自动化发布的工具实现发布过程的自动化。

的干预越少，自动化程度越高，引入故障的可能性就越小，火车准点到达，大家按时下班的可能性就越大。

大型网站会使用灰度发布模式，将集群服务器分成若干部分，每天只发布一部分服务器，观察运行稳定没有故障，第二天继续发布一部分服务器，持续几天才把整个集群全部发布完毕，期间如果发现问题，只需要回滚已发布的一部分服务器即可。

灰度发布也常用于用户测试，即在部分服务器上发布新版本，其余服务器保持老版本（或者发布另一个版本），然后监控用户操作行为，收集用户体验报告，比较用户对两个版本的满意度，以确定最终的发布版本。这种手段也被称作AB测试。

5.7 网站运行监控

运维没有监控的网站，犹如驾驶没有仪表的飞机。

用户行为日志指用户在浏览器上所做的所有操作及其所在的操作环境，包括用户操作系统与浏览器版本信息，IP地址、页面访问路径、页面停留时间等，这些数据对统计网站PV/UV指标、分析用户行为、优化网站设计、个性化营销与推荐等非常重要。

服务器端日志收集。

其缺点是可能会出现信息失真，如IP地址是代理服务器地址而不是用户真实IP；无法识别访问路径等。

客户端浏览器日志收集。

其缺点是比较麻烦，需要在页面嵌入特定的JavaScript脚本来完成。

大型网站的用户日志数据量惊人，数据存储与计算压力很大，目前许多网站逐步开发基于实时计算框架Storm的日志统计与分析工具。

目前网站使用比较广泛的开源性能监控工具是Ganglia，它支持大规模服务器集群，并支持以图形的方式在浏览器展示实时性能曲线。

监控系统还可以在发现故障的情况下主动通知应用，进行失效转移。

优雅降级是指网站为了应付突然爆发的访问高峰，主动关闭部分功能，释放部分系统资源，保证网站核心功能正常访问的一个手段。

网站在监控管理基础之上实现自动优雅降级，是网站柔性架构的理想状态：监控系统实时监控所有服务器的运行状况，根据监控参数判断应用访问负载情况，如果发现部分应用负载过高，而部分应用负载过低，就会适当卸载低负载应用部分服务器，重新安装启动部分高负载应用，使应用负载总体均衡，如果所有应用负载都很高，而且负载压力还在继续增加，就会自动关闭部分非重要功能，保证核心功能正常运行。

6 永无止境：网站的伸缩性架构

所谓网站的伸缩性是指不需要改变网站的软硬件设计，仅仅通过改变部署的服务器数量就可以扩大或者缩小网站的服务处理能力。

大型网站不是一开始就是大型网站的，而是从小型网站逐步演化而来的，Google诞生的时候也才只有一台服务器。设计一个大型网站或者一个大型软件系统，和将一个小网站逐渐演化成一个大型网站，其技术方案是完全不同的。前者如传统的银行系统，在设计之初就决定了系统的规模，如要服务的用户数、要处理的交易数等，然后采购大型计算机等昂贵的设备，将软件系统部署在上面，即成为一个大型系统，有朝一日这个大型系统也不能满足需求了，就花更多的钱打造一个更大型的系统。而网站一开始不可能规划出自己的规模，也不可能有那么多钱去开发一个大型系统，更不可能到了某个阶段再重新打造一个系统，只能摸着石头过河，从一台廉价的PC服务器开始自己的大型系统演化之路。

遗憾的是，有些传统企业将自己的管理模式和经营理念也照搬到互联网领域——在技术方面的表现就是一开始就企图打造一个大型网站。

6.1 网站架构的伸缩性设计

一般说来，网站的伸缩性设计可分成两类，一类是根据功能进行物理分离实现伸缩，一类是单一功能通过集群实现伸缩。前者是不同的服务器部署不同的服务，提供不同的功能；后者是集群内的多台服务器部署相同的服务，提供相同的功能。

纵向分离（分层后分离）：将业务处理流程上的不同部分分离部署，实现系统伸缩

横向分离（业务分割后分离）：将不同的业务模块分离部署，实现系统伸缩

横向分离的粒度可以非常小，甚至可以一个关键网页部署一个独立服务，比如对于电商网站非常重要的产品详情页面，商铺页面，搜索列表页面，每个页面都可以独立部署，专门维护。

将不同功能分离部署可以实现一定程度的伸缩性，但是随着网站访问量的逐步增加，即使分离到最小粒度的独立部署，单一的服务器也不能满足业务规模的要求。因此必须使用服务器集群，即将相同服务部署在多台服务器上构成一个集群整体对外提供。

当一头牛拉不动车的时候，不要去寻找一头更强壮的牛，而是用两头牛来拉车。

集群伸缩性又可分为应用服务器集群伸缩性和数据服务器集群伸缩性。

而数据服务器集群也可分为缓存数据服务器集群和存储数据服务器集群，这两种集群的伸缩性设计也不大相同。

6.2 应用服务器集群的伸缩性设计

如果HTTP请求分发装置可以感知或者可以配置集群的服务器数量，可以及时发现集群中新上线或下线的服务器，并能向新上线的服务器分发请求，停止向已下线的服务器分发请求，那么就实现了应用服务器集群的伸缩性。

这里，这个HTTP请求分发装置被称作负载均衡服务器。

利用HTTP重定向协议实现负载均衡

HTTP重定向服务器是一台普通的应用服务器，其唯一的功能就是根据用户的HTTP请求计算一台真实的Web服务器地址，并将该Web服务器地址写入HTTP重定向响应中（响应状态码302）返回给用户浏览器。

缺点是浏览器需要两次请求服务器才能完成一次访问，性能较差。

使用HTTP302响应码重定向，有可能使搜索引擎判断为SEO作弊，降低搜索排名。

这是利用DNS处理域名解析请求的同时进行负载均衡处理的一种方案。

缺点，就是目前的DNS是多级解析，每一级DNS都可能缓存A记录，当下线某台服务器后，即使修改了DNS的A记录，要使其生效也需要较长时间，这段时间，DNS依然会将域名解析到已经下线的服务器，导致用户访问失败；而且DNS负载均衡的控制权在域名服务商那里，网站无法对其做更多改善和更强大的管理。

大多数反向代理服务器同时提供负载均衡的功能，管理一组Web服务器，将请求根据负载均衡算法转发到不同Web服务器上。

由于反向代理服务器转发请求在HTTP协议层面，因此也叫应用层负载均衡。其优点是和反向代理服务器功能集成在一起，部署简单。缺点是反向代理服务器是所有请求和响应的中转站，其性能可能会成为瓶颈。

IP负载均衡

在网络层通过修改请求目标地址进行负载均衡。

顾名思义，数据链路层负载均衡是指在通信协议的数据链路层修改mac地址进行负载均衡。

使用三角传输模式的链路层负载均衡是目前大型网站使用最广的一种负载均衡手段。在Linux平台上最好的链路层负载均衡开源产品是LVS（Linux Virtual Server）。

轮询（Round Robin，RR）

所有请求被依次分发到每台应用服务器上，即每台服务器需要处理的请求数目都相同，适合于所有服务器硬件都相同的场景。

加权轮询（Weighted Round Robin，WRR）

根据应用服务器硬件性能的情况，在轮询的基础上，按照配置的权重将请求分发到每个服务器，高性能的服务器能分配更多请求。

随机（Random）

请求被随机分配到各个应用服务

器，在许多场合下，这种方案都很简单实用，因为好的随机数本身就很均衡。即使应用服务器硬件配置不同，也可以使用加权随机算法。

最少连接（Least Connections）

记录每个应用服务器正在处理的连接数（请求数），将新到的请求分发到最少连接的服务器上，应该说，这是最符合负载均衡定义的算法。同样，最少连接算法也可以实现加权最少连接。

源地址散列（Source Hashing）

根据请求来源的IP地址进行Hash计算，得到应用服务器，这样来自同一个IP地址的请求总在同一个服务器上处理，该请求的上下文信息可以存储在这台服务器上，在一个会话周期内重复使用，从而实现会话黏滞。

6.3 分布式缓存集群的伸缩性设计

分布式缓存集群的伸缩性不能使用简单的负载均衡手段来实现。

事实上，如果不需要考虑缓存服务器集群伸缩性，余数Hash几乎可以满足绝大多数的缓存路由需求。

但是，当分布式缓存集群需要扩容的时候，事情就变得棘手了。

大部分的业务数据读操作请求事实上是通过缓存获取的，只有少量读操作请求会访问数据库，因此数据库的负载能力是以有缓存为前提而设计的。当大部分被缓存了的数据因为服务器扩容而不能正确读取时，这些数据访问的压力就落到了数据库的身上，这将大大超过数据库的负载能力，严重的可能会导致数据库宕机。

计算机领域有句话：计算机的任何问题都可以通过增加一个虚拟层来解决。计算机硬件、计算机网络、计算机软件都莫不如此。计算机网络的7层协议，每一层都可以看作是下一层的虚拟层；计算机操作系统可以看作是计算机硬件的虚拟层；Java虚拟机可以看作是操作系统的虚拟层；分层的计算机软件架构事实上也是利用虚拟层的概念。

显然每个物理节点对应的虚拟节点越多，各个物理节点之间的负载越均衡，新加入物理服务器对原有的物理服务器的影响越保持一致（这就是一致性Hash这个名称的由来）。

6.4 数据存储服务器集群的伸缩性设计

缓存的目的是加速数据读取的速度并减轻数据存储服务器的负载压力，因此部分缓存数据的丢失不影响业务的正常处理，因为数据还可以从数据库等存储服务器上获取。

而数据存储服务器必须保证数据的可靠存储，任何情况下都必须保证数据的可用性和正确性。

具体说来，又可分为关系数据库集群的伸缩性设计和NoSQL数据库的伸缩性设计。

在大型网站的实际应用中，即使进行了分库和主从复制，对一些单表数据仍然很大的表，比如Facebook的用户数据库，淘宝的商品数据库，还需要进行分片，将一张表拆开分别存储在多个数据库中。

Cobar的伸缩有两种：Cobar服务器集群的伸缩和MySQL服务器集群的伸缩。

Cobar服务器可以看作是无状态的应用服务器，因此其集群伸缩可以简单使用负载均衡的手段实现。

但由于Cobar路由后只能在单一数据库实例上处理查询请求，因此无法执行跨库的JOIN操作，当然更不能执行跨库的事务处理。

从业务上回避分布式关系数据库的各种缺点：避免事务或利用事务补偿机制代替数据库事务；分解数据访问逻辑避免JOIN操作等。

NoSQL，主要指非关系的、分布式的数据库设计模式。也有许多专家将NoSQL解读为Not Only SQL，表示NoSQL只是关系数据库的补充，而不是替代方案。一般而言，NoSQL数据库产品都放弃了关系数据库的两大重要基础：以关系代数为基础的结构化查询语言（SQL）和事务一致性保证（ACID）。而强化其他一些大型网站更关注的特性：高可用性和可伸缩性。

6.5 小结

一个具有良好伸缩性架构设计的网站，其设计总是走在业务发展的前面，在业务需要处理更多访问和服务之前，就已经做好充足准备，当业务需要时，只需要购买或者租用服务器简单部署实施就可以了，技术团队亦可高枕无忧。

高手定律：这个世界只有遇不到的问题，没有解决不了的问题，高手之所以成为高手，是因为他们遇到了常人很难遇到的问题，并解决了。

救世主定律：遇到问题，分析问题，最后总能解决问题。如果遇到问题就急匆匆地从外面挖一个高手，然后指望高手如探囊取物般轻松搞定，最后怕是只有彼此抱怨和伤害。许多问题只是看起来一样，具体问题总是要具体对待的，没有银弹，没有救世主。所以这个定律准确地说应该是“没有救世主定律”。

7 随需应变：网站的可扩展架构

经常听到各种场合中对扩展性和伸缩性的误用，包括许多资深网站架构师也常常混淆两者，用扩展性表示伸缩性。

扩展性（Extensibility）

指对现有系统影响最小的情况下，系统功能可持续扩展或提升的能力。表现在系统基础设施稳定不需要经常变更，应用之间较少依赖和耦合，对需求变更可以敏捷响应。

伸缩性（Scalability）

指系统能够通过增加（减少）自身资源规模的方式增强（减少）自己计算处理事务的能力。如果这种增减是成比例的，就被称作线性伸缩性。在网站架构中，通常指利用集群的方式增加服务器数量、提高系统的整体事务吞吐能力。

7.1 构建可扩展的网站架构

开发低耦合系统是软件设计的终极目标之一，度量一个开发框架、设计模式、编程语言优劣的重要尺度就是衡量它是不是让软件开发过程和软件产品更加低耦合。

低耦合的模块更容易复用，一个低耦合的系统设计也会让开发过程和维护变得更加轻松和容易管理。

完全没有耦合就是没有关系，也就无法组合出一个强大的系统。那么如何分解系统的各个模块、如何定义各个模块的接口、如何复用组合不同的模块构造成一个完整的系统，这是软件设计中最有挑战的部分。

笔者认为，软件架构师最大的价值不在于掌握多少先进的技术，而在于具有将一个大系统切分成N个低耦合的子模块的能力，这些子模块包含横向的业务模块，也包含纵向的基础技术模块。这种能力一部分源自专业的技术和经验，还有一部分源自架构师对业务场景的理解、对人性的把握、甚至对世界的认知。

设计网站可扩展架构的核心思想是模块化，并在此基础之上，降低模块间的耦合性，提高模块的复用性。

在大型网站中，这些模块通过分布式部署的方式，独立的模块部署在独立的服务器（集群）上，从物理上分离模块之间的耦合关系，进一步降低耦合性提高复用性。

模块分布式部署以后具体聚合方式主要有分布式消息队列和分布式服务。

7.2 利用分布式消息队列降低系统耦合性

如果模块之间不存在直接调用，那么新增模块或者修改模块就对其他模块影响最小，这样系统的可扩展性无疑更好一些。

事件驱动架构（Event Driven Architecture）：通过在低耦合的模块之间传输事件消息，以保持模块的松散耦合，并借助事件消息的通信完成模块间合作。

消息发送者将消息发送至分布式消息队列即结束对消息的处理，而消息接受者只需要从分布式消息队列获取消息后进行处理，不需要知道该消息从何而来。

队列是一种先进先出的数据结构，分布式消息队列可以看作将这种数据结构部署到独立的服务器上，应用程序可以通过远程访问接口使用分布式消息队列，进行消息存取操作，进而实现分布式的异步调用。

在伸缩性方面，由于消息队列服务器上的数据可以看作是被即时处理的，因此类似于无状态的服务器，伸缩性设计比较简单。

在可用性方面，为了避免消费者进程处理缓慢，分布式消息队列服务器内存空间不足造成的问题，如果内存队列已满，会将消息写入磁盘，消息推送模块在将内存队列消息处理完以后，将磁盘内容加载到内存队列继续处理。

7.3 利用分布式服务打造可复用的业务平台

如果说分布式消息队列通过消息对象分解系统耦合性，不同子系统处理同一个消息；那么分布式服务则通过接口分解系统耦合性，不同子系统通过相同的接口描述进行服务调用。

解决方案就是拆分，将模块独立部署，降低系统耦合性。拆分可以分为纵向拆分和横向拆分两种。

纵向拆分：将一个大应用拆分为多个小应用。

横向拆分：将复用的业务拆分出来，独立部署为分布式服务，新增业务只需要调用这些分布式服务，不需要依赖具体的模块代码，即可快速搭建一个应用系统，而模块内业务逻辑变化的时候，只要接口保持一致就不会影响业务程序和其他模块。

纵向拆分相对较为简单，通过梳理业务，将较少相关的业务剥离，使其成为独立的Web应用。而对于横向拆分，不但需要识别可复用的业务，设计服务接口，规范服务依赖关系，还需要一个完善的分布式服务管理框架。

大型网站需要更简单更高效的分布式服务框架构建其SOA（Service Oriented Architecture面向服务的体系架构）。

7.5 利用开放平台建设网站生态圈

大型网站为了更好地服务自己的用户，开发更多的增值服务，会把网站内部的服务封装成一些调用接口开放出去，供外部的第三方开发者使用，这个提供开放接口的平台被称作开放平台。第三方开发者利用这些开放的接口开发应用程序（APP）或者网站，为更多的用户提供价值。网站、用户、第三方开发者互相依赖，形成一个网站的生态圈，既为用户提供更多的价值，也提高了网站和第三方开发者的竞争能力和盈利能力。

API接口：是开放平台暴露给开

发者使用的一组API，其形式可以是RESTful、WebService、RPC等各种形式。

协议转换：将各种API输入转换成内部服务可以识别的形式，并将内部服务的返回封装成API的格式。

安全：除了一般应用需要的身份识别、权限控制等安全手段，开放平台还需要分级的访问带宽限制，保证平台资源被第三方应用公平合理使用，也保护网站内部服务不会被外部应用拖垮。

审计：记录第三方应用的访问情况，并进行监控、计费等。

路由：将开放平台的各种访问路由映射到具体的内部服务。

流程：将一组离散的服务组织成一个上下文相关的新服务，隐藏服务细节，提供统一接口供开发者调用。

7.6 小结

马克思的劳动价值理论告诉我们，产品的内在价值在于劳动的时间，劳动的时间不在于个体付出的劳动时间，而在于行业一般劳动时间，资本家只会为行业一般劳动时间买单，如果你的效率低于行业一般劳动时间，对不起，请你自愿加班。反之，如果你有一个更具有扩展性的网站架构，可以更快速地开发新产品，也许你也享受不了只上半天班的福利，但是至少在这个全行业加班的互联网领域，你能够按时下班，陪陪家人，看看星星。

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