架构设计的几个痛点_我总结出的架构原则和模式

高可用的网站架构

分层架构，每一层都分布式部署。使用冗余和故障转移的方式保证可用性。

- 应用层用负载均衡服务器，能够监测服务器的可用性，把不可能的踢出集群

- 服务层使用分布式调用框架dubbo

- 数据库使用同步复制，实现数据冗余。

- 还要考虑升级发布引起的宕机

高可用的应用

• 通过负载均衡进行无状态服务的失效转移

集群的session管理

• Session复制， 开启web服务器的session复制功能，能够在不同的web服务器之间进行session的同步。适合规模较小的情况
• 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同一IP的请求发到同一台服务器上(也可以根据cookie中的用户信息) 。这种显然不高可用
• 用cookie记录session 记录大小优先，每次都要用cookie传输影响性能。浏览器可以关闭cookie. 优点是简单，支持服务器扩展。
• session服务器 构建独立的session服务器。 可以简单的使用分布式缓存进行保留，如果需要继承SSO的话，就可能需要专门的session服务管理平台

高可用的服务

整体来说就是冗余，故障转移，使用分布式调用框架。

- 分级管理 0级，1级。更重要的服务，使用更好的设备

- 超时设置 不超时会长时间占用服务器资源。 可以设置超时策略，重试，还是转移

- 异步调用

- 服务降级 高并发时，可以

拒绝服务。 随机拒绝部分请求

关闭功能。关闭部分不需要的功能。双十一就是这样干的

- 幂等性设计 针对于重试机制。不会出现下两个订单的情况

高可用的数据

数据库高可用使用复制备份和故障转移解决

缓存的高可用作者认为应该使用集群分布式缓存，单点失效只是小部分失效不会造成数据库太大的压力

CAP原理

拂去耐受性(可以线性伸缩)，可用性(随时可读写)，一致性(所有应用访问得到相同的数据)。无法同时满足。

大型网站可能放弃一定的一致性。把一致性细分：

- 强一致性 各个副本总是一致的

- 数据用户一致 保证终端用户访问时，通过纠错和校验，确定一个一致且正确的数据返回给用户。

- 数据最终一致性 同一用户连续访问结果不同。 但是系统经过一段时间能够自我恢复和修正。

应该做到用户一致性

数据备份

冷备：无法保证最终一致性和可用性(因为恢复时间太多)

热备：

- 异步热备 只写主存储区。 异步线程同步写从存储区

- 同步热备 同时写主备连个存储区。mysql支持半同步，保证至少有一个备写完。

读写分离也是基于数据备份

失效转移

重新路由的过程

- 失效确认 心跳检测和应用程序访问失败报告 一般访问失败了还是需要再次发一次心跳，防止误判。

- 访问转移 重新路由，如果是对等的，直接路由就行了。但是如果是不对等的，就要根据路由算法，重新算数据等等。

- 数据恢复 转移之后修复宕机的服务，然后重新加入集群

高可用的软件质量保证

• 网站发布，自动化发布过程，减少人为操作带来的问题
• 自动化测试 Selenium等。
• 预发布 通过host访问，没有配置到vip或者负载均衡中。 注意不要因为预发布而导致了问题，比如修改了线上的金额等
• 代码控制。 分支开发主干发布 
  火车发布模型。注意，可能有重要客人，没他火车就不开
• 灰度发布 如果发布失败，就要回滚，这个时候，可能会耽误很长时间，因此可以先发灰度组运行一段时间，如果不错，再发剩下的

网站运行监控

监控数据采集

1. 用户行为日志 
   用户的操作系统，浏览器，ip地址，访问路径，页面停留时间等，用于分析用户行为，优化网站设计，个性化营销与推荐。 
   
   • 服务器端日志收集 开启web容器的日志功能即可。 缺点是可能会失真
   • 客户端浏览器日志手机。 需要专门JS脚本
   • 使用Storm等统计分析工具
2. 服务器性能监控 
   系统Load,内存，磁盘，IO。等进行预警。 目前的开源工具是Ganglia
3. 报告， 设置阈值，进行告警

监控管理

采集之后可以对系统性能评估，集群规模伸缩性预测，进行风险预警，自动负载调整等。

主要用来做如下的功能： 系统报警，失效转移，自动优雅降级