服务器架构

服务器基本架构

• 使用缓存改善网站性能
• 使用应用服务器集群改善网站的并发处理能力
• 数据库读写分离
• 使用反向代理和CDN加速网站响应
• 使用分布式文件系统和分布式数据库系统
• 使用NoSQL和搜索引擎
• 业务拆分
• 分布式服务

参考：

分布式服务架构

[常见的网站服务器架构有哪些？](https://www.zhihu.com/question/20657269）

高性能服务器架构的基本策略

一、缓存
在服务器开发的时候，最常用到的有下面这几种硬件：CPU、内存、磁盘、网卡。
一类是时间资源，比如CPU和磁盘读写；一类是空间资源，比如内存和网卡带宽。所以当我们的服务器出现性能问题，有一个最基本的思路，就是——时间空间转换。
空间换时间：内存空间换磁盘时间，
时间换空间：MySQL InnoDB日志型数据表，以及SVN源代码存储，ZIP压缩HTML进行网络传输
缓存策略的难点
缓存清理
常见的解决这类问题有两种处理策略：
1.使用控制命令
2.使用字段判断逻辑
二、分布式
首先出现能支持分布式概念的技术是多进程
划分多个进程的架构，一般会有两种策略：
一种是按功能来划分，比如负责网络处理的一个进程，负责数据库处理的一个进程，负责计算某个业务逻辑的一个进程。
另外一种策略是每个进程都是同样的功能，只是分担不同的运算任务而已。
现在比较复杂的分布式系统，会结合这两种策略，也就是说系统既按一些功能划分出不同的具体功能进程，而这些进程又是可以平行扩展的。
在调用多进程服务的策略上，我们也会有一定的策略选择，其中最著名的策略有三个：

1. 动态负载均衡策略；一个是读写分离策略；一个是一致性哈希策略。动态负载均衡策略，一般会搜集多个进程的服务状态，然后挑选一个负载最轻的进程来分发服务，这种策略对于比较同质化的进程是比较合适的。
2. 读写分离策略则是关注对持久化数据的性能，比如对数据库的操作，我们会提供一批进程专门用于提供读数据的服务，而另外一个（或多个）进程用于写数据的服务，这些写数据的进程都会每次写多份拷贝到“读服务进程”的数据区（可能就是单独的数据库），这样在对外提供服务的时候，就可以提供更多的硬件资源。
3. 一致性哈希策略是针对任何一个任务，看看这个任务所涉及读写的数据，是属于哪一片的，是否有某种可以缓存的特征，然后按这个数据的ID或者特征值，进行“一致性哈希”的计算，分担给对应的处理进程。
   分布式编程复杂度
   动态多进程fork——同质的并行任务
   多线程——能明确划的逻辑复杂的并行任务
   异步并发回调——对性能要求高，但中间会被阻塞的处理较少的并行任务
   协程——以同步的写法编写并发的任务，但是不合适发起复杂的动态并行操作。
   函数式编程——以数据流为模型的并行处理任务
   分布式数据通信
   在动态多进程中，我们往往只能通过父进程的内存提供共享的初始数据，运行中则只能通过操作系统间的通讯方式了：Socket、信号、共享内存、管道等等。
   参考：
   高性能服务器架构思路【不仅是思路】

整理大型网站架构常见的服务器知识

1.负载均衡服务器
2.web服务器
3.缓存服务器
4.消息队列服务器
5.文件服务器
6.索引服务器
7.搜索服务器
8.作业服务器
9.nosql服务器

参考：
整理大型网站架构必知必会的几个服务器知识

谷歌服务器架构

大量语言：Python，Java，C++
Google的三架马车
可信赖的存储机制GFS(Google File System)
使用MapReduce来处理数据
在BigTable里存储结构化数据

参考：

（总结）Google服务器架构图解简析