大型互联网项目架构设计实践及架构优化思路

大型互联网项目架构设计实践及架构优化思路

  • 架构师认知
    • 架构师成长之路
    • 架构是什么?
    • 架构目标是什么?
    • 架构模式?-- 架构策略
    • 高性能架构
    • 高可用架构
    • 可伸缩架构
    • 可扩展架构
    • 安全架构
  • 互联网架构演进思考
    • 架构演进
    • 单体架构
      • 什么是单体架构
      • 单体架构优化
      • 单体架构流量预估
      • 单点架构优缺点
    • 架构拆分
    • 微服务架构
    • ServiceMesh架构
    • Serverless
    • 总结

架构师认知

架构师成长之路

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架构是什么?

  • 对业务场景抽象后得出的支持骨架(网络拓扑结构)
    • 老板:100w 日活量,10W QPS 微服务架构
  • 架构为业务场景而生、被业务场景而弃
    • 老板:10天上线 – 单体架构
  • 架构没有最好、只有“最合适”(人员技术研发能力、业务复杂度、数据规模大小、时间成本、运维能力….)
  • “最合适”架构都是业务场景折中(Balance)的选择

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  • 总结:选择架构时候,必须选择最适合公司当下环境的架构。

架构目标是什么?

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用户网站访问调查:reponse time : 3s ---- 60% 用户流失

  • RT时间:ms 高性能 (前端:美观大气的上档次页面—非常简单,后端:一系列的优化ms)
  • 高可用: 任何时候项目都必须可用
  • 可升缩: 大促,流量瞬间增大….
  • 可扩展: 开发角度(新需求进行迭代),扩展
  • 安全性: 网络安全,硬件安全,软件安全
  • 敏捷开发: 可持续交付,可持续部署

架构师目标: 采用什么样方式,才能构建以上目标的项目??

架构模式?-- 架构策略

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  • 分层:分层拆分(表现层,业务层,持久层)
  • 分割:连接池分割,机房,进程(分布式)
  • 分布式:分布式架构
  • 集群: 高可用
  • 缓存: 堆内存缓存,redis缓存,lua缓存
  • 异步: 写异步
  • 冗余: 数据库设计,读,写
  • 安全: 数据安全(加密)、系统安全
  • 自动: 运维,扩容,缩容
  • 敏捷: 可持续集成,交付,部署

高性能架构

  • 以用户为中心,提供快速的网页访问体验。主要参数有较短的响应时间、较大的并发处理能力、较高的吞吐量与稳定的性能参数
  • 可分为前端优化、应用层优化、代码层优化与存储层优化。
    • 前端优化:网站业务逻辑之前的部分;— vue ,react +nodejs – 工程化
    • 浏览器优化:减少HTTP请求数,使用浏览器缓存,启用压缩,CSS JS位置,JS异步,减少Cookie传输;CDN加速,反向代理;
    • 应用层优化:处理网站业务的服务器。使用缓存,异步,集群,架构优化
    • 代码优化:合理的架构,多线程,资源复用(对象池,线程池等),良好的数据结构,JVM调优,单例,Cache等;
    • 存储优化:缓存、固态硬盘、光纤传输、优化读写、磁盘冗余、分布式存储(HDFS)、NoSQL等
  • 总结:
    • 服务尽量进行拆分(微服务)---- 提高项目吞吐能力
    • 尽量将请求拦截在上游服务(多级缓存)— 90% ----> 数据库压力非常小,闲庭信步,数据库架构(主从架构)
    • 代理层(做限速,限流)
    • 服务层:按照业务请求做队列的流量控制(流量削峰)

高可用架构

  • 大型互联网高可用&高并发业务架构设计
  • 大型网站应该在任何时候都可以正常访问,正常提供对外服务。
  • 因为大型网站的复杂性,分布式,廉价服务器,开源数据库,操作系统等特点,要保证高可用是很困难的,也就是说网站的故障是不可避免的。
  • 以上问题和我们架构师保证服务高可用性是相互矛盾的,因此架构师要做的事情就是解决以上问题,保证服务高可用性。
  • 服务问题:
    • 业务问题:业务高可用性,防止有bug、有异常,对输入有提示,数据有检查,防止数据异常。
    • 系统的问题:系统高可用性,系统健壮性强,应该能处理系统运行过程中出现的各种异常情况,如:人为操作错误、输入非法数据、硬件设备失败等,系统应该能正确的处理,恰当的回避。
  • 因软件系统的失效而造成不能完成业务的概率要小于5‰,要求系统7x24小时运行,全年持续运行故障停运时间累计不能超过10小时。系统缺陷率每1,000小时最多发生1次故障。在1,000,000次交易中,最多出现1次需要重新启动系统的情况。

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  • 如何提高可用性,就是需要迫切解决的问题。首先,需要从架构级别考虑,在规划的时候,就考虑可用性。不同层级使用的策略不同,一般采用冗余备份和失效转移解决高可用问题。
    • 应用层:一般设计为无状态的,对于每次请求,使用哪一台服务器处理是没有影响的。一般使用负载均衡技术(需要解决Session同步问题)实现高可用。
    • 服务层:负载均衡,分级管理,快速失败(超时设置),异步调用,服务降级,幂等设计等。
    • 数据层:冗余备份(冷,热备[同步,异步],温备),失效转移(确认,转移,恢复)。数据高可用方面著名的理论基础是CAP理论(持久性,可用性,数据一致性[强一致,用户一致,最终一致])
  • 总结起来就是:
  • 1、负载均衡 (故障转移)
  • 2、限流
  • 3、降级
  • 4、隔离(线程隔离,进程隔离,集群隔离,机房隔离,读写分离,动静分离,热点隔离…)
  • 5、超时、重试
  • 6、压测与预案,例如:大促-演练

可伸缩架构

  • 伸缩性是指在不改变原有架构设计的基础上,通过添加/减少硬件(服务器)的方式,提高/降低系统的处理能力。
    • 应用层:对应用进行垂直或水平切分,然后针对单一功能进行负载均衡(DNS、HTTP[反向代理]、IP、链路层)。
    • 服务层:与应用层类似。
    • 数据层:分库、分表、NoSQL等,常用算法Hash,一致性Hash。
  • 云原生:项目运行云端,可以随时动态扩容—K8S
  • 8核心+16G : 2000QPS ± (此数字是估算结果,真实结果受到代码编写数据结构,业务逻辑,架构、rt,以现实测试结果)

可扩展架构

  • SOA、微服务 — 根据业务拆分模块 ----- 新业务需求 ---- 根据新的业务需求创建一个新模块服务。
  • 可以方便地进行功能模块的新增/移除,提供代码/模块级别良好的可扩展性。
    • 模块化,组件化:高内聚,低耦合,提高复用性,扩展性。
    • 稳定接口:定义稳定的接口,在接口不变的情况下,内部结构可以“随意”变化。
    • 设计模式:应用面向对象思想,原则,使用设计模式,进行代码层面的设计。
    • 消息队列:模块化的系统,通过消息队列进行交互,使模块之间的依赖解耦。
    • 分布式服务:公用模块服务化,提供其他系统使用,提高可重用性,扩展性。

安全架构

  • 对已知问题有有效的解决方案,对未知/潜在问题建立发现和防御机制。对于安全问题,首先要提高安全意识,建立一个安全的有效机制,从政策层面,组织层面进行保障,比如服务器密码不能泄露,密码每月更新,每周安全扫描等。以制度化的方式,加强安全体系的建设。同时,需要注意与安全有关的各个环节。安全问题不容忽视,包括基础设施安全,应用系统安全,数据保密安全等。
  • 基础设施安全:硬件采购,操作系统,网络环境方面的安全。一般采用正规渠道购买高质量的产品,选择安全的操作系统,及时修补漏洞,安装杀毒软件防火墙。防范病毒,后门。设置防火墙策略,建立DDOS防御系统,使用攻击检测系统,进行子网隔离等手段。
  • 应用系统安全:在程序开发时,对已知常用问题,使用正确的方式,在代码层面解决掉。防止跨站脚本攻击(XSS),注入攻击,跨站请求伪造(CSRF),错误信息,HTML注释,文件上传,路径遍历等。还可以使用Web应用防火墙(比如:ModSecurity),进行安全漏洞扫描等措施,加强应用级别的安全。
  • 数据保密安全:存储安全(存储在可靠的设备,实时,定时备份),保存安全(重要的信息加密保存,选择合适的人员复杂保存和检测等),传输安全(防止数据窃取和数据篡改);常用的加解密算法(单项散列加密[MD5、SHA],对称加密[DES、3DES、RC]),非对称加密[RSA]等。

互联网架构演进思考

架构演进

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  • 企业架构转型:数字化转型
  • 传统架构过渡到云原生架构(容器云)

单体架构

什么是单体架构

  • 所有业务都在同一个应用中,没有进行任何拆分。

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  • 注意:集中式架构模式,所有的请求都集中在同一个服务上面,对服务压力较大,因此这样的架构适合并发较小的架构。同时同一个服务器中,数据库、项目都会抢占服务内存、cpu资源,造成服务性能问题。

单体架构优化

  • 应用程序、MYSQL分离部署
  • 服务集群 – 提升性能
  • 动态分离(静态资源存储CDN,nginx服务器)
  • 隔离术(线程池隔离,进程隔离)
  • 队列术 (blockingQueue、disruptor队列,RocketMQ)
  • 接入层限流(openresty), 接口限流
  • MySQL优化(索引、缓存、表结构、分表分库、数据归档、冷热、SQL语句优化)
  • 引入LVS (linux virtual server)
  • DNS 解决上层流量瓶颈问题
  • 多级缓存

单体架构流量预估

单体架构真的不能承受亿级流量??

  • 单体架构:中小型企业,创业公司
    • 1、传统项目(并发量小、业务简单、需求固定),项目体量比较小。
    • 2、小程序
    • 3、追求极致性能的项目(业务量少)
    • 4、互联网项目(中小型企业,创业公司)

需求:某网站平均一天下单量100w单,根据100w 评估一下系统的流量!!

  • 用户行为:
    • 1、产生的时间段:11:00 – 14:00 17:00 – 24:00 ,订单产生时间段:12h
    • 2、每下一单会发生多少个请求:50 QPS x 3 = 150 QPS
  • 计算流量:
100w / day * 150 QPS = 1.5 亿 ----- 亿级流量
* 计算平均每一秒QPS:
	1.5亿/12 h = 1250 QPS / 60min = 20W / 60s = 3400 QPS 

单点架构优缺点

  • 单体架构优点:
    • 部署简单
    • 开发简单
    • 测试简单
    • 集群简单
    • RT响应时间非常快速 — 适合一些特点的项目(极端苛刻响应时间)
  • 单体架构缺点:
    • 流量比较集中,所有的请求都集中一个服务中,单体无法应对。
    • 无法实现敏捷开发,业务增大,代码结构越来越臃肿,维护变得非常困难。
      • 单体架构: war > 1G — IBM unix 高性能服务器 64cpus, 128GB — 1GB
    • 单体架构牵一发而动全身
    • 扩展性差
    • 稳定性差

架构拆分

  • 随着业务流量增大,需求的增多,必须对架构进行改进,就需要对项目进行业务拆分(水平拆分,垂直拆分)
  • 数据库水平拆分,垂直拆分模式:

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  • 水平拆分模式、垂直拆分:SOA架构

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微服务架构

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  • 注意:微服务架构就是水平拆分和垂直拆分的架构结合,就是微服务架构。

ServiceMesh架构

  • ServiceMesh服务网格架构,CNCF 把 ServiceMesh 定义为云原生架构,ServiceMesh 落地级实现的成熟框架:Istio框架

问题: 为什么要是有ServiceMesh架构??Spring Cloud alibaba微服务架构存在问题??

  • ServiceMesh出现就是为了解决微服务架构中存在一些问题??
    • 1、服务性能监控(Zabbix,promutheus)
    • 2、服务限流(sentinel)
    • 3、服务降级(sentinel)
    • 4、服务熔断(sentinel)
    • 5、链路追踪(skywalking)
    • 6、日志监控(elk)
    • 7、服务告警
    • 8、负载均衡
    • …………………….
  • 以上一系列的问题,作为架构师,开发人员都需要全盘的考虑;开发微服务架构在服务治理,服务监控非常困难。
  • 以上的工作和业务没有太多的关系,但是架构人员必须考虑架构、设计,因此这些配套工作都会大大降低我们的开发效率、提升开发难度、增加开发成本。

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Serverless

  • Serverless 架构体系: 无服务架构,面向未来的架构体系,从开发人员来说,不需要关心底层哪些和业务没有关系的代码,只需要开发业务即可;
  • 例如: 向CDN上传图片,视频文件。
    • 不需要上传到哪一个服务器
    • 不需要关心服务器是如何扩容的
  • 这样的概念,思想就叫做Serverless。

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总结

  • 架构选型的时候,必须选择企业合适的架构,而不是采用最新架构。

你可能感兴趣的:(架构,架构目的,模式,高性能,高可用,可伸缩,可扩展,安全,架构演进,微服务)