八大技术架构-演进之路

单机架构

1、简介

应用服务和数据库服务共用一台服务器

2、出现原因

出现在互联网早期，访问量比较小，单机足以满足需求

3、架构工作原理

单机架构通过应用（划分了多个模块）和数据库在单个服务器上协作完成业务运行，具体表现为，用户在浏览器中输入 www.baidu.com，首先经过 DNS 服务将域名解析成 IP 地址并返回，随后浏览器访问（实际访问的是该 IP 对应的应用服务），所访问到的都是同一个服务器

4、架构优缺点

优点

部署简单，成本低

缺点

存在严重的性能瓶颈；数据库和应用存在相互竞争资源的现象

5、相关软件

Web 服务器软件:Tomcat、ApacheApache 、Netty、Nginx、Resin等

数据库软件:MySQL、DBeaver、Oracle、PostgreSQL、SQL Server 等

应用数据分离架构

1、简介

应用服务和数据库服务使用不同的服务器

2、出现原因

单机存在严重的资源竞争，导致站点变慢

3、架构工作原理

应用（划分为很多个模块）和数据库在各自的服务器上通过网络协作完成业务运行。具体的用户输入域名经过 dns 解析后找到对应的应用服务器（Tomcat服务），再去访问 MySQL 服务器，拿到数据后返回给应用服务，最后返回给用户 

4、优缺点

优点

成本相对可控；性能相比单机架构有所提升；数据库单独隔离，不会因为应用把数据库搞坏，具有一定的容灾能力

缺点

硬件成本变高；性能有瓶颈，无法应对海量并发

应用服务集群架构

1、简介

在应用数据分离架构的基础上以集群的方式运作，引入决策层（负载均衡），应用以集群方式运作

2、出现原因

单个应用不足以支持海量的并发请求，高并发的时候站点响应变慢

3、架构工作原理

应用不再是一个，而是变成了多个，并通过负载均衡来支持海量数据并发。 

4、优缺点

优点

应用服务高可用：应用满足高可用，不会一个服务出问题整个站点挂掉；

应用服务具备一定的高性能：如果不访问数据库，应用相关处理通过扩展可以支持海量请求快速响应；

应用服务有一定扩展能力：支持横向扩展

缺点

数据库成为性能瓶颈，无法应对数据库的海量查询；

数据库是单点，没有高可用；

运维工作增多，扩展后运维部署工作增多，需要开发对应的工具应对快速部署；

硬件成本较高

5、相关软件

负载均衡软件:Nginx、HAProxy、LVS、F5 等

读写分离/主从分离架构

1、简介

把读操作和写操作分开，将数据库读写操作分散到不同的节点上，数据库服务器搭建主从集群，一主一从、一主多从都可以，数据库主机负责写操作，从机只负责读操作

2、出现原因

数据库成为瓶颈，而互联网应用一般读多写少，数据库承载压力大，主要是由这些都的请求造成的，因此我们可以将读操作和写操作分开

3、架构工作原理

数据库服务器不再是一个，而是变成了多个，数据库主机负责写操作，从机负责读操作，数据库主机通过复制将数据同步到从机

4、架构优缺点

优点

数据库的读取性能提升；

读取被其他服务器分担，写的性能简介提升；

数据库有从库，数据库的可用性提高了

缺点

热点数据的频繁读取导致数据库负载很高

当同步挂掉，或者同步延迟比较大时，写库和读库的数据不一致；

服务器成本需要进一步增加

5、相关软件

MyCat、TDDL、Amoeba、Cobar 等类似数据库中间件等

冷热分离架构

1、简介

引入缓存，实行冷热分离，将热点数据放到缓存中快速响应。

2、出现原因

海量的请求导致数据库负载过高，站点响应再度变慢

3、架构工作原理

多了缓存服务器，对于热点数据全部放到缓存中，不常用数据再去查询我们的数据库。

4、架构优缺点

优点

大幅降低对数据库的访问请求，性能提升非常明显

缺点

带来了缓存一致性，缓存击穿，缓存失效，缓存雪崩等问题；

服务器成本需要进一步增加；

业务体量支持变大后，数据不断增加，数据库单库太大，单个表体量也太大，数据查询会很慢，导致数据库再度成为系统瓶颈。

5、相关软件

Memcached、Redis 等缓存软件

垂直分库架构

1、简介

数据库的数据被拆分，数据库数据分布式存储，分布式处理，分布式查询，也可以理解为分布式数据库架构

2、出现原因

在冷热分离架构上，单机的写库会逐渐会达到性能瓶颈，需要拆分数据库，数据表的数据量太大，处理压力太大，需要进行分表，为降低运维难度，业界逐渐研发了分布式数据库，库表天然支持分布式

3、架构工作原理

 数据库是由多个主从库或者存储集群构成，支持分布式大规模并行处理

4、优缺点

优点

数据库吞吐量大幅提升，不再是瓶颈

缺点

跨库join、分布式事务等问题，这些需要对应的去进行解决，目前的mpp都有对应的解决方案；

数据库和缓存结合目前能够抗住海量的请求，但是应用的代码整体耦合在一起，修改一行代码需要整体重新发布

5、相关软件

分布式数据库：Greenplum、TiDB、Postgresql XC、HAWQ 等，商用的如南大通用的 GBase、 睿帆科技的雪球DB、华为的 LibrA 等。

微服务架构

1、简介

微服务是一种架构风格，按照业务板块来划分应用代码，使单个应用的职责更清晰，相互之间可以做到独立升级迭代。

2、出现原因

扩展性差:应用程序无法轻松扩展，因为每次需要更新应用程序时，都必须重新构建整个系统；

持续开发困难:一个很小的代码改动，也需要重新部署整个应用,无法频繁并轻松的发布版本；

不可靠:即使系统的一个功能不起作用，可能导致整个系统无法工作；

不灵活:无法使用不同的技术构建单体应用程序；

代码维护难:所有功能耦合在一起，新人不知道何从下手。

3、架构工作原理

一个商城应用拆分成了多个微服务，如用户服务、交易服务和商品服务，相互之间协作支持整个商城的应用。

4、优缺点

优点

灵活性高：服务独立测试、部署、升级、发布；

独立扩展：每个服务可以各自进行扩展；

提高容错性：一个服务问题并不会让整个系统瘫痪；

新技术的应用容易:支持多种编程语言

缺点

运维复杂度高：业务不断发展，应用和服务都会不断变多，应用和服务的部署变得复杂，同一台服务器上部署多个服务还要解决运行环境冲突的问题，此外，对于如大促这类需要动态扩缩容的场景，需要水平扩展服务的性能，就需要在新增的服务上准备运行环境，部署服务等，运维将变得十分困难；

资源使用变多：所有这些独立运行的微服务都需要需要占用内存和 CPU；

处理故障困难：一个请求跨多个服务调用，需要查看不同服务的日志完成问题定位。

5、相关软件

Spring Cloud、Dubbo

容器编排架构

1、简介

借助容器化技术(如docker)将应用/服务可以打包为镜像，通过容器编排工具(如k8s)来动态分发和部署镜像，服务以容器化方式运行

2、出现原因

微服务拆分细，服务多部署工作量大，而且配置复杂，容易出错；

微服务数量多扩缩容麻烦，而且容易出错，每次缩容后再扩容又需要重新配置服务对应的环境参数信息；

微服务之间运行环境可能冲突，需要更多的资源来进行部署或者通过修改配置来解决冲突

3、架构工作原理

一个商城应用拆分成了多个微服务，如用户服务、交易服务和商品服务，每一个微服务打包到容器之中，相互协作来完成系统功能，通过容器编排工具完成部署运维

4、优缺点

优点

部署、运维简单快速：一条命令就可以完成几百个服务的部署或者扩缩容;

隔离性好：容器与容器之间文件系统、网络等互相隔离，不会产生环境冲突;

轻松支持滚动更新：版本间切换都可以通过一个命令完成升级或者回滚

缺点

技术栈变多，对研发团队要求高;

机器还是需要公司自身来管理，在非大促的时候，还是需要闲置着大量的机器资源来应对大促，机器自身成本和运维成本都极高，资源利用率低，可以通过购买云厂商服务器解决。

5、相关软件

Docker、K8S