千萬級流量的大型分布式系統(tǒng)架構設計
文中一部分為讀書筆記,一部分是個人經驗總結,對大型分布式網站架構有較好的參考價值。
一、大型分布式網站架構技術
1、大型網站的特點
- 用 戶多,分布廣泛
- 大流量,高并發(fā)
- 海量數據,服務高可用
- 安全環(huán)境惡劣,易受網絡攻擊
- 功能多,變更快,頻繁發(fā)布
- 從小到大,漸進發(fā)展
- 以用戶為中心
- 免費服務,付費體驗
2、大型網站架構目標
- 高性能:提供快速的訪問體驗。
- 高可用:網站服務一直可以正常訪問。
- 可伸縮:通過硬件增加/減少,提高/降低處理能力。
- 安全性:提供網站安全訪問和數據加密、安全存儲等策略。
- 擴展性:方便地通過新增/移除方式,增加/減少新的功能/模塊。
- 敏捷性:隨需應變,快速響應;
3、大型網站架構模式
分層:一般可分為應用層、服務層、數據層、管理層與分析層;
分割:一般按照業(yè)務/模塊/功能特點進行劃分,比如應用層分為首頁、用戶中心。
分布式:將應用分開部署(比如多臺物理機),通過遠程調用協(xié)同工作。
集群:一個應用/模塊/功能部署多份(如:多臺物理機),通過負載均衡共同提供對外訪問。
緩存:將數據放在距離應用或用戶最近的位置,加快訪問速度。
異步:將同步的操作異步化??蛻舳税l(fā)出請求,不等待服務端響應,等服務端處理完畢后,使用通知或輪詢的方式告知請求方。一般指:請求——響應——通知模式。
冗余:增加副本,提高可用性、安全性與性能。
安全:對已知問題有有效的解決方案,對未知/潛在問題建立發(fā)現(xiàn)和防御機制。
自動化:將重復的、不需要人工參與的事情,通過工具的方式,使用機器完成。
敏捷性:積極接受需求變更,快速響應業(yè)務發(fā)展需求。
4、高性能架構
以用戶為中心,提供快速的網頁訪問體驗。主要參數有較短的響應時間、較大的并發(fā)處理能力、較高的吞吐量與穩(wěn)定的性能參數。
可分為前端優(yōu)化、應用層優(yōu)化、代碼層優(yōu)化與存儲層優(yōu)化。
- 前端優(yōu)化:網站業(yè)務邏輯之前的部分;
- 瀏覽器優(yōu)化:減少HTTP請求數,使用瀏覽器緩存,啟用壓縮,CSS JS位置,JS異步,減少Cookie傳輸;CDN加速,反向代理;
- 應用層優(yōu)化:處理網站業(yè)務的服務器。使用緩存,異步,集群
- 代碼優(yōu)化:合理的架構,多線程,資源復用(對象池,線程池等),良好的數據結構,JVM調優(yōu),單例,Cache等;
- 存儲優(yōu)化:緩存、固態(tài)硬盤、光纖傳輸、優(yōu)化讀寫、磁盤冗余、分布式存儲(HDFS)、NoSQL等。
5、高可用架構
大型網站應該在任何時候都可以正常訪問,正常提供對外服務。因為大型網站的復雜性,分布式,廉價服務器,開源數據庫,操作系統(tǒng)等特點,要保證高可用是很困難的,也就是說網站的故障是不可避免的。
如何提高可用性,就是需要迫切解決的問題。首先,需要從架構級別考慮,在規(guī)劃的時候,就考慮可用性。行業(yè)內一般用幾個9表示可用性指標,比如四個9(99.99),一年內允許的不可用時間是53分鐘。
不同層級使用的策略不同,一般采用冗余備份和失效轉移解決高可用問題。
- 應用層:一般設計為無狀態(tài)的,對于每次請求,使用哪一臺服務器處理是沒有影響的。一般使用負載均衡技術(需要解決Session同步問題)實現(xiàn)高可用。
- 服務層:負載均衡,分級管理,快速失?。ǔ瑫r設置),異步調用,服務降級,冪等設計等。
- 數據層:冗余備份(冷,熱備[同步,異步],溫備),失效轉移(確認,轉移,恢復)。數據高可用方面著名的理論基礎是CAP理論(持久性,可用性,數據一致性[強一致,用戶一致,最終一致])
6、可伸縮架構
伸縮性是指在不改變原有架構設計的基礎上,通過添加/減少硬件(服務器)的方式,提高/降低系統(tǒng)的處理能力。
- 應用層:對應用進行垂直或水平切分。然后針對單一功能進行負載均衡(DNS、HTTP[反向代理]、IP、鏈路層)。
- 服務層:與應用層類似;
- 數據層:分庫、分表、NoSQL等;常用算法Hash,一致性Hash。
7、可擴展架構
可以方便地進行功能模塊的新增/移除,提供代碼/模塊級別良好的可擴展性。
- 模塊化,組件化:高內聚,低耦合,提高復用性,擴展性。
- 穩(wěn)定接口:定義穩(wěn)定的接口,在接口不變的情況下,內部結構可以“隨意”變化。
- 設計模式:應用面向對象思想,原則,使用設計模式,進行代碼層面的設計。
- 消息隊列:模塊化的系統(tǒng),通過消息隊列進行交互,使模塊之間的依賴解耦。
- 分布式服務:公用模塊服務化,提供其他系統(tǒng)使用,提高可重用性,擴展性。
8、安全架構
對已知問題有有效的解決方案,對未知/潛在問題建立發(fā)現(xiàn)和防御機制。對于安全問題,首先要提高安全意識,建立一個安全的有效機制,從政策層面,組織層面進行保障,比如服務器密碼不能泄露,密碼每月更新,并且三次內不能重復;每周安全掃描等。以制度化的方式,加強安全體系的建設。同時,需要注意與安全有關的各個環(huán)節(jié)。安全問題不容忽視,包括基礎設施安全,應用系統(tǒng)安全,數據保密安全等。
基礎設施安全:硬件采購,操作系統(tǒng),網絡環(huán)境方面的安全。一般采用正規(guī)渠道購買高質量的產品,選擇安全的操作系統(tǒng),及時修補漏洞,安裝殺毒軟件防火墻。防范病毒,后門。設置防火墻策略,建立DDOS防御系統(tǒng),使用攻擊檢測系統(tǒng),進行子網隔離等手段。
應用系統(tǒng)安全:在程序開發(fā)時,對已知常用問題,使用正確的方式,在代碼層面解決掉。防止跨站腳本攻擊(XSS),注入攻擊,跨站請求偽造(CSRF),錯誤信息,HTML注釋,文件上傳,路徑遍歷等。還可以使用Web應用防火墻(比如:ModSecurity),進行安全漏洞掃描等措施,加強應用級別的安全。
數據保密安全:存儲安全(存儲在可靠的設備,實時,定時備份),保存安全(重要的信息加密保存,選擇合適的人員復雜保存和檢測等),傳輸安全(防止數據竊取和數據篡改);
常用的加解密算法(單項散列加密[MD5、SHA],對稱加密[DES、3DES、RC]),非對稱加密[RSA]等。
9、敏捷性
網站的架構設計,運維管理要適應變化,提供高伸縮性,高擴展性。方便的應對快速的業(yè)務發(fā)展,突增高流量訪問等要求。
除上面介紹的架構要素外,還需要引入敏捷管理,敏捷開發(fā)的思想。使業(yè)務,產品,技術,運維統(tǒng)一起來,隨需應變,快速響應。
10、大型架構舉例
以上采用七層邏輯架構,第一層客戶層,第二層前端優(yōu)化層,第三層應用層,第四層服務層,第五層數據存儲層,第六層大數據存儲層,第七層大數據處理層。
客戶層:支持PC瀏覽器和手機APP。差別是手機APP可以直接通過IP訪問,反向代理服務器。
前端層:使用DNS負載均衡,CDN本地加速以及反向代理服務;
應用層:網站應用集群;按照業(yè)務進行垂直拆分,比如商品應用,會員中心等;
服務層:提供公用服務,比如用戶服務,訂單服務,支付服務等;
數據層:支持關系型數據庫集群(支持讀寫分離),NOSQL集群,分布式文件系統(tǒng)集群;以及分布式Cache;
大數據存儲層:支持應用層和服務層的日志數據收集,關系數據庫和NOSQL數據庫的結構化和半結構化數據收集;
大數據處理層:通過Mapreduce進行離線數據分析或Storm實時數據分析,并將處理后的數據存入關系型數據庫。(實際使用中,離線數據和實時數據會按照業(yè)務要求進行分類處理,并存入不同的數據庫中,供應用層或服務層使用)。
二、大型電商網站系統(tǒng)架構演變過程
一個成熟的大型網站(如淘寶、天貓、騰訊等)的系統(tǒng)架構并不是一開始設計時就具備完整的高性能、高可用、高伸縮等特性的,它是隨著用戶量的增加,業(yè)務功能的擴展逐漸演變完善的,在這個過程中,開發(fā)模式、技術架構、設計思想也發(fā)生了很大的變化,就連技術人員也從幾個人發(fā)展到一個部門甚至一條產品線。
所以成熟的系統(tǒng)架構是隨著業(yè)務的擴展而逐步完善的,并不是一蹴而就;不同業(yè)務特征的系統(tǒng),會有各自的側重點,例如淘寶,要解決海量的商品信息的搜索、下單、支付;例如騰訊,要解決數億用戶的實時消息傳輸;百度它要處理海量的搜索請求。
他們都有各自的業(yè)務特性,系統(tǒng)架構也有所不同。盡管如此我們也可以從這些不同的網站背景中,找出其中共用的技術,這些技術和手段廣泛運用在大型網站系統(tǒng)的架構中,下面就通過介紹大型網站系統(tǒng)的演化過程,來認識這些技術和手段。
1、最開始的網站架構
最初的架構,應用程序、數據庫、文件都部署在一臺服務器上,如圖:
2、應用、數據、文件分離
隨著業(yè)務的擴展,一臺服務器已經不能滿足性能需求,故將應用程序、數據庫、文件各自部署在獨立的服務器上,并且根據服務器的用途配置不同的硬件,達到最佳的性能效果。
3、利用緩存改善網站性能
在硬件優(yōu)化性能的同時,同時也通過軟件進行性能優(yōu)化,在大部分的網站系統(tǒng)中,都會利用緩存技術改善系統(tǒng)的性能,使用緩存主要源于熱點數據的存在,大部分網站訪問都遵循28原則(即80%的訪問請求,最終落在20%的數據上),所以我們可以對熱點數據進行緩存,減少這些數據的訪問路徑,提高用戶體驗。
緩存實現(xiàn)常見的方式是本地緩存、分布式緩存。當然還有CDN、反向代理等,這個后面再講。本地緩存,顧名思義是將數據緩存在應用服務器本地,可以存在內存中,也可以存在文件,OSCache就是常用的本地緩存組件。本地緩存的特點是速度快,但因為本地空間有限所以緩存數據量也有限。分布式緩存的特點是,可以緩存海量的數據,并且擴展非常容易,在門戶類網站中常常被使用,速度按理沒有本地緩存快,常用的分布式緩存是Memcached、Redis。
4、使用集群改善應用服務器性能
應用服務器作為網站的入口,會承擔大量的請求,我們往往通過應用服務器集群來分擔請求數。應用服務器前面部署負載均衡服務器調度用戶請求,根據分發(fā)策略將請求分發(fā)到多個應用服務器節(jié)點。
常用的負載均衡技術硬件的有F5,價格比較貴,軟件的有LVS、Nginx、HAProxy。LVS是四層負載均衡,根據目標地址和端口選擇內部服務器,Nginx和HAProxy是七層負載均衡,可以根據報文內容選擇內部服務器,因此LVS分發(fā)路徑優(yōu)于Nginx和HAProxy,性能要高些,而Nginx和HAProxy則更具配置性,如可以用來做動靜分離(根據請求報文特征,選擇靜態(tài)資源服務器還是應用服務器)。
5、數據庫讀寫分離和分庫分表
隨著用戶量的增加,數據庫成為最大的瓶頸,改善數據庫性能常用的手段是進行讀寫分離以及分庫分表,讀寫分離顧名思義就是將數據庫分為讀庫和寫庫,通過主備功能實現(xiàn)數據同步。分庫分表則分為水平切分和垂直切分,水平切分則是對一個數據庫特大的表進行拆分,例如用戶表。垂直切分則是根據業(yè)務的不同來切分,如用戶業(yè)務、商品業(yè)務相關的表放在不同的數據庫中。
6、使用CDN和反向代理提高網站性能
假如我們的服務器都部署在成都的機房,對于四川的用戶來說訪問是較快的,而對于北京的用戶訪問是較慢的,這是由于四川和北京分別屬于電信和聯(lián)通的不同發(fā)達地區(qū),北京用戶訪問需要通過互聯(lián)路由器經過較長的路徑才能訪問到成都的服務器,返回路徑也一樣,所以數據傳輸時間比較長。對于這種情況,常常使用CDN解決,CDN將數據內容緩存到運營商的機房,用戶訪問時先從最近的運營商獲取數據,這樣大大減少了網絡訪問的路徑。比較專業(yè)的CDN運營商有藍汛、網宿。
而反向代理,則是部署在網站的機房,當用戶請求達到時首先訪問反向代理服務器,反向代理服務器將緩存的數據返回給用戶,如果沒有緩存數據才會繼續(xù)訪問應用服務器獲取,這樣做減少了獲取數據的成本。反向代理有Squid、Nginx。
7、使用分布式文件系統(tǒng)
用戶一天天增加,業(yè)務量越來越大,產生的文件越來越多,單臺的文件服務器已經不能滿足需求,這時就需要分布式文件系統(tǒng)的支撐。常用的分布式文件系統(tǒng)有GFS、HDFS、TFS。
8、使用NoSQL和搜索引擎
對于海量數據的查詢和分析,我們使用NoSQL數據庫加上搜索引擎可以達到更好的性能。并不是所有的數據都要放在關系型數據中。常用的NoSQL有MongoDB、HBase、Redis,搜索引擎有Lucene、Solr、Elasticsearch。
9、將應用服務器進行業(yè)務拆分
隨著業(yè)務進一步擴展,應用程序變得非常臃腫,這時我們需要將應用程序進行業(yè)務拆分,如百度分為新聞、網頁、圖片等業(yè)務。每個業(yè)務應用負責相對獨立的業(yè)務運作。業(yè)務之間通過消息進行通信或者共享數據庫來實現(xiàn)。
10、搭建分布式服務
這時我們發(fā)現(xiàn)各個業(yè)務應用都會使用到一些基本的業(yè)務服務,例如用戶服務、訂單服務、支付服務、安全服務,這些服務是支撐各業(yè)務應用的基本要素。我們將這些服務抽取出來利用分部式服務框架搭建分布式服務。阿里的Dubbo是一個不錯的選擇。
三、一張圖說明電商架構
四、大型電商網站架構案例
1、電商案例的原因
分布式大型網站,目前看主要有幾類:
- 大型門戶,比如網易,新浪等;
- SNS網站,比如校內,開心網等;
- 電商網站,比如阿里巴巴,京東商城,國美在線,汽車之家等。
大型門戶一般是新聞類信息,可以使用CDN,靜態(tài)化等方式優(yōu)化,開心網等交互性比較多,可能會引入更多的NoSQL,分布式緩存,使用高性能的通信框架等。電商網站具備以上兩類的特點,比如產品詳情可以采用CDN,靜態(tài)化,交互性高的需要采用NoSQL等技術。因此,我們采用電商網站作為案例,進行分析。
2、電商網站需求
客戶需求:
- 建立一個全品類的電子商務網站(B2C),用戶可以在線購買商品,可以在線支付,也可以貨到付款;
- 用戶購買時可以在線與客服溝通;
- 用戶收到商品后,可以給商品打分,評價;
- 目前有成熟的進銷存系統(tǒng);需要與網站對接;
- 希望能夠支持3~5年,業(yè)務的發(fā)展;
- 預計3~5年用戶數達到1000萬;
- 定期舉辦雙11、雙12、三八男人節(jié)等活動;
- 其他的功能參考京東或國美在線等網站。
客戶就是客戶,不會告訴你具體要什么,只會告訴你他想要什么,我們很多時候要引導,挖掘客戶的需求。好在提供了明確的參考網站。因此,下一步要進行大量的分析,結合行業(yè),以及參考網站,給客戶提供方案。
需求功能矩陣
需求管理傳統(tǒng)的做法,會使用用例圖或模塊圖(需求列表)進行需求的描述。這樣做常常忽視掉一個很重要的需求(非功能需求),因此推薦大家使用需求功能矩陣,進行需求描述。
本電商網站的需求矩陣如下:
3、網站初級架構
一般網站,剛開始的做法,是三臺服務器,一臺部署應用,一臺部署數據庫,一臺部署NFS文件系統(tǒng)。
這是前幾年比較傳統(tǒng)的做法,之前見到一個網站10萬多會員,垂直服裝設計門戶,N多圖片。使用了一臺服務器部署了應用,數據庫以及圖片存儲。出現(xiàn)了很多性能問題。
如下圖:
但是,目前主流的網站架構已經發(fā)生了翻天覆地的變化。一般都會采用集群的方式,進行高可用設計。至少是下面這個樣子:
- 使用集群對應用服務器進行冗余,實現(xiàn)高可用;(負載均衡設備可與應用一塊部署)
- 使用數據庫主備模式,實現(xiàn)數據備份和高可用;
4、系統(tǒng)容量預估
預估步驟:
- 注冊用戶數-日均UV量-每日的PV量-每天的并發(fā)量;
- 峰值預估:平常量的2~3倍;
- 根據并發(fā)量(并發(fā),事務數),存儲容量計算系統(tǒng)容量。
根據客戶需求:3~5年用戶數達到1000萬注冊用戶,可以做每秒并發(fā)數預估:
- 每天的UV為200萬(二八原則);
- 每日每天點擊瀏覽30次;
- PV量:200*30=6000萬;
- 集中訪問量:24*0.2=4.8小時會有6000萬*0.8=4800萬(二八原則);
- 每分并發(fā)量:4.8*60=288分鐘,每分鐘訪問4800/288=16.7萬(約等于);
- 每秒并發(fā)量:16.7萬/60=2780(約等于);
- 假設:高峰期為平常值的三倍,則每秒的并發(fā)數可以達到8340次。
- 1毫秒=1.3次訪問;
沒好好學數學后悔了吧?!(不知道以上算是否有錯誤,呵呵~~)
服務器預估:(以tomcat服務器舉例)
按一臺web服務器,支持每秒300個并發(fā)計算。平常需要10臺服務器(約等于);[tomcat默認配置是150],高峰期需要30臺服務器;
容量預估:70/90原則
系統(tǒng)CPU一般維持在70%左右的水平,高峰期達到90%的水平,是不浪費資源,并比較穩(wěn)定的。內存,IO類似。
以上預估僅供參考,因為服務器配置,業(yè)務邏輯復雜度等都有影響。在此CPU,硬盤,網絡等不再進行評估。
5、網站架構分析
根據以上預估,有幾個問題:
- 需要部署大量的服務器,高峰期計算,可能要部署30臺Web服務器。并且這三十臺服務器,只有秒殺,活動時才會用到,存在大量的浪費。
- 所有的應用部署在同一臺服務器,應用之間耦合嚴重。需要進行垂直切分和水平切分。
- 大量應用存在冗余代碼
- 服務器Session同步耗費大量內存和網絡帶寬
- 數據需要頻繁訪問數據庫,數據庫訪問壓力巨大。
大型網站一般需要做以下架構優(yōu)化(優(yōu)化是架構設計時,就要考慮的,一般從架構/代碼級別解決,調優(yōu)主要是簡單參數的調整,比如JVM調優(yōu);如果調優(yōu)涉及大量代碼改造,就不是調優(yōu)了,屬于重構):
- 業(yè)務拆分
- 應用集群部署(分布式部署,集群部署和負載均衡)
- 多級緩存
- 單點登錄(分布式Session)
- 數據庫集群(讀寫分離,分庫分表)
- 服務化
- 消息隊列
- 其他技術
6、網站架構優(yōu)化
(1)業(yè)務拆分
根據業(yè)務屬性進行垂直切分,劃分為產品子系統(tǒng),購物子系統(tǒng),支付子系統(tǒng),評論子系統(tǒng),客服子系統(tǒng),接口子系統(tǒng)(對接如進銷存,短信等外部系統(tǒng))。
根據業(yè)務子系統(tǒng)進行等級定義,可分為核心系統(tǒng)和非核心系統(tǒng)。核心系統(tǒng):產品子系統(tǒng),購物子系統(tǒng),支付子系統(tǒng);非核心:評論子系統(tǒng),客服子系統(tǒng),接口子系統(tǒng)。
業(yè)務拆分作用:提升為子系統(tǒng)可由專門的團隊和部門負責,專業(yè)的人做專業(yè)的事,解決模塊之間耦合以及擴展性問題;每個子系統(tǒng)單獨部署,避免集中部署導致一個應用掛了,全部應用不可用的問題。
等級定義作用:用于流量突發(fā)時,對關鍵應用進行保護,實現(xiàn)優(yōu)雅降級;保護關鍵應用不受到影響。
拆分后的架構圖:
參考部署方案2
如上圖每個應用單獨部署,核心系統(tǒng)和非核心系統(tǒng)組合部署
(2)應用集群部署(分布式,集群,負載均衡)
分布式部署:將業(yè)務拆分后的應用單獨部署,應用直接通過RPC進行遠程通信;
集群部署:電商網站的高可用要求,每個應用至少部署兩臺服務器進行集群部署;
負載均衡:是高可用系統(tǒng)必須的,一般應用通過負載均衡實現(xiàn)高可用,分布式服務通過內置的負載均衡實現(xiàn)高可用,關系型數據庫通過主備方式實現(xiàn)高可用。
集群部署后架構圖:
(3)多級緩存
緩存按照存放的位置一般可分為兩類本地緩存和分布式緩存。本案例采用二級緩存的方式,進行緩存的設計。一級緩存為本地緩存,二級緩存為分布式緩存。(還有頁面緩存,片段緩存等,那是更細粒度的劃分)
一級緩存,緩存數據字典,和常用熱點數據等基本不可變/有規(guī)則變化的信息,二級緩存緩存需要的所有緩存。當一級緩存過期或不可用時,訪問二級緩存的數據。如果二級緩存也沒有,則訪問數據庫。
緩存的比例,一般1:4,即可考慮使用緩存。(理論上是1:2即可)。
根據業(yè)務特性可使用以下緩存過期策略:
- 緩存自動過期;
- 緩存觸發(fā)過期;
(4)單點登錄(分布式Session)
系統(tǒng)分割為多個子系統(tǒng),獨立部署后,不可避免的會遇到會話管理的問題。一般可采用Session同步,Cookies,分布式Session方式。電商網站一般采用分布式Session實現(xiàn)。
再進一步可以根據分布式Session,建立完善的單點登錄或賬戶管理系統(tǒng)。
流程說明
用戶第一次登錄時,將會話信息(用戶Id和用戶信息),比如以用戶Id為Key,寫入分布式Session;
用戶再次登錄時,獲取分布式Session,是否有會話信息,如果沒有則調到登錄頁;
一般采用Cache中間件實現(xiàn),建議使用Redis,因此它有持久化功能,方便分布式Session宕機后,可以從持久化存儲中加載會話信息;
存入會話時,可以設置會話保持的時間,比如15分鐘,超過后自動超時;
結合Cache中間件,實現(xiàn)的分布式Session,可以很好的模擬Session會話。
(5)數據庫集群(讀寫分離,分庫分表)
大型網站需要存儲海量的數據,為達到海量數據存儲,高可用,高性能一般采用冗余的方式進行系統(tǒng)設計。一般有兩種方式讀寫分離和分庫分表。
讀寫分離:一般解決讀比例遠大于寫比例的場景,可采用一主一備,一主多備或多主多備方式。
本案例在業(yè)務拆分的基礎上,結合分庫分表和讀寫分離。如下圖:
業(yè)務拆分后:每個子系統(tǒng)需要單獨的庫;
如果單獨的庫太大,可以根據業(yè)務特性,進行再次分庫,比如商品分類庫,產品庫;
分庫后,如果表中有數據量很大的,則進行分表,一般可以按照Id,時間等進行分表;(高級的用法是一致性Hash)
在分庫、分表的基礎上,進行讀寫分離;
相關中間件可參考Cobar(阿里,目前已不在維護),TDDL(阿里),Atlas(奇虎360),MyCat。
分庫分表后序列的問題,JOIN,事務的問題,會在分庫分表主題分享中,介紹。
(6)服務化
將多個子系統(tǒng)公用的功能/模塊,進行抽取,作為公用服務使用。比如本案例的會員子系統(tǒng)就可以抽取為公用的服務。
(7)消息隊列
消息隊列可以解決子系統(tǒng)/模塊之間的耦合,實現(xiàn)異步,高可用,高性能的系統(tǒng)。是分布式系統(tǒng)的標準配置。本案例中,消息隊列主要應用在購物,配送環(huán)節(jié)。
用戶下單后,寫入消息隊列,后直接返回客戶端;
庫存子系統(tǒng):讀取消息隊列信息,完成減庫存;
配送子系統(tǒng):讀取消息隊列信息,進行配送;
目前使用較多的MQ有Active MQ、Rabbit MQ、Zero MQ、MS MQ等,需要根據具體的業(yè)務場景進行選擇。建議可以研究下Rabbit MQ。
(8)其他架構(技術)
除了以上介紹的業(yè)務拆分,應用集群,多級緩存,單點登錄,數據庫集群,服務化,消息隊列外。還有CDN,反向代理,分布式文件系統(tǒng),大數據處理等系統(tǒng)。
此處不詳細介紹,大家可以問度娘/Google,有機會的話也可以分享給大家。
7、架構匯總
大型網站的架構是根據業(yè)務需求不斷完善的,根據不同的業(yè)務特征會做特定的設計和考慮,本文只是講述一個常規(guī)大型網站會涉及的一些技術和手段,希望能給大家?guī)韱l(fā)。