八大技术架构演进之路【小林优选，呕心沥血】

概述

在进行技术学习过程中，由于大部分读者没有经历过一些中大型系统的实际经验，导致无法从全局理解一些概念，所以本文以一个 "电子商务" 应用为例，介绍从一百个到千万级并发情况下服务端的架构的演进过程，同时列举出每个演进阶段会遇到的相关技术，让大家对架构的演进有一个整体的认知

在正式引入架构演进之前，为避免读者对架构中的概念完全不了解导致低效沟通，优先对其中一些比较重要的概念做前置介绍开发中的一些重要概念

架构演进

一.单机架构

初期，我们需要利用我们精干的技术团队，快速将业务系统投入市场进行检验，并且可以迅速响应变化要求。但好在前期用户访问量很少，没有对我们的性能、安全等提出很高的要求，而且系统架构简单，无需专业的运维团队，所以选择单机架构是合适的。

流程

用户通过浏览器访问我们的电子商务系统，直接输入域名，DNS（域名解析系统）会将域名对应的 IP 地址返回给浏览器，浏览器通过 IP 地址将请求发送给服务器，通过端口号找到电子商务系统。

电子商务系统根据请求去查询本机的数据库，从数据库中获取相关数据，并返回给用户。

简介

应用服务和数据库服务共用一台服务器

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

架构工作原理

以电子商城为例，可以看到通过应用（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

优缺点

优点：部署简单，成本低

缺点：存在严重的性能瓶颈。数据库和应用服务互相竞争资源（应用服务和数据库放到了一台服务器上，在处理用户请求时，两者都会去获取服务器中的资源，如果请求量大就会导致服务器中的资源不足，从而导致响应过慢）

二.应用数据分离架构

随着系统的上线，市场上出现了一批忠实于我们的用户，使得系统的访问量逐步上升，逐渐逼近了硬件资源的极限，同时团队也在此期间积累了对业务流程的一批经验。面对当前的性能压力，我们选择了将应用和数据分离的做法，可以最小代价的提升系统的承载能力。

和单机架构的主要区别在于将数据库服务独立部署在其他服务器上，应用服务和数据库服务之间通过网络来交换数据

流程

用户通过浏览器访问我们的电子商务系统，直接输入域名，DNS（域名解析系统）会将域名对应的 IP 地址返回给浏览器，浏览器通过 IP 地址将请求发送给应用服务器，通过端口号找到电子商务系统。

应用服务根据用户请求去数据库中获取对应数据，与数据库服务间的数据通过网络传输。

简介

应用服务和数据库服务使用不同服务器

出现原因

单机存在严重的资源竞争，导致站点变慢

架构工作原理

以电子商城为例，可以看到应用（划分了多个模块）和数据库在各自的服务器上通过网络协作完成业务运行

优缺点

优点：成本相对可控。性能相比单机有提升。数据库单独隔离，不会因为应用把数据库搞坏，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

三.应用服务集群架构

我们的系统受到了用户的欢迎，并且出现了爆款，单台应用服务器已经无法满足需求了。我们的单机应用服务器首先遇到了瓶颈，过多的用户请求涌向一台应用服务器，导致我们的服务器根本处理不过来，本着“一个螺旋丸解决不了的问题就再来一个螺旋丸”的原则，既然一台应用服务器处理不过来，那我们就多加几台应用服务器

通过调整软件架构，增加应用层硬件，将用户流量分担到不同的应用层服务器上，来提升系统的承载能力。但这需要引入一个新的组件 —— 负载均衡（解决用户流量向哪台应用服务器分发的问题）

同时流量调度算法也有很多种，这里简单介绍几种较为常见的：

• Round-Robin 轮询算法。即非常公平地将请求依次分给不同的应用服务器。

• Weight-Round-Robin 轮询算法。为不同的服务器（比如性能不同）赋予不同的权重（weight），能者多劳。

流程

用户通过浏览器访问我们的电子商务系统，直接输入域名，DNS（域名解析系统）会将域名对应的 IP 地址返回给浏览器，浏览器通过 IP 地址和端口号将请求发送给负载均衡，负载均衡根据当前多个应用服务器的负载情况来分发请求。

应用服务器收到请求后，根据用户请求去数据库中获取对应数据，与数据库服务间的数据通过网络传输。

简介

引入了负载均衡，应用以集群方式运作

出现原因

单个应用服务器不足以支持海量的并发请求，高并发的时候站点响应变慢

架构工作原理

以电子商城为例，可以看到应用服务器不再是一个，而是变成了多个,通过负载均衡来支持海量的并发

优缺点

优点：应用服务高可用：应用满足高可用，意外应用服务器有多个，所以即使一个服务出问题也不会导致整个站点挂掉

应用服务具备一定高性能：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，扩展后部署运维工作增多，需要开发对应的工具应对快速部署。硬件成本较高

四.读写分离 / 主从分离架构

上一架构提到，我们把用户的请求通过负载均衡分发到不同的应用服务器之后，可以并行处理了，并且可以随着业务的增长，可以动态扩张服务器的数量来缓解压力。但是现在的架构里，无论扩展多少台服务器，这些请求最终都会从一个数据库中读写数据，请求多到一定程度之后，会导致数据库对数据进行操作很困难。我们可以像扩展应用服务器一样扩展数据库服务器吗？

答案是否定的，因为数据库服务有其特殊性：如果将数据分散到各台服务器之后，数据的一致性将无法得到保障。所谓数据的一致性，此处是指：针对同一个系统，无论何时何地，我们都应该看到一个始终维持统一的数据。想象一下，银行管理的账户金额，如果收到一笔转账之后，一份数据库的数据修改了，但另外的数据库没有修改，则用户得到的存款金额将是错误的。

我们采用的解决办法是这样的，保留一个主要的数据库作为写入数据库，其他的数据库作为从属数据库。从库的所有数据全部来自主库的数据，经过同步后，从库可以维护着与主库一致的数据。然后为了分担数据库的压力，我们可以将写数据请求全部交给主库处理，但读请求分散到各个从库中。由于大部分的系统中，读写请求都是不成比例的，例如 100 次读 1 次写，所以只要将读请求由各个从库分担之后，数据库的压力就没有那么大了

应用中需要对读写请求做分离处理，所以可以利用一些数据库中间件，将请求分离的职责托管出去。

流程

应用服务器收到请求后，如果请求需要向数据库中写入数据，就将请求发送给主数据库（主数据库中的数据发生改变后，从数据库需要同步改变），如果需要读取数据则将请求发送给从数据库

简介

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

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，主要是由这些读的请求造成的，那么我们可以把读操作和写操作分开

架构工作原理

以电子商城为例，可以看到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

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，写的性能间接提升。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

五.冷热分离架构

随着访问量继续增加，发现业务中一些数据的读取频率远大于其他数据的读取频率。我们把这部分数据称为热点数据，与之相对应的是冷数据。针对热数据，为了提升其读取的响应时间，可以增加本地缓存，并在外部增加分布式缓存，缓存热门商品信息或热门商品的 html 页面等。通过缓存能把绝大多数请求在读写数据库前拦截掉，大大降低数据库压力。其中涉及的技术包括：使用 memcached 作为本地缓存，使用 Redis 作为分布式缓存

流程

应用服务器收到请求后，如果请求需要向数据库中写入热点数据，先将热点数据写入缓存服务器中，再将数据写入主数据库中，由主数据库同步数据给从数据库

如果请求需要读取热点数据应用服务器会将请求发送给缓存服务器，从缓存服务器中获得热点数据后就直接返回，不用访问数据库，如果请求需要读取冷数据，应用服务器会先将请求发送给缓存服务器，在缓存服务器中没有获取到数据再将请求发送给从数据库服务器，获得到数据并返回。

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

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

架构工作原理

以电子商城为例，可以看到多了缓存服务器，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

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

六.垂直分库架构

随着业务的数据量增大，大量的数据存储在同一个库中已经显得有些力不从心了，所以可以按照业务，将数据分别存储。前面提到的 Mycat 也支持在大表拆分为小表情况下的访问控制。这种做法显著的增加了数据库运维的难度，对 DBA 的要求较高。数据库设计到这种结构时，已经可以称为分布式数据库。

但是这只是一个逻辑的数据库整体，数据库里不同的组成部分是由不同的组件单独来实现的，如分库分表的管理和请求分发，由 Mycat 实现， SQL 的解析由单机的数据库实现

流程

假设此时用户请求获取一个商品的信息，在页面的左上角还要显示商家信息，此时应用服务器会将请求发送给商品数据库和用户数据库，获得商品信息和商家信息（可以通过 Mycat 进行请求分发的管理），应用服务器将得到的数据进行统一，返回给用户

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

出现原因

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

架构工作原理

以电子商城为例，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

优缺点

优点：数据库吞吐量大幅提升，不再是瓶颈。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

缺点：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

七.微服务架构

既然应用服务中的业务代码较多，代码耦合性较高导致不好修改应用服务中的代码，以及不好发布应用服务，我们就可以考虑将庞大的应用服务拆分成一个个的微服务，相互配合完成工作。

随着人员增加，业务发展，我们将业务分给不同的开发团队去维护，每个团队独立实现自己的微服务，然后互相之间对数据的直接访问进行隔离，可以利用 Gateway、消息总线等技术，实现相互之间的调用关联。甚至可以把一些类似用户管理等业务提成公共服务。

流程

用户通过浏览器访问我们的电子商务系统，直接输入域名，DNS（域名解析系统）会将域名对应的 IP 地址返回给浏览器，浏览器通过 IP 地址和端口号将请求发送给负载均衡，假设此时需要获取一个商品的信息，在页面的左上角还要显示商家信息。

负载均衡根据当前各个微服务的流量情况发送用户请求，用户请求发送给了商品子系统和用户子系统，子系统根据用户请求去对应的数据库中获取用户所需的数据，获取到商品信息和卖家信息以后，将信息返回给负载均衡，由负载均衡返回给用户

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。

出现原因

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

架构工作原理

以电子商城为例，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

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

容器编排架构

上面的架构的缺点中我们提到，将应用服务分为多个微服务以后，每个微服务的环境配置与发布都需要运维去解决，这就会导致运维的工作量剧增，所以我们要想个办法来减少一些运维兄弟们的工作量。容器化技术的出现给这个问题的解决带来了新的思路。

目前最流行的容器化技术是 Docker，最流行的容器管理服务是 Kubernetes(K8S)，应用/服务可以打包为 Docker 镜像，通过 K8S 来动态分发和部署镜像。Docker 镜像可理解为一个能运行你的应用/服务的最小的操作系统，里面放着应用/服务的运行代码，运行环境根据实际的需要设置好。把整个“操作系统”打包为一个镜像后，就可以分发到需要部署相关服务的机器上，直接启动 Docker 镜像就可以把服务运行起来，使服务的部署和运维变得简单。