从运维角度看中大型网站架构的演变之路

本文涉及的产品
RDS MySQL Serverless 基础系列,0.5-2RCU 50GB
云数据库 Tair(兼容Redis),内存型 2GB
Redis 开源版,标准版 2GB
推荐场景:
搭建游戏排行榜
简介: 从运维角度看中大型网站架构的演变之路

网上有很多文章类似于今天要分享的主题,有架构师写的,有运维写的,还有开发写的,偏重点各不同!今天我以运维角度讲解中大型网站架构演变之路。

一个成熟的网站架构并不是一开始设计就具备高可用、高伸缩、高性能等特性的,它是随着用户量和业务线不断增加,基础架构才逐渐健壮的。在发展初期,一般都是从0到1,不会一上来就整一些大而全的架构!


适用业务:电商/门户/招聘网站

开发语言:PHP和JAVA

Web服务:Nginx/Tomcat8

数据库:MySQL

操作系统:CentOS

物理服务器:Dell R730/R430


视频版: https://ke.qq.com/course/219551


image.png


一、单台服务器部署


项目开发完成上线,用户访问量寥寥无几。


image.png



二、WEB与数据库独立部署



有一定用户访问量,单台服务器性能有些吃力,想提高并发能力,增加一台服务器,将HTTP请求与SQL操作负载分散不同服务器。


image.png


三、动静分离-初期

什么是动静分离?静态页面与动态页面分离部署。

image.png


四、数据库主从与查询缓存

uRedisCache

使用Redis缓存数据库查询结果,将热数据放到内存中,提高查询速度,减少数据库请求。

uMySQL主从

基于binlog异步复制。


uHA

MySQL:Keepalived


u怎么保证Redis缓存时效性?

a) 增加中间件,在主从同步延迟时间内,中间件将SQL读操作还路由到主。

b) 主从同步延迟时间后,再异步发起一次淘汰Cache。

c) 增加消息队列和清理Cache程序,入库同时也写入消息队列,缓存清理程序订阅消息队列,一旦有数据更新,重新Cache。

d) Cache中的Item一定要设置过期时间。

image.png

五、七层负载均衡、共享存储与Redis高可用

访问量越来越大,单台服务器性能已无法支撑,于是增加负载均衡,水平扩展WEB节点,同时调整动静分离。


u七层负载均衡

根据域名或者后缀转发不同的upstream。


uNFS网络文件系统

共享存储存放网站程序或者静态资源。


uRedis主从

u动静分离-中期

uHA

LB:Keepalived

NFS:DRBD+Heartbeat

Redis:Sentinel/Keepalived


uSession如何会话保持?

a)源IP Hash

b)Session共享

c)Session Sticky(粘滞会话)

d)Session复制

wKiom1l6nh_RMKsWAAFb-Q6rCq8390.png

六、数据库架构扩展

访问量上来了,SQL操作自然也就多了,单台数据库读性能到达瓶颈,响应很慢;业务读多写少,需要提升读性能,考虑扩展数据库架构。


u一主多从

基于binlog异步复制,多个从库同步主库。


u读写分离

a)代码逻辑层区分读写库。

b)使用中间件代理,对SQL解析区分处理;开源主流的有:Atlas、MyCat等。


u分库、分表、分区

分库:根据业务类型分离相关表到不同数据库;例如WEB、BBS、Blog等。

分表:单个表上千万条记录,操作耗时长,采用垂直拆分和水平拆分,将数据分散存储到不同小表上。

分区:根据表字段分成多个区块,这些区块可以分布在不同磁盘上。

以上主要是分散磁盘I/O压力,提高处理性能。


u从库四层负载均衡

当多个从库时,采用LVS实现负载均衡,对程序提供VIP,访问透明。


uHA

主库和从库LB:Keepalived

七、SOA面向服务架构

uSOA

面向服务架构设计理念,拆分臃肿程序架构,以核心业务为单位分解,服务化、模块化,分布式部署。


u服务化治理

使用Dubbo分布式框架,治理SOA服务化,Dubbo提供高性能和透明化RPC远程调用方案 。


u配置中心

使用Zookeeper存储服务连接信息。


u消息队列

使用RabbitMQ解耦服务,保障服务直接通信。 wKioL1l6nongprQ4AAHzSvpUlxs526.png

八、DNS轮训与数据库全文检索引擎

uDNS轮询

DNS负载均衡技术实现原理是在DNS服务器上一个主机名配置多个IP地址,用户访问时,轮训返回解析记录,从而达到负载均衡目的。


u全文检索引擎

像电商网站首页都会有查询表单,当商品多且品种多,关系型数据库庞大,想要快速从数据库中精确检索出用户想要的商品就显的力不从心了。

引入全文检索引擎,建立索引缓存,快速查询海量数据,缓解数据库压力;开源主流的有:ElasticSearch、Sphinx。

wKioL1l6nsLQoiCVAAIreyFNjmQ657.png

九、静态缓存服务器

每次请求静态资源负载都会落在WEB节点和NFS存储上,而且这些资源都是很少变动的,我们把这些资源缓存到上层,请求到来时先判断本地是否有缓存,如果有就直接返回,从而减少后端HTTP请求,响应会快很多。

wKiom1l6nwTjwb6VAAI-xifkl70723.png

十、分布式文件系统与CDN

u分布式文件系统

当图片、视频很多时,NFS在处理效率和存储容量上受局限,这时用分布式文件系统(DFS)就比较合适了,DFS是一种NAS存储架构,C/S模式,多台廉价服务器组成存储集群,提供高性能、高可用、高扩展等特性。客户端挂载到本地,就像访问本地文件系统一样访问远程服务器文件。


uCDN

每次请求静态资源都会落在WEB节点和存储上,而且这些资源都是很少变动的,如果把这些资源放到网站入口,岂不减少后端大量HTTP请求,有什么方法呢?

使用CDN技术,它通过一种缓存技术将频繁访问的资源(主要静态)分布到全国各地边缘服务器,用户先访问CDN服务器,CDN根据职能DNS返回客户端就近网络中的缓存服务器,如果这个缓存服务器有缓存请求的静态资源就直接返回,否则回源站获取返回,从而提高网站访问速度,减少后端服务器压力。

wKioL1l6nzHhUf50AAHX8l2CeKk159.png

wKioL1l6n1rgc5p8AAIwttHqol4405.png


十一、四层负载均衡与NoSQL数据库

u四层负载均衡

七层负载均衡要分析应用层协议,效率没有四层高,有些应用场景并不需要分析应用层协议,只想实现转发负载,那么,四层负载均衡是首选。


当然,也可以四层代理七层负载均衡,方面扩展七层负载均衡。


uNoSQL数据库

由于个别SQL查询量大,已经无法在深度优化,可以考虑使用NoSQL非关系型数据库,它的产生就是解决大规模、高并发、大数据量等问题。但比较适合非结构化数据存储,比如详情页内容、原始数据等。


十二、现在

u弹性伸缩

自动扩容,节点降级。


u微服务

更细粒度拆分应用,实现服务化、轻量级、自动化部署等。


u内存化

磁盘数据尽可能在内存中处理。


u异地容灾

如果不可容忍网站不可用,应考虑到异地备份或异地双活。


u应急预案



十三、谈古至今

尽量将请求拦截在前面,从而减少数据库和HTTP请求

数据库层是架构瓶颈,需要精心设计,比如架构扩展、SQL优化(压缩、索引等)

避免单点

分解压力

扩展性

找瓶颈出方案


十三、应急预案


SRE:网站可靠性工程师

保证网站不宕机是他们的使命!


制作应急预案大致以下几步:


1、系统分级

按照业务系统重要性划分,比如订单服务挂了,将影响用户无法下单,因此需要投入更多的资源保障;比如管理后台挂了,不会影响到用户;根据业务划分不同级别,实施不同的质量保障和成本投入。


2、全链路分析

梳理从网站入口到数据存储的各个环节,找出依赖服务,假设性去分析问题,如果某环节故障,影响范围怎样。


3、全方位监控

对相关链路实施全面监控,包括基础资源监控、服务状态监控、接口监控、日志监控等,确保出现问题有依据可追溯。


4、制定应急预案

多思考方案可行性,不定期进行预案演习,验证预案正确性和可控性及掌握恢复时间。



十四、应对策略

网络接入层:

a)机房故障:从DNS轮训摘除该机房或者切换到其他机房

b)VIP网络异常:切换备用VIP


代理层:

a)IP限流:某些IP访问太大导致后端负载压力过高;实施IP限流

b)后端应用异常:如软硬件故障,摘除异常节点;如果某机房问题切换到其他机房


应用层和服务层:

a)服务异常:某服务访问超时,响应慢;摘除服务或切换到正常服务

b)程序线程池不够用:线程池设置太小,导致请求堆积;提供参数开关,比如动态调整线程池大小

c)请求量太大:请求量太大,超过实际处理能力;请求限流或者设置请求阈值自动扩展节点


缓存层和数据层:

a)Redis挂掉:主从切换

b)MySQL挂掉:主从切换,切换后验证

c)机房故障:切换缓存库/数据库到其他机房



每个互联网公司都有网站!而熟悉网站架构流程已成为运维/开发/测试工程师必备技能之一,同样面试中也经常提问,希望大家好好看看,温故思路及经验总结。


相关实践学习
Serverless极速搭建Hexo博客
本场景介绍如何使用阿里云函数计算服务命令行工具快速搭建一个Hexo博客。
相关文章
|
21天前
|
设计模式 Java API
微服务架构演变与架构设计深度解析
【11月更文挑战第14天】在当今的IT行业中,微服务架构已经成为构建大型、复杂系统的重要范式。本文将从微服务架构的背景、业务场景、功能点、底层原理、实战、设计模式等多个方面进行深度解析,并结合京东电商的案例,探讨微服务架构在实际应用中的实施与效果。
79 6
|
21天前
|
设计模式 Java API
微服务架构演变与架构设计深度解析
【11月更文挑战第14天】在当今的IT行业中,微服务架构已经成为构建大型、复杂系统的重要范式。本文将从微服务架构的背景、业务场景、功能点、底层原理、实战、设计模式等多个方面进行深度解析,并结合京东电商的案例,探讨微服务架构在实际应用中的实施与效果。
32 1
|
21天前
|
机器学习/深度学习 运维 监控
智能运维在现代IT架构中的转型之路####
【10月更文挑战第29天】 本文旨在探讨智能运维(AIOps)如何成为现代IT架构不可或缺的一部分,通过分析其核心价值、关键技术及实践案例,揭示AIOps在提升系统稳定性、优化资源配置及加速故障响应中的关键作用。不同于传统运维模式的被动响应,智能运维强调预测性维护与自动化处理,为企业数字化转型提供强有力的技术支撑。 ####
65 0
|
2月前
|
存储 运维 监控
高效运维:从基础架构到自动化管理的全面指南
【10月更文挑战第11天】 本文将深入探讨如何通过优化基础架构和引入自动化管理来提升企业IT运维效率。我们将从服务器的选择与配置、存储解决方案的评估,到网络的设计与监控,逐一解析每个环节的关键技术点。同时,重点讨论自动化工具在现代运维中的应用,包括配置管理、持续集成与部署(CI/CD)、自动化测试及故障排除等方面。通过实际案例分析,展示这些技术如何协同工作,实现高效的运维管理。无论是IT初学者还是经验丰富的专业人员,都能从中获得有价值的见解和实操经验。
77 1
|
2月前
|
人工智能 运维 监控
自动化运维:从脚本到工具的演变之路
【10月更文挑战第8天】在数字化时代的浪潮中,运维不再是简单的硬件维护,它已经演变成一场关于效率、稳定性和创新的技术革命。本文将带您领略自动化运维的魅力,从最初的脚本编写到现代复杂的自动化工具,我们将一探究竟,看看这些工具如何帮助运维人员简化日常任务,提升工作效率,并最终推动业务发展。
|
2月前
|
存储 运维 监控
高效运维管理:从基础架构优化到自动化实践
在当今数字化时代,高效运维管理已成为企业IT部门的重要任务。本文将探讨如何通过基础架构优化和自动化实践来提升运维效率,确保系统的稳定性和可靠性。我们将从服务器选型、存储优化、网络配置等方面入手,逐步引导读者了解运维管理的核心内容。同时,我们还将介绍自动化工具的使用,帮助运维人员提高工作效率,降低人为错误的发生。通过本文的学习,您将掌握高效运维管理的关键技巧,为企业的发展提供有力支持。
|
2月前
|
负载均衡 API 持续交付
深入探索微服务架构的演变与实践
【10月更文挑战第5天】 在当今软件开发领域,微服务架构以其独特的优势,如解耦、灵活性和可扩展性,已成为构建现代应用的首选方法。本文将全面解析微服务的核心概念、发展历程及其在实际应用中的最佳实践,帮助读者深入理解并有效实施微服务架构。
34 3
|
3月前
|
敏捷开发 运维 Prometheus
构建高效运维体系:从基础架构到自动化管理
本文探讨了如何通过优化基础架构、引入自动化工具和流程,以及加强团队协作,构建高效的运维体系。通过案例分析和实践建议,帮助运维人员实现系统的稳定性、可靠性和可维护性。
102 21
|
2月前
|
消息中间件 负载均衡 Cloud Native
云原生之旅:从容器到微服务的架构演变
在数字化转型的风潮中,云原生技术以其灵活性、可扩展性和弹性而备受青睐。本文将通过一个虚拟的故事,讲述一个企业如何逐步拥抱云原生,实现从传统架构向容器化和微服务架构的转变,以及这一过程中遇到的挑战和解决方案。我们将以浅显易懂的方式,探讨云原生的核心概念,并通过实际代码示例,展示如何在云平台上部署和管理微服务。
|
2月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 前端开发
移动应用的架构演变与未来趋势
【10月更文挑战第20天】移动应用开发经历了从简单到复杂的演进过程,其架构设计也随着技术进步和用户需求的变化而不断演化。本文将探讨移动应用架构的变迁,分析当前流行的架构模式,并预测未来的发展趋势,旨在为开发者提供架构设计的参考和启示。
33 0

热门文章

最新文章