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編注:?架構(gòu)決定的系統(tǒng)的穩(wěn)定性，擴展性和并發(fā)性，架構(gòu)的演進(jìn)是從簡單到復(fù)雜，從單一到復(fù)合持續(xù)改進(jìn)的過程，也是經(jīng)驗的積累和技術(shù)的結(jié)晶。

初始階段架構(gòu)

初始階段的小型系統(tǒng)、應(yīng)用程序、數(shù)據(jù)庫、文件等所有的資源都在一臺服務(wù)器上。通俗稱為LAMP。

特征：應(yīng)用程序、數(shù)據(jù)庫、文件等所有的資源都在一臺服務(wù)器上。

描述：通常服務(wù)器操作系統(tǒng)使用linux，應(yīng)用程序使用PHP開發(fā)，然后部署在Apache上，數(shù)據(jù)庫使用Mysql，匯集各種免費開源軟件以及一臺廉價服務(wù)器就可以開始系統(tǒng)的發(fā)展之路了。

應(yīng)用服務(wù)和數(shù)據(jù)服務(wù)分離

好景不長，發(fā)現(xiàn)隨著系統(tǒng)訪問量的再度增加，webserver機器的壓力在高峰期會上升到比較高，這個時候開始考慮增加一臺webserver。

特征：應(yīng)用程序、數(shù)據(jù)庫、文件分別部署在獨立的資源上。

描述：數(shù)據(jù)量增加，單臺服務(wù)器性能及存儲空間不足，需要將應(yīng)用和數(shù)據(jù)分離，并發(fā)處理能力和數(shù)據(jù)存儲空間得到了很大改善。

使用緩存改善性能

特征：數(shù)據(jù)庫中訪問較集中的一小部分?jǐn)?shù)據(jù)存儲在緩存服務(wù)器中，減少數(shù)據(jù)庫的訪問次數(shù)，降低數(shù)據(jù)庫的訪問壓力。

描述：系統(tǒng)訪問特點遵循二八定律，即80%的業(yè)務(wù)訪問集中在20%的數(shù)據(jù)上。緩存分為本地緩存和遠(yuǎn)程分布式緩存，本地緩存訪問速度更快但緩存數(shù)據(jù)量有限，同時存在與應(yīng)用程序爭用內(nèi)存的情況。

使用應(yīng)用服務(wù)器集群

在做完分庫分表這些工作后，數(shù)據(jù)庫上的壓力已經(jīng)降到比較低了，又開始過著每天看著訪問量暴增的幸福生活了，突然有一天，發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)的訪問又開始有變慢的趨勢了，這個時候首先查看數(shù)據(jù)庫，壓力一切正常，之后查看webserver，發(fā)現(xiàn)apache阻塞了很多的請求，而應(yīng)用服務(wù)器對每個請求也是比較快的，看來是請求數(shù)太高導(dǎo)致需要排隊等待，響應(yīng)速度變慢。

特征：多臺服務(wù)器通過負(fù)載均衡同時向外部提供服務(wù)，解決單臺服務(wù)器處理能力和存儲空間上限的問題。

描述：使用集群是系統(tǒng)解決高并發(fā)、海量數(shù)據(jù)問題的常用手段。通過向集群中追加資源，提升系統(tǒng)的并發(fā)處理能力，使得服務(wù)器的負(fù)載壓力不再成為整個系統(tǒng)的瓶頸。

數(shù)據(jù)庫讀寫分離

享受了一段時間的系統(tǒng)訪問量高速增長的幸福后，發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)又開始變慢了，這次又是什么狀況呢，經(jīng)過查找，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫寫入、更新的這些操作的部分?jǐn)?shù)據(jù)庫連接的資源競爭非常激烈，導(dǎo)致了系統(tǒng)變慢。

特征：多臺服務(wù)器通過負(fù)載均衡同時向外部提供服務(wù)，解決單臺服務(wù)器處理能力和存儲空間上限的問題。

描述：使用集群是系統(tǒng)解決高并發(fā)、海量數(shù)據(jù)問題的常用手段。通過向集群中追加資源，使得服務(wù)器的負(fù)載壓力不在成為整個系統(tǒng)的瓶頸。

反向代理和CDN加速

特征：采用CDN和反向代理加快系統(tǒng)的 訪問速度。

描述：為了應(yīng)付復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境和不同地區(qū)用戶的訪問，通過CDN和反向代理加快用戶訪問的速度，同時減輕后端服務(wù)器的負(fù)載壓力。CDN與反向代理的基本原理都是緩存。

分布式文件系統(tǒng)和分布式數(shù)據(jù)庫

隨著系統(tǒng)的不斷運行，數(shù)據(jù)量開始大幅度增長，這個時候發(fā)現(xiàn)分庫后查詢?nèi)匀粫行┞?#xff0c;于是按照分庫的思想開始做分表的工作。

特征：數(shù)據(jù)庫采用分布式數(shù)據(jù)庫，文件系統(tǒng)采用分布式文件系統(tǒng)。

描述：任何強大的單一服務(wù)器都滿足不了大型系統(tǒng)持續(xù)增長的業(yè)務(wù)需求，數(shù)據(jù)庫讀寫分離隨著業(yè)務(wù)的發(fā)展最終也將無法滿足需求，需要使用分布式數(shù)據(jù)庫及分布式文件系統(tǒng)來支撐。分布式數(shù)據(jù)庫是系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫拆分的最后方法，只有在單表數(shù)據(jù)規(guī)模非常龐大的時候才使用，更常用的數(shù)據(jù)庫拆分手段是業(yè)務(wù)分庫，將不同的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫部署在不同的物理服務(wù)器上。

使用NoSQL和搜索引擎

特征：系統(tǒng)引入NoSQL數(shù)據(jù)庫及搜索引擎。

描述：隨著業(yè)務(wù)越來越復(fù)雜，對數(shù)據(jù)存儲和檢索的需求也越來越復(fù)雜，系統(tǒng)需要采用一些非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫如NoSQL和分?jǐn)?shù)據(jù)庫查詢技術(shù)如搜索引擎。應(yīng)用服務(wù)器通過統(tǒng)一數(shù)據(jù)訪問模塊訪問各種數(shù)據(jù)，減輕應(yīng)用程序管理諸多數(shù)據(jù)源的麻煩。

業(yè)務(wù)拆分

特征：系統(tǒng)上按照業(yè)務(wù)進(jìn)行拆分改造，應(yīng)用服務(wù)器按照業(yè)務(wù)區(qū)分進(jìn)行分別部署。

描述：為了應(yīng)對日益復(fù)雜的業(yè)務(wù)場景，通常使用分而治之的手段將整個系統(tǒng)業(yè)務(wù)分成不同的產(chǎn)品線，應(yīng)用之間通過超鏈接建立關(guān)系，也可以通過消息隊列進(jìn)行數(shù)據(jù)分發(fā)，當(dāng)然更多的還是通過訪問同一個數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)來構(gòu)成一個關(guān)聯(lián)的完整系統(tǒng)?？v向拆分：將一個大應(yīng)用拆分為多個小應(yīng)用，如果新業(yè)務(wù)較為獨立，那么就直接將其設(shè)計部署為一個獨立的Web應(yīng)用系統(tǒng)縱向拆分相對較為簡單，通過梳理業(yè)務(wù)，將較少相關(guān)的業(yè)務(wù)剝離即可。

橫向拆分：將復(fù)用的業(yè)務(wù)拆分出來，獨立部署為分布式服務(wù)，新增業(yè)務(wù)只需要調(diào)用這些分布式服務(wù)橫向拆分需要識別可復(fù)用的業(yè)務(wù)，設(shè)計服務(wù)接口，規(guī)范服務(wù)依賴關(guān)系。

分布式服務(wù)

特征：公共的應(yīng)用模塊被提取出來，部署在分布式服務(wù)器上供應(yīng)用服務(wù)器調(diào)用。

描述：隨著業(yè)務(wù)越拆越小，應(yīng)用系統(tǒng)整體復(fù)雜程度呈指數(shù)級上升，由于所有應(yīng)用要和所有數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)連接，最終導(dǎo)致數(shù)據(jù)庫連接資源不足，拒絕服務(wù)。

分布式服務(wù)應(yīng)用會面臨哪些問題？

• (1) 當(dāng)服務(wù)越來越多時，服務(wù)URL配置管理變得非常困難，F5硬件負(fù)載均衡器的單點壓力也越來越大。

• (2) 當(dāng)進(jìn)一步發(fā)展，服務(wù)間依賴關(guān)系變得錯蹤復(fù)雜，甚至分不清哪個應(yīng)用要在哪個應(yīng)用之前啟動，架構(gòu)師都不能完整的描述應(yīng)用的架構(gòu)關(guān)系。

• (3) 接著，服務(wù)的調(diào)用量越來越大，服務(wù)的容量問題就暴露出來，這個服務(wù)需要多少機器支撐？什么時候該加機器？

• (4) 服務(wù)多了，溝通成本也開始上升，調(diào)某個服務(wù)失敗該找誰？服務(wù)的參數(shù)都有什么約定？?

• (5) 一個服務(wù)有多個業(yè)務(wù)消費者，如何確保服務(wù)質(zhì)量？

• (6) 隨著服務(wù)的不停升級，總有些意想不到的事發(fā)生，比如cache寫錯了導(dǎo)致內(nèi)存溢出，故障不可避免，每次核心服務(wù)一掛，影響一大片，人心慌慌，如何控制故障的影響面？服務(wù)是否可以功能降級？或者資源劣化？

Java分布式應(yīng)用技術(shù)基礎(chǔ)

分布式服務(wù)下的關(guān)鍵技術(shù)：消息隊列架構(gòu)

消息隊列通過消息對象分解系統(tǒng)耦合性，不同子系統(tǒng)處理同一個消息。

分布式服務(wù)下的關(guān)鍵技術(shù)：消息隊列原理

分布式服務(wù)下的關(guān)鍵技術(shù)：服務(wù)框架架構(gòu)

服務(wù)框架通過接口分解系統(tǒng)耦合性，不同子系統(tǒng)通過相同的接口描述進(jìn)行服務(wù)啟用服務(wù)框架是一個點對點模型服務(wù)框架面向同構(gòu)系統(tǒng)適合：移動應(yīng)用、互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用、外部系統(tǒng)。

分布式服務(wù)下的關(guān)鍵技術(shù)：服務(wù)框架原理

分布式服務(wù)下的關(guān)鍵技術(shù)：服務(wù)總線架構(gòu)

服務(wù)總線同服務(wù)框架一樣，均是通過接口分解系統(tǒng)耦合性，不同子系統(tǒng)通過相同的接口描述進(jìn)行服務(wù)啟用服務(wù)總線是一個總線式的模型服務(wù)總線面向同構(gòu)、異構(gòu)系統(tǒng)適合：內(nèi)部系統(tǒng)。

分布式服務(wù)下的關(guān)鍵技術(shù)：服務(wù)總線原理

分布式系統(tǒng)間交互5種通信模式

• Request/Response模式（同步模式）：客戶端發(fā)起請求一直阻塞到服務(wù)端返回請求為止。

• Callback（異步模式）：客戶端發(fā)送一個RPC請求給服務(wù)器，服務(wù)端處理后再發(fā)送一個消息給消息發(fā)送端提供的callback端點，此類情況非常合適以下場景：A組件發(fā)送RPC請求給B，B處理完成后，需要通知A組件做后續(xù)處理。

• Future模式：客戶端發(fā)送完請求后，繼續(xù)做自己的事情，返回一個包含消息結(jié)果的Future對象?？蛻舳诵枰褂梅祷亟Y(jié)果時，使用Future對象的.get()，如果此時沒有結(jié)果返回的話，會一直阻塞到有結(jié)果返回為止。

• Oneway模式：客戶端調(diào)用完繼續(xù)執(zhí)行，不管接收端是否成功。

• Reliable模式：為保證通信可靠，將借助于消息中心來實現(xiàn)消息的可靠送達(dá)，請求將做持久化存儲，在接收方在線時做送達(dá)，并由消息中心保證異常重試。

通信模式的實現(xiàn)方式

• 同步點對點服務(wù)模式

• 異步點對點消息模式1

• 異步點對點消息模式2

• 異步廣播消息模式

分布式架構(gòu)下的服務(wù)治理

服務(wù)治理是服務(wù)框架/服務(wù)總線的核心功能。所謂服務(wù)治理，是指服務(wù)的提供方和消費方達(dá)成一致的約定，保證服務(wù)的高質(zhì)量。服務(wù)治理功能可以解決將某些特定流量引入某一批機器，以及限制某些非法消費者的惡意訪問，并在提供者處理量達(dá)到一定程度是，拒絕接受新的訪問。

基于服務(wù)框架Dubbo的服務(wù)治理-服務(wù)管理可以知道你的系統(tǒng)，對外提供了多少服務(wù)，可以對服務(wù)進(jìn)行升級、降級、停用、權(quán)重調(diào)整等操作可以知道你提供的服務(wù)，誰在使用，因業(yè)務(wù)需求，可以對該消費者實施屏蔽、停用等操作基于服務(wù)框架Dubbo的服務(wù)治理-服務(wù)監(jiān)控可以統(tǒng)計服務(wù)的每秒請求數(shù)、平均響應(yīng)時間、調(diào)用量、峰值時間等，作為服務(wù)集群規(guī)劃、性能調(diào)優(yōu)的參考指標(biāo)。

基于服務(wù)框架Dubbo的服務(wù)治理

• 服務(wù)路由

• 服務(wù)保護(hù)

基于服務(wù)總線OSB的服務(wù)治理

功能描述

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總結(jié)

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