架構(gòu)拆分:如何讓笨重的系統(tǒng)架構(gòu)變靈巧?
一、系統(tǒng)拆分
系統(tǒng)拆分從資源角度分為應(yīng)用拆分和數(shù)據(jù)庫(kù)拆分，而從采用的先后順序則可分為:?水平擴(kuò)展、垂直拆分、業(yè)務(wù)拆分和水平拆分。
圖1 系統(tǒng)分解原則1、水平擴(kuò)展
水平擴(kuò)展是最初始的解決的手段，也是系統(tǒng)遇到瓶頸的首選方案，主要從以下兩個(gè)方面擴(kuò)展：
- 應(yīng)用加實(shí)例，搞集群，把系統(tǒng)吞吐量擴(kuò)上去；
- 數(shù)據(jù)庫(kù)利用主從進(jìn)行讀寫分離，數(shù)據(jù)庫(kù)其實(shí)是系統(tǒng)最應(yīng)該保護(hù)的資源。
2、垂直拆分
垂直拆分才是真正開始拆分系統(tǒng)，主要是從業(yè)務(wù)功能角度拆分。如拆出用戶系統(tǒng)、商品系統(tǒng)、交易系統(tǒng)等。
為了解決拆分后各個(gè)子系統(tǒng)之間相互依賴調(diào)用的問題，這時(shí)會(huì)引入服務(wù)調(diào)用治理。雖然系統(tǒng)復(fù)雜度有所加大，但系統(tǒng)基本解耦，穩(wěn)定性相對(duì)提高，做好降級(jí)就能避免因其它系統(tǒng)功能異常導(dǎo)致系統(tǒng)崩潰問題。
業(yè)務(wù)對(duì)應(yīng)的庫(kù)也會(huì)按照對(duì)應(yīng)的業(yè)務(wù)拆分出用戶庫(kù)、商品庫(kù)、交易庫(kù)等。
3、業(yè)務(wù)拆分
業(yè)務(wù)拆分主要是針對(duì)應(yīng)用層面按功能特點(diǎn)拆分，如交易拆分出：購(gòu)物車、結(jié)算頁(yè)、訂單、秒殺等系統(tǒng)。然后根據(jù)業(yè)務(wù)的特點(diǎn)，針對(duì)性做處理，如秒殺系統(tǒng)，由于同時(shí)參加秒殺的商品有限，可以提前把商品信息加載到JVM緩存中，自身減少外部調(diào)用提高性能，同時(shí)商品系統(tǒng)也減輕壓力。
數(shù)據(jù)庫(kù)拆分也可以分為幾步：垂直分表、垂直分庫(kù)、水平分表、水平分庫(kù)分表，
- 垂直分表是指大表拆多張小表，可以根據(jù)字段更新或查詢頻次拆分；
- 垂直分庫(kù)是指按業(yè)務(wù)拆庫(kù)，如拆出訂單庫(kù)、商品庫(kù)、用戶庫(kù)等
- 水平分表是解決數(shù)據(jù)量大，把一張表拆成多張表；
- 水平分庫(kù)分表是更進(jìn)一步拆分表。
4、水平拆分
服務(wù)分層，系統(tǒng)服務(wù)積木化，拆分功能與非功能系統(tǒng)、業(yè)務(wù)組合的系統(tǒng)，如最近比較火的大中臺(tái)或前臺(tái)拆分，中臺(tái)為積木組件，承擔(dān)服務(wù)功能輸出；前臺(tái)更多的是組合積木服務(wù)，及時(shí)響應(yīng)業(yè)務(wù)發(fā)展，如在電商網(wǎng)站單品頁(yè)能看見主圖、價(jià)格、庫(kù)存、優(yōu)惠券或推薦等信息，都是組合各積木組件呈現(xiàn)。
數(shù)據(jù)庫(kù)也可以進(jìn)行冷熱數(shù)據(jù)分離，過(guò)期或過(guò)季商品可以歸檔，比如諾基亞3210手機(jī)，早已經(jīng)停產(chǎn)且沒有銷售；用戶查看訂單時(shí)，更多的只是查看最近1、2年信息，2年前數(shù)據(jù)查看量少，在存儲(chǔ)設(shè)計(jì)時(shí)可以區(qū)別處理。
二、結(jié)構(gòu)演變
結(jié)構(gòu)演變主要是隨著系統(tǒng)復(fù)雜度增加及對(duì)性能要求提高而不得不做的系統(tǒng)內(nèi)部架構(gòu)升級(jí)。早期系統(tǒng)基本是應(yīng)用直聯(lián)數(shù)據(jù)庫(kù)，但在系統(tǒng)進(jìn)行拆分后，功能本系統(tǒng)不能單獨(dú)完成，需要依賴其它系統(tǒng)，就出現(xiàn)遠(yuǎn)程調(diào)用。
圖4 早期應(yīng)用結(jié)構(gòu)隨著自身系統(tǒng)的業(yè)務(wù)發(fā)展，對(duì)性能要求高，而數(shù)據(jù)庫(kù)一定程度上成為瓶頸，就會(huì)引入緩存及索引，分別解決key-value及復(fù)雜檢索。索引加緩存現(xiàn)在已經(jīng)成為解決高并發(fā)的基本方案，但在實(shí)施過(guò)程會(huì)有所區(qū)別。
14年對(duì)3億熱數(shù)據(jù)的系統(tǒng)升級(jí)時(shí)，技術(shù)選型為Solr+Redis，考慮到數(shù)據(jù)量過(guò)大，數(shù)據(jù)在Solr中只存index，而結(jié)果只存并返回主鍵ID，再通過(guò)ID從Redis中讀取數(shù)據(jù)，Redis也不存放全部數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)設(shè)置過(guò)期時(shí)間，若未命中Redis，回源數(shù)據(jù)庫(kù)查詢并反寫Redis。主要考慮資源與性能的平衡，Solr的存儲(chǔ)減少及IO性能提高，結(jié)果數(shù)據(jù)只在Redis存放一份，Redis的數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)運(yùn)行大部分是熱數(shù)據(jù)。當(dāng)然現(xiàn)在也流行ES+Hbase組合。
圖5 增加緩存及索引對(duì)于頻繁使用的數(shù)據(jù)，從集中緩存讀取，不一定達(dá)到性能要求，可以考慮把數(shù)據(jù)入JVM緩存。如類目信息，類目是電商系統(tǒng)基本數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)量不多，調(diào)用量大。個(gè)別情況下，使用ThreadLocal做線程內(nèi)緩存也是種有效手段，但需要考慮數(shù)據(jù)清除及有效性。
在修改商品信息時(shí)，業(yè)務(wù)對(duì)商品信息的校驗(yàn)有名稱長(zhǎng)度、狀態(tài)、庫(kù)存及各業(yè)務(wù)模式等，而為了參數(shù)的統(tǒng)一校驗(yàn)方法參數(shù)為商品編號(hào)，導(dǎo)致各校驗(yàn)方法都需要讀取一次商品，使用線程緩存可以解決該問題，性能提高了近20ms，讀取商品每分鐘減少近萬(wàn)次。
圖6 增加本地緩存有時(shí)所依賴的系統(tǒng)性能不太穩(wěn)定，為避免出現(xiàn)因第三方系統(tǒng)影響系統(tǒng)的情況，把依賴的服務(wù)進(jìn)行數(shù)據(jù)閉環(huán)，與Dao一樣當(dāng)成系統(tǒng)的數(shù)據(jù)源。如商品系統(tǒng)強(qiáng)依賴商家系統(tǒng)的商家信息服務(wù)，若商家服務(wù)不穩(wěn)定，商品系統(tǒng)一半服務(wù)都不穩(wěn)定，采取對(duì)商家信息緩存一份，降低外部風(fēng)險(xiǎn)，把風(fēng)險(xiǎn)控制在自己手上。
圖7 遠(yuǎn)程服務(wù)進(jìn)化成數(shù)據(jù)源用戶體驗(yàn)最近越來(lái)越重視，系統(tǒng)響應(yīng)時(shí)間性能要求也越來(lái)越高，異步化是很好的一種選擇：消息中間件。電商下單就是個(gè)很好的案例，在用戶點(diǎn)擊下單時(shí)，服務(wù)端不直接保存數(shù)據(jù)，給訂單系統(tǒng)發(fā)送消息，就直接返回支付頁(yè)面，在用戶支付過(guò)程中，訂單系統(tǒng)異步進(jìn)行數(shù)據(jù)保存。
業(yè)務(wù)層、數(shù)據(jù)層的范圍越來(lái)越寬泛，業(yè)務(wù)層可以分為基礎(chǔ)服務(wù)與組合服務(wù)；數(shù)據(jù)層分為數(shù)據(jù)源與索引緩存；依賴的技術(shù)或中間件需要有效的結(jié)合，用于解決系統(tǒng)所遇到各種問題。
圖8 復(fù)雜的結(jié)構(gòu)三、最后
系統(tǒng)結(jié)構(gòu)慢慢變復(fù)雜，穩(wěn)定性、健壯性逐漸提高；技術(shù)選擇都需要結(jié)合業(yè)務(wù)痛點(diǎn)、技術(shù)儲(chǔ)備以及資源情況，否則就有些不切實(shí)際，泛泛而談。
以上是近幾年自己經(jīng)歷的技術(shù)變革及升級(jí)的總結(jié)，后續(xù)可以針對(duì)個(gè)別點(diǎn)進(jìn)行詳細(xì)分享。系統(tǒng)拆分的最后是微服務(wù)，結(jié)構(gòu)的演變是技術(shù)的升級(jí)。
作者：徐賢軍
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