設(shè)計(jì)了一個支撐 數(shù)億 用戶的系統(tǒng)
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來源：levelup.gitconnected.com/how-to-design-a-system-to-scale-to-your-first-100-million-users-4450a2f9703d
1 從頭開始 2 可擴(kuò)展性的藝術(shù) 3 使用負(fù)載均衡器來均衡所有節(jié)點(diǎn)上的流量 4 擴(kuò)展關(guān)系數(shù)據(jù)庫 5 使用哪個數(shù)據(jù)庫？ 6 橫向擴(kuò)展 Web 層 7 先進(jìn)概念 8 后面會討論哪些話題？
要設(shè)計(jì)出一套能支撐幾十億人的系統(tǒng)是很困難的。對于軟件架構(gòu)師來說，這一直是一項(xiàng)很大的挑戰(zhàn)，但是，從現(xiàn)在開始，看完我的文章，你就會覺得容易很多了。
下面是我在本文中提到的幾個話題：
從最簡單的開始：萬事合一。 可擴(kuò)展性的藝術(shù)：縱向擴(kuò)展，橫向擴(kuò)展。 擴(kuò)展關(guān)系型數(shù)據(jù)庫：主 - 從復(fù)制、主 - 主復(fù)制、聯(lián)合、分片、非規(guī)范化和 SQL 調(diào)優(yōu)。 使用哪種數(shù)據(jù)庫：NoSQL 還是 SQL？ 先進(jìn)概念：緩存、CDN、geoDNS 等。
在這篇文章里，我不打算談?wù)撝T如容錯、可靠性、高可用性等高性能計(jì)算的通用術(shù)語。
廢話不多說，言歸正傳。
1 從頭開始
在下圖中，我要先設(shè)計(jì)一個有一些用戶的基本應(yīng)用。最容易的方式是在一臺服務(wù)器上部署整個應(yīng)用。我們中的大部分人可能都是這樣開始的。
一個網(wǎng)站（包括 API）在 Apache（或 Tomcat）等網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器上運(yùn)行。 一個 Oracle（或 MySQL）之類的數(shù)據(jù)庫。
我們在同一臺物理機(jī)上同時擁有 Web 服務(wù)器和數(shù)據(jù)庫服務(wù)器。
但是，當(dāng)前的架構(gòu)存在下列缺陷：
如果數(shù)據(jù)庫出現(xiàn)故障，則系統(tǒng)將失效。 一旦網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器出現(xiàn)故障，則會導(dǎo)致整個系統(tǒng)的癱瘓。
在這種情況下，我們沒有故障轉(zhuǎn)移和冗余。如果一個服務(wù)器出現(xiàn)故障，所有的都將會失效。
使用 DNS 服務(wù)器來解析主機(jī)名和 IP 地址
在上圖中，用戶（或客戶端）連接到 DNS 系統(tǒng)，以獲得我們系統(tǒng)所在的服務(wù)器的互聯(lián)網(wǎng)協(xié)議（IP）地址。一旦獲得 IP 地址，請求就會直接發(fā)送到我們的系統(tǒng)。
每次訪問網(wǎng)站時，計(jì)算機(jī)都會執(zhí)行 DNS 查詢。
通常情況下，域名系統(tǒng)（DNS）服務(wù)器是作為托管公司提供的付費(fèi)服務(wù)使用的，并不在你自己的服務(wù)器上運(yùn)行。
2 可擴(kuò)展性的藝術(shù)
由于很多原因，我們的系統(tǒng)可能需要進(jìn)行擴(kuò)展，例如數(shù)據(jù)量的增加、工作量的增加（如事務(wù)的數(shù)目），以及用戶的增加。
可擴(kuò)展性一般是指添加更多的資源，在不影響用戶體驗(yàn)的情況下處理更多的用戶、客戶機(jī)、數(shù)據(jù)、事務(wù)或請求。
我們必須決定怎樣才能擴(kuò)大這個系統(tǒng)的規(guī)模。在這種情況下，有以下兩種類型的擴(kuò)展：縱向擴(kuò)展（scale up） 和橫向擴(kuò)展（scale out）。
縱向擴(kuò)展 vs 橫向擴(kuò)展
縱向擴(kuò)展：在現(xiàn)有服務(wù)器上增加更多的內(nèi)存和 CPU
這也被稱為“垂直擴(kuò)展”，是指為了提高系統(tǒng)處理日益增長的負(fù)載的能力而使系統(tǒng)能夠最大限度地利用資源——例如，通過增加內(nèi)存和 CPU 來增加服務(wù)器的能力。
如果我們運(yùn)行的服務(wù)器有 8G 的內(nèi)存，那么只要更換或者增加硬件，就可以輕松地提升到 32G，甚至 128G。
有很多方法可以進(jìn)行縱向擴(kuò)展，具體如下：
通過在 RAID 陣列中增加更多的硬盤來增加 I/O 容量。 通過切換到固態(tài)硬盤（SSD）來改善 I/O 訪問時間。 切換到具有更多處理器的服務(wù)器。 通過升級網(wǎng)絡(luò)接口或安裝額外的網(wǎng)絡(luò)接口來提高網(wǎng)絡(luò)吞吐量。 通過增加內(nèi)存來減少 I/O 操作。
對于小型系統(tǒng)來說，縱向擴(kuò)展是一個很好的選擇，可以負(fù)擔(dān)得起硬件升級，但也存在一些嚴(yán)重的限制，具體如下：
“不可能在一臺服務(wù)器上增加無限的能力”。這主要取決于操作系統(tǒng)和服務(wù)器的內(nèi)存總線寬度。 給系統(tǒng)升級內(nèi)存時，必須關(guān)掉服務(wù)器，因此，如果系統(tǒng)只有一臺服務(wù)器，停機(jī)是不可避免的。 強(qiáng)大的機(jī)器往往要比流行的硬件昂貴很多。
縱向擴(kuò)展不僅適用于硬件方面，也適用于軟件方面，例如，它包括優(yōu)化查詢和應(yīng)用程序代碼。
相比之下，縱向減縮（scale down）是指從現(xiàn)有的服務(wù)器中移除現(xiàn)有的資源，如 CPU、內(nèi)存和磁盤。
您需要多臺服務(wù)器嗎？
當(dāng)用戶數(shù)量不斷增加時，一臺服務(wù)器將無法滿足需求。我們需要考慮將一臺單獨(dú)的服務(wù)器分離到多臺服務(wù)器上。
當(dāng)用戶數(shù)量不斷增加時，一臺服務(wù)器將無法滿足需求。
采用該架構(gòu)有如下優(yōu)勢：
可對 Web 服務(wù)器進(jìn)行不同于數(shù)據(jù)庫服務(wù)器的調(diào)優(yōu)。 網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器需要更好的 CPU，而數(shù)據(jù)庫服務(wù)器需要更多的內(nèi)存。 為 Web 層和數(shù)據(jù)層提供單獨(dú)的服務(wù)器，允許它們彼此獨(dú)立地進(jìn)行擴(kuò)展。
橫向擴(kuò)展：添加任意數(shù)量的硬件和軟件實(shí)體
這也被稱為“水平擴(kuò)展”，是指向資源池中添加更多的實(shí)體（如機(jī)器、服務(wù)等）。橫向擴(kuò)展要比縱向擴(kuò)展更難實(shí)現(xiàn)，因?yàn)槲覀儽仨氃诮⒁粋€系統(tǒng)之前就把這個問題考慮進(jìn)去。
開始時，為了滿足最基本的需求，我們需要更多的服務(wù)器，因此橫向擴(kuò)展最初往往花費(fèi)更多，但是到了最后，我們將獲得更多的收益。我們需要權(quán)衡利弊。
服務(wù)器數(shù)量的增長意味著更多的資源需要維護(hù)。同時，還必須對系統(tǒng)代碼進(jìn)行修改，以便實(shí)現(xiàn)在多臺服務(wù)器間進(jìn)行并行和分配工作。
與此相反，橫向減縮（Scale in）指的是刪除現(xiàn)有服務(wù)器的過程。
3 使用負(fù)載均衡器來均衡所有節(jié)點(diǎn)上的流量
負(fù)載均衡器是一種專門的硬件或軟件組件，它可以幫助分散流量到服務(wù)器集群，從而改善系統(tǒng)的響應(yīng)能力和可用性，包括但不限于應(yīng)用程序、網(wǎng)站或數(shù)據(jù)庫。
使用負(fù)載均衡器來均衡所有節(jié)點(diǎn)之間的流量。
負(fù)載均衡器一般都是在客戶端與服務(wù)器之間，接受傳入的網(wǎng)絡(luò)及應(yīng)用程序的流量，并利用各種算法，將流量分配到多個后端服務(wù)器。所以，它也可以用于各種場合，比如 Web 服務(wù)器與數(shù)據(jù)庫服務(wù)器之間，以及客戶端和 Web 服務(wù)器之間。
HAProxy 和 Nginx 是目前比較受歡迎的開源負(fù)載均衡軟件。
負(fù)載均衡器技術(shù)是一種能夠改善系統(tǒng)可用性的容錯保護(hù)方法，具體如下：
如果服務(wù)器 1 脫機(jī)，則所有的流量將被路由到服務(wù)器 2 和服務(wù)器 3。網(wǎng)站就不會脫機(jī)。你還需要在服務(wù)器池中添加一個新的健康服務(wù)器來均衡負(fù)載。 當(dāng)流量快速增長時，你只需要向網(wǎng)站服務(wù)器池添加更多的服務(wù)器，負(fù)載均衡器將為你路由流量。
負(fù)載均衡器通過不同的策略和任務(wù)分配算法對負(fù)載進(jìn)行了最優(yōu)分配，具體如下：
循環(huán) ：在這種情況下，每個服務(wù)器按順序接收請求，類似于先進(jìn)先出（FIFO）。 最少的連接數(shù) ：連接數(shù)最少的服務(wù)器將被引導(dǎo)到請求。 最快的響應(yīng)時間 ：具有最快響應(yīng)時間的服務(wù)器（最近或經(jīng)常）將被引導(dǎo)到請求。 加權(quán) ：較強(qiáng)大的服務(wù)器將比較弱的服務(wù)器收到更多的請求加權(quán)策略。 IP 哈希 ：在這種情況下，計(jì)算客戶的 IP 地址的哈希值，將請求重定向到服務(wù)器。
在多個服務(wù)器之間均衡請求的最直接方法是使用一個硬件設(shè)備。
從共享 IP 中添加和刪除真正的服務(wù)器，將會立即發(fā)生。 負(fù)載均衡可以根據(jù)需要進(jìn)行。
軟件負(fù)載均衡是硬件負(fù)載均衡器的一個廉價替代品。其操作于第 4 層（網(wǎng)絡(luò)層）和第 7 層（應(yīng)用層）。
第 4 層：負(fù)載均衡器使用網(wǎng)絡(luò)層的 TCP 提供的信息。在這一層，它一般不會查看所請求的內(nèi)容，而是選擇一臺服務(wù)器。 第 7 層：請求可以根據(jù)查詢字符串、cookies 或我們選擇的任何頭的信息，以及包括源和目標(biāo)地址在內(nèi)的常規(guī)層信息進(jìn)行均衡。
4 擴(kuò)展關(guān)系數(shù)據(jù)庫
對于一個簡單的系統(tǒng)，我們可以通過 RDBMS，如 Oracle 或者 MySQL 來存儲數(shù)據(jù)項(xiàng)。然而，關(guān)系數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)也存在著一些問題，尤其是在我們需要擴(kuò)展的時候。
有很多技術(shù)可以擴(kuò)展關(guān)系型數(shù)據(jù)庫：主 - 從復(fù)制、主 - 主復(fù)制、聯(lián)合、分片、非規(guī)范化和 SQL 調(diào)優(yōu)。
復(fù)制 通常指的是一種技術(shù)，可以讓我們在不同的機(jī)器上存儲同一數(shù)據(jù)的多個副本。 聯(lián)合 （或功能分區(qū)）將數(shù)據(jù)庫按功能進(jìn)行劃分。 分片 是一種與分區(qū)相關(guān)的數(shù)據(jù)庫架構(gòu)模式，它將數(shù)據(jù)的不同部分放到不同的服務(wù)器上，不同的用戶將訪問數(shù)據(jù)集的不同部分。 非規(guī)范化 試圖以犧牲一些寫入性能為代價來提高讀取性能，將數(shù)據(jù)寫入多個表中以避免昂貴的連接。 SQL 調(diào)優(yōu)。
主 - 從復(fù)制
主 - 從復(fù)制技術(shù)使一個數(shù)據(jù)庫服務(wù)器（主服務(wù)器）的數(shù)據(jù)被復(fù)制到一個或多個其他數(shù)據(jù)庫服務(wù)器（從服務(wù)器），如下圖所示：
對主服務(wù)器進(jìn)行的所有更新。
客戶端將連接到主服務(wù)器，并更新數(shù)據(jù)。 數(shù)據(jù)隨后會在從服務(wù)器上進(jìn)行傳輸，直到所有的數(shù)據(jù)在服務(wù)器上都是一致的。
在實(shí)踐中，還是存在一些瓶頸。
如果主服務(wù)器由于某種原因宕機(jī)了，數(shù)據(jù)仍然可以通過從服務(wù)器獲得，但是將無法再進(jìn)行新的寫入。 我們還需要一種新的算法，把一臺從服務(wù)器提升到主服務(wù)器。
下面是實(shí)現(xiàn)僅一臺服務(wù)器能處理更新請求的一些解決方案。
同步解決方案 ：只有當(dāng)所有的服務(wù)器都接受了修改數(shù)據(jù)的事務(wù)（分布式事務(wù)）之后，才會被提交，因此，當(dāng)發(fā)生故障切換時，數(shù)據(jù)不會丟失。 異步解決方案 ：提交 → 延遲 → 傳播到集群中的其他服務(wù)器，因此，當(dāng)發(fā)生故障切換時，某些數(shù)據(jù)更新會丟失。
請記住，如果同步解決方案過慢，那就改成異步解決方案。
主 - 主復(fù)制
每個數(shù)據(jù)庫服務(wù)器都可以在其他服務(wù)器被當(dāng)作主服務(wù)器的同時充當(dāng)主服務(wù)器。在某個時間點(diǎn)上，所有的這服務(wù)器都會同步，以確保它們的數(shù)據(jù)是正確的、最新的。
所有節(jié)點(diǎn)讀寫所有數(shù)據(jù)。
以下是主 - 主復(fù)制的一些優(yōu)勢：
當(dāng)一臺主服務(wù)器發(fā)生故障時，其他數(shù)據(jù)庫服務(wù)器可以正常運(yùn)行，并接替其工作。當(dāng)數(shù)據(jù)庫服務(wù)器重新上線時，它將利用復(fù)制的方式趕上來。 主服務(wù)器可以位于幾個物理站點(diǎn)，也可以分布在網(wǎng)絡(luò)上。 受限于主服務(wù)器處理更新的能力。
聯(lián)合
聯(lián)合（或功能分區(qū)）將數(shù)據(jù)庫按功能劃分。例如，你可以有三個數(shù)據(jù)庫：Forum、users 和 products，而不是一個單一的單體數(shù)據(jù)庫，這樣就能降低對各個數(shù)據(jù)庫的讀寫流量，因此減少了復(fù)制滯后。
聯(lián)合按功能劃分?jǐn)?shù)據(jù)庫。
數(shù)據(jù)庫越小，可以容納在內(nèi)存中的數(shù)據(jù)就越多，這反過來會導(dǎo)致緩存點(diǎn)擊率的增加，這是由于緩存命中的改進(jìn)。因?yàn)椴恍枰獑我坏闹醒胫骺仄餍蛄谢瘜懖僮鳎阅憧梢赃M(jìn)行并行寫入，這樣就可以提高吞吐量。
分片
分片（也被稱為數(shù)據(jù)分區(qū)），是一種將大數(shù)據(jù)庫分成許多小部分的技術(shù)，這樣每個數(shù)據(jù)庫只能管理數(shù)據(jù)的一個子集。
在理想情況下，我們有不同的用戶都與不同的數(shù)據(jù)庫節(jié)點(diǎn)對話。它有助于提高系統(tǒng)的可管理性、性能、可用性和負(fù)載均衡。
每個用戶只需要和一個服務(wù)器對話，所以可以從該服務(wù)器得到快速的響應(yīng)。 負(fù)載在服務(wù)器之間得到了很好的均衡——例如，如果我們有五個服務(wù)器，每個服務(wù)器只需要處理 20% 的負(fù)載。
在實(shí)踐中，有許多不同的技術(shù)可以將一個數(shù)據(jù)庫分解成多個小部分。
水平分區(qū)
這種技術(shù)是將不同的行放到不同的表中。比如，如果我們在一個表中存儲用戶資料，我們可以決定將 ID 小于 1000 的用戶存儲在一個表中，而將 ID 大于 1001 小于 2000 的用戶存儲在另一個表中。
我們將不同的行放入不同的表中。
垂直分區(qū)
在這種情況下，我們對數(shù)據(jù)進(jìn)行劃分，將與特定特性相關(guān)的表存儲在它們自己的服務(wù)器上。例如，如果我們正在建立一個類似于 Instagram 的系統(tǒng)——需要存儲與用戶、他們上傳的照片以及他們所關(guān)注的人有關(guān)的數(shù)據(jù)——我們可以決定將用戶的資料信息放在一臺數(shù)據(jù)庫服務(wù)器上，好友列表放在另一臺服務(wù)器上，而照片放在第三臺服務(wù)器上。
我們將數(shù)據(jù)劃分，存儲與特定特性相關(guān)的表，并將其存儲在各自的服務(wù)器上。
基于目錄的分區(qū)
解決這個問題的一個松散耦合的方法，就是創(chuàng)建一個查詢服務(wù)，它了解你當(dāng)前的分區(qū)模式，并保持每個實(shí)體以及存儲在哪個數(shù)據(jù)庫分片的映射關(guān)系。
當(dāng)數(shù)據(jù)存儲可能需要擴(kuò)展到超出單個存儲節(jié)點(diǎn)的可用資源時，或者通過減少數(shù)據(jù)存儲中的爭用來提高性能時，我們可以使用這種方法。但請記住，分片技術(shù)存在以下一些常見問題：
數(shù)據(jù)庫連接變得更加昂貴，在某些情況下是不可行的。 分片會破壞數(shù)據(jù)庫的引用完整性。 數(shù)據(jù)庫模式的改變會變得非常昂貴。 數(shù)據(jù)分布不均勻，而且在分片上有大量負(fù)載。
非規(guī)范化
非規(guī)范化的目的是提高讀取性能，但卻要犧牲一定的寫入性能。為了避免昂貴的連接，可以將數(shù)據(jù)的冗余副本寫入到多個表中。
一旦數(shù)據(jù)通過聯(lián)合和分片等技術(shù)變得分散，管理跨數(shù)據(jù)中心的連接將會進(jìn)一步增加復(fù)雜性。非規(guī)范化可以避免需要如此復(fù)雜的連接。
在大多數(shù)系統(tǒng)中，讀取操作的次數(shù)遠(yuǎn)遠(yuǎn)多于寫入操作，大約是 100:1，甚至是 1000:1。導(dǎo)致讀取復(fù)雜數(shù)據(jù)庫連接可能會非常昂貴，而且會耗費(fèi)很多時間在磁盤上。
有些 RDBMS，像 PostgreSQL 和 Oracle 都支持物化視圖，它們可以處理存儲冗余數(shù)據(jù)，并使冗余副本保持一致。
Facebook 的 Ryan Mack 在其出色的文章《建立時間表：利用非規(guī)范化的力量擴(kuò)大規(guī)模來保存你的生活故事》（Building Timeline: Scaling up to hold your life story）中分享了很多時間表自身的實(shí)現(xiàn)故事。
5 使用哪個數(shù)據(jù)庫？
在數(shù)據(jù)庫領(lǐng)域，主要有兩種類型的解決方案。SQL 與 NoSQL。它們的構(gòu)建方式、存儲信息的類型以及存儲方式都有所不同。
SQL
關(guān)系型數(shù)據(jù)庫以行和列的形式存儲數(shù)據(jù)。每一行包含一個實(shí)體的所有信息，每一列包含所有獨(dú)立的數(shù)據(jù)點(diǎn)。
目前最受歡迎的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫是 MySQL、Oracle、MS SQL Server、SQLite、Postgres 和 MariaDB。
NoSQL
它也被稱為非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫。這些數(shù)據(jù)庫一般分為五大類別：Key-Value、Graph、Column、Document 和 Blob 存儲。
鍵值存儲
數(shù)據(jù)被存儲在一個鍵值對的數(shù)組中。key（鍵）是一個與 value（值）相連的屬性名稱。
知名的鍵值存儲有 Redis、Voldemort 和 Dynamo。
文檔數(shù)據(jù)庫
在這些數(shù)據(jù)庫中，數(shù)據(jù)被存儲在文檔中（而不是表格中的行和列），這些文檔被分組在集合中。每個文檔都可能是截然不同的結(jié)構(gòu)。
文檔數(shù)據(jù)庫包括 CouchDB 和 MongoDB。
寬列式數(shù)據(jù)庫
在列式數(shù)據(jù)庫中，我們沒有“表”，而是有列族，它們是行的容器。與關(guān)系型數(shù)據(jù)庫不同，我們不必事先了解所有的列，也不必要求每一行的列數(shù)目都相同。
列式數(shù)據(jù)庫最適合分析大型數(shù)據(jù)集，著名的有 Cassandra 和 HBase。
圖數(shù)據(jù)庫
這些數(shù)據(jù)庫用于存儲數(shù)據(jù)，其關(guān)系最好用圖來表示。數(shù)據(jù)被保存在帶有節(jié)點(diǎn)（實(shí)體）、屬性（關(guān)于實(shí)體的信息）和線（實(shí)體之間的連接）的圖結(jié)構(gòu)中。
圖數(shù)據(jù)庫的例子包括 Neo4J 和 InfiniteGraph。
Blob 數(shù)據(jù)庫
Blob 更像是文件的鍵 / 值存儲，可以通過 Amazon S3、Windows Azure Blob Storage、Google Cloud Storage、Rackspace Cloud Files 或 OpenStack Swift 等 API 訪問。
如何選擇要使用的數(shù)據(jù)庫？
當(dāng)涉及數(shù)據(jù)庫技術(shù)時，沒有放之四海而皆準(zhǔn)的解決方案。這就是為什么許多企業(yè)同時依賴 SQL 和 NoSQL 數(shù)據(jù)庫來滿足不同的需求。
請看下面我畫的思維導(dǎo)圖！
使用哪個數(shù)據(jù)庫？
6 橫向擴(kuò)展 Web 層
我們已經(jīng)擴(kuò)展了數(shù)據(jù)層，現(xiàn)在我們也需要擴(kuò)展 Web 層。為了做到這一點(diǎn)，我們需要將用戶會話的數(shù)據(jù)（狀態(tài)）移出 Web 層，將其存儲在數(shù)據(jù)庫中，如關(guān)系型數(shù)據(jù)庫或 NoSQL。這也被稱為無狀態(tài)架構(gòu)。
無狀態(tài)系統(tǒng)很簡單。
不要使用有狀態(tài)架構(gòu)。
由于狀態(tài)的實(shí)現(xiàn)會限制可擴(kuò)展性。降低可用性和提高成本，所以我們需要盡可能地選擇無狀態(tài)架構(gòu)。
在上面的場景中，由于可以為最優(yōu)的請求處理選擇任意服務(wù)器，因此負(fù)載均衡器能夠可以達(dá)到最高的效率。
7 先進(jìn)概念
緩存
負(fù)載均衡能夠幫助你橫向擴(kuò)展越來越多的服務(wù)器，但緩存可以讓你更好地利用現(xiàn)有的資源，從而更快速地向下一個請求提供數(shù)據(jù)。
如果數(shù)據(jù)不在緩存中，就從數(shù)據(jù)庫中獲取，然后保存到緩存中，再從緩存中讀取。
我們可以在服務(wù)器中添加緩存，避免從服務(wù)器中直接讀取網(wǎng)頁或數(shù)據(jù)，從而降低了服務(wù)器的響應(yīng)時間及負(fù)載。這使得我們的應(yīng)用程序更加易于擴(kuò)展。
緩存可以被用于許多層，例如數(shù)據(jù)庫層、Web 服務(wù)器層和網(wǎng)絡(luò)層。
內(nèi)容分發(fā)網(wǎng)絡(luò) (CDN )
CDN 服務(wù)器保存內(nèi)容（如圖像、網(wǎng)頁等）的緩存副本，并從最近的位置提供服務(wù)。
CDN 的使用可以提高用戶的頁面加載時間，因?yàn)閿?shù)據(jù)是在離它最近的地方檢索的。這也有助于提高內(nèi)容的可用性，因?yàn)樗淮鎯υ诙鄠€地點(diǎn)。
使用 CDN 改善了用戶的頁面加載時間，因?yàn)閿?shù)據(jù)是在最接近它的地方被檢索到的。
CDN 服務(wù)器向我們的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器發(fā)出請求，以驗(yàn)證被緩存的內(nèi)容，并在需要時更新它們。被緩存的內(nèi)容通常是靜態(tài)的，如 HTML 頁面、圖像、JavaScript 文件、CSS 文件等。
走向全球
隨著你的應(yīng)用程序在全球范圍內(nèi)推廣，你將會在全球范圍內(nèi)建立和運(yùn)營數(shù)據(jù)中心，使你的產(chǎn)品每天 24 小時、每周 7 天保持運(yùn)行。收到的請求將被路由到基于 GeoDNS 的“最佳”數(shù)據(jù)中心。
當(dāng)你的應(yīng)用程序走向全球時……
GeoDNS 是一項(xiàng) DNS 服務(wù)，它可以將一個域名按照用戶所在的位置解析為 IP 地址。來自亞洲的客戶端可以得到與來自歐洲客戶端的不同 IP 地址。
把它整合在一起
通過迭代應(yīng)用所有這些技術(shù)，我們可以輕松地將系統(tǒng)擴(kuò)展到 1 億多用戶，如無狀態(tài)架構(gòu)、應(yīng)用負(fù)載均衡器、盡可能多地使用緩存數(shù)據(jù)、支持多個數(shù)據(jù)中心、在 CDN 上托管靜態(tài)資產(chǎn)、通過分片擴(kuò)展你的數(shù)據(jù)層，諸如此類。
擴(kuò)展是一個迭代的過程。
8 后面會討論哪些話題？
有很多方法可以提高可擴(kuò)展性和高性能，如下所示：
分片和復(fù)制技術(shù)相結(jié)合。 長輪詢 vs Websockets vs 服務(wù)器發(fā)送事件。 索引和代理。 SQL 調(diào)優(yōu)。 彈性計(jì)算。
1. 只會用 Spring Boot 創(chuàng)建微服務(wù)？這 4 種替代方案絕了！
2. 三種跨域解決方案：HttpClient、注解、網(wǎng)關(guān)
最近面試BAT，整理一份面試資料《Java面試BATJ通關(guān)手冊》，覆蓋了Java核心技術(shù)、JVM、Java并發(fā)、SSM、微服務(wù)、數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)等等。
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