6000 字＋，幫你搞懂互聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)演變歷程！
點(diǎn)擊關(guān)注公眾號(hào)，Java干貨及時(shí)送達(dá)
作者：小M
來(lái)源：https://cnblogs.com/xiaoMzjm/p/5223799.html
前言
我們以javaweb為例，來(lái)搭建一個(gè)簡(jiǎn)單的電商系統(tǒng)，看看這個(gè)系統(tǒng)可以如何一步步演變。
該系統(tǒng)具備的功能：
用戶模塊：用戶注冊(cè)和管理 商品模塊：商品展示和管理 交易模塊：創(chuàng)建交易和管理
階段一、單機(jī)構(gòu)建網(wǎng)站
網(wǎng)站的初期，我們經(jīng)常會(huì)在單機(jī)上跑我們所有的程序和軟件。此時(shí)我們使用一個(gè)容器，如tomcat、jetty、jboos，然后直接使用JSP/servlet技術(shù)，或者使用一些開源的框架如maven+spring+struct+hibernate、maven+spring+springmvc+mybatis；最后再選擇一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)來(lái)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，如mysql、sqlserver、oracle，然后通過(guò)JDBC進(jìn)行數(shù)據(jù)庫(kù)的連接和操作。
把以上的所有軟件都裝載同一臺(tái)機(jī)器上，應(yīng)用跑起來(lái)了，也算是一個(gè)小系統(tǒng)了。此時(shí)系統(tǒng)結(jié)果如下：
階段二、應(yīng)用服務(wù)器與數(shù)據(jù)庫(kù)分離
隨著網(wǎng)站的上線，訪問量逐步上升，服務(wù)器的負(fù)載慢慢提高，在服務(wù)器還沒有超載的時(shí)候，我們應(yīng)該就要做好準(zhǔn)備，提升網(wǎng)站的負(fù)載能力。假如我們代碼層面已難以優(yōu)化，在不提高單臺(tái)機(jī)器的性能的情況下，增加機(jī)器是一個(gè)不錯(cuò)的方式，不僅可以有效地提高系統(tǒng)的負(fù)載能力，而且性價(jià)比高。
增加的機(jī)器用來(lái)做什么呢？此時(shí)我們可以把數(shù)據(jù)庫(kù)，web服務(wù)器拆分開來(lái)，這樣不僅提高了單臺(tái)機(jī)器的負(fù)載能力，也提高了容災(zāi)能力。
應(yīng)用服務(wù)器與數(shù)據(jù)庫(kù)分開后的架構(gòu)如下圖所示：
階段三、應(yīng)用服務(wù)器集群
隨著訪問量繼續(xù)增加，單臺(tái)應(yīng)用服務(wù)器已經(jīng)無(wú)法滿足需求了。在假設(shè)數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器沒有壓力的情況下，我們可以把應(yīng)用服務(wù)器從一臺(tái)變成了兩臺(tái)甚至多臺(tái)，把用戶的請(qǐng)求分散到不同的服務(wù)器中，從而提高負(fù)載能力。
多臺(tái)應(yīng)用服務(wù)器之間沒有直接的交互，他們都是依賴數(shù)據(jù)庫(kù)各自對(duì)外提供服務(wù)。著名的做故障切換的軟件有keepalived，keepalived是一個(gè)類似于layer3、4、7交換機(jī)制的軟件，他不是某個(gè)具體軟件故障切換的專屬品，而是可以適用于各種軟件的一款產(chǎn)品。keepalived配合上ipvsadm又可以做負(fù)載均衡，可謂是神器。
我們以增加了一臺(tái)應(yīng)用服務(wù)器為例，增加后的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖如下：
系統(tǒng)演變到這里，將會(huì)出現(xiàn)下面四個(gè)問題 ：
用戶的請(qǐng)求由誰(shuí)來(lái)轉(zhuǎn)發(fā)到到具體的應(yīng)用服務(wù)器 有什么轉(zhuǎn)發(fā)的算法 應(yīng)用服務(wù)器如何返回用戶的請(qǐng)求 用戶如果每次訪問到的服務(wù)器不一樣，那么如何維護(hù)session的一致性
我們來(lái)看看解決問題的方案 ：
1、第一個(gè)問題即是負(fù)載均衡的問題，一般有5種解決方案：
1、http重定向 。HTTP重定向就是應(yīng)用層的請(qǐng)求轉(zhuǎn)發(fā)。用戶的請(qǐng)求其實(shí)已經(jīng)到了HTTP重定向負(fù)載均衡服務(wù)器，服務(wù)器根據(jù)算法要求用戶重定向，用戶收到重定向請(qǐng)求后，再次請(qǐng)求真正的集群
優(yōu)點(diǎn)：簡(jiǎn)單。
缺點(diǎn)：性能較差。
2、DNS域名解析負(fù)載均衡 。DNS域名解析負(fù)載均衡就是在用戶請(qǐng)求DNS服務(wù)器，獲取域名對(duì)應(yīng)的IP地址時(shí)，DNS服務(wù)器直接給出負(fù)載均衡后的服務(wù)器IP。
優(yōu)點(diǎn)：交給DNS，不用我們?nèi)ゾS護(hù)負(fù)載均衡服務(wù)器。
缺點(diǎn)：當(dāng)一個(gè)應(yīng)用服務(wù)器掛了，不能及時(shí)通知DNS，而且DNS負(fù)載均衡的控制權(quán)在域名服務(wù)商那里，網(wǎng)站無(wú)法做更多的改善和更強(qiáng)大的管理。
3、反向代理服務(wù)器 。在用戶的請(qǐng)求到達(dá)反向代理服務(wù)器時(shí)（已經(jīng)到達(dá)網(wǎng)站機(jī)房），由反向代理服務(wù)器根據(jù)算法轉(zhuǎn)發(fā)到具體的服務(wù)器。常用的apache，nginx都可以充當(dāng)反向代理服務(wù)器。
優(yōu)點(diǎn)：部署簡(jiǎn)單。
缺點(diǎn)：代理服務(wù)器可能成為性能的瓶頸，特別是一次上傳大文件。
4、IP層負(fù)載均衡 。在請(qǐng)求到達(dá)負(fù)載均衡器后，負(fù)載均衡器通過(guò)修改請(qǐng)求的目的IP地址，從而實(shí)現(xiàn)請(qǐng)求的轉(zhuǎn)發(fā)，做到負(fù)載均衡。
優(yōu)點(diǎn)：性能更好。
缺點(diǎn)：負(fù)載均衡器的寬帶成為瓶頸。
5、數(shù)據(jù)鏈路層負(fù)載均衡 。在請(qǐng)求到達(dá)負(fù)載均衡器后，負(fù)載均衡器通過(guò)修改請(qǐng)求的mac地址，從而做到負(fù)載均衡，與IP負(fù)載均衡不一樣的是，當(dāng)請(qǐng)求訪問完服務(wù)器之后，直接返回客戶。而無(wú)需再經(jīng)過(guò)負(fù)載均衡器。
2、第二個(gè)問題即是集群調(diào)度算法問題，常見的調(diào)度算法有10種。
1、rr 輪詢調(diào)度算法 。顧名思義，輪詢分發(fā)請(qǐng)求。
優(yōu)點(diǎn)：實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單
缺點(diǎn)：不考慮每臺(tái)服務(wù)器的處理能力
2、wrr 加權(quán)調(diào)度算法 。我們給每個(gè)服務(wù)器設(shè)置權(quán)值weight，負(fù)載均衡調(diào)度器根據(jù)權(quán)值調(diào)度服務(wù)器，服務(wù)器被調(diào)用的次數(shù)跟權(quán)值成正比。
優(yōu)點(diǎn)：考慮了服務(wù)器處理能力的不同
3、sh 原地址散列 ：提取用戶IP，根據(jù)散列函數(shù)得出一個(gè)key，再根據(jù)靜態(tài)映射表，查處對(duì)應(yīng)的value，即目標(biāo)服務(wù)器IP。過(guò)目標(biāo)機(jī)器超負(fù)荷，則返回空。
4、dh 目標(biāo)地址散列 ：同上，只是現(xiàn)在提取的是目標(biāo)地址的IP來(lái)做哈希。
優(yōu)點(diǎn)：以上兩種算法的都能實(shí)現(xiàn)同一個(gè)用戶訪問同一個(gè)服務(wù)器。
5、lc 最少連接 。優(yōu)先把請(qǐng)求轉(zhuǎn)發(fā)給連接數(shù)少的服務(wù)器。
優(yōu)點(diǎn)：使得集群中各個(gè)服務(wù)器的負(fù)載更加均勻。
6、wlc 加權(quán)最少連接 。在lc的基礎(chǔ)上，為每臺(tái)服務(wù)器加上權(quán)值。算法為：（活動(dòng)連接數(shù)*256+非活動(dòng)連接數(shù)）÷權(quán)重 ，計(jì)算出來(lái)的值小的服務(wù)器優(yōu)先被選擇。
優(yōu)點(diǎn)：可以根據(jù)服務(wù)器的能力分配請(qǐng)求。
7、sed 最短期望延遲 。其實(shí)sed跟wlc類似，區(qū)別是不考慮非活動(dòng)連接數(shù)。算法為：（活動(dòng)連接數(shù)+1)*256÷權(quán)重，同樣計(jì)算出來(lái)的值小的服務(wù)器優(yōu)先被選擇。
8、nq 永不排隊(duì) 。改進(jìn)的sed算法。我們想一下什么情況下才能“永不排隊(duì)”，那就是服務(wù)器的連接數(shù)為0的時(shí)候，那么假如有服務(wù)器連接數(shù)為0，均衡器直接把請(qǐng)求轉(zhuǎn)發(fā)給它，無(wú)需經(jīng)過(guò)sed的計(jì)算。
9、LBLC 基于局部性的最少連接 。均衡器根據(jù)請(qǐng)求的目的IP地址，找出該IP地址最近被使用的服務(wù)器，把請(qǐng)求轉(zhuǎn)發(fā)之，若該服務(wù)器超載，最采用最少連接數(shù)算法。
10、LBLCR 帶復(fù)制的基于局部性的最少連接 。均衡器根據(jù)請(qǐng)求的目的IP地址，找出該IP地址最近使用的“服務(wù)器組 ”，注意，并不是具體某個(gè)服務(wù)器，然后采用最少連接數(shù)從該組中挑出具體的某臺(tái)服務(wù)器出來(lái)，把請(qǐng)求轉(zhuǎn)發(fā)之。若該服務(wù)器超載，那么根據(jù)最少連接數(shù)算法，在集群的非 本服務(wù)器組的服務(wù)器中，找出一臺(tái)服務(wù)器出來(lái)，加入本服務(wù)器組，然后把請(qǐng)求轉(zhuǎn)發(fā)之。
最新面試題整理好了，大家可以在Java面試庫(kù)小程序在線刷題。
3、第三個(gè)問題是集群模式問題，一般3種解決方案：
1、NAT ：負(fù)載均衡器接收用戶的請(qǐng)求，轉(zhuǎn)發(fā)給具體服務(wù)器，服務(wù)器處理完請(qǐng)求返回給均衡器，均衡器再重新返回給用戶。
2、DR ：負(fù)載均衡器接收用戶的請(qǐng)求，轉(zhuǎn)發(fā)給具體服務(wù)器，服務(wù)器出來(lái)玩請(qǐng)求后直接返回給用戶。需要系統(tǒng)支持IP Tunneling協(xié)議，難以跨平臺(tái)。
3、TUN ：同上，但無(wú)需IP Tunneling協(xié)議，跨平臺(tái)性好，大部分系統(tǒng)都可以支持。
4、第四個(gè)問題是session問題，一般有4種解決方案：
1、Session Sticky 。session sticky就是把同一個(gè)用戶在某一個(gè)會(huì)話中的請(qǐng)求，都分配到固定的某一臺(tái)服務(wù)器中，這樣我們就不需要解決跨服務(wù)器的session問題了，常見的算法有ip_hash法，即上面提到的兩種散列算法。
優(yōu)點(diǎn)：實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單。
缺點(diǎn)：應(yīng)用服務(wù)器重啟則session消失。
2、Session Replication 。session replication就是在集群中復(fù)制session，使得每個(gè)服務(wù)器都保存有全部用戶的session數(shù)據(jù)。
優(yōu)點(diǎn)：減輕負(fù)載均衡服務(wù)器的壓力，不需要要實(shí)現(xiàn)ip_hasp算法來(lái)轉(zhuǎn)發(fā)請(qǐng)求。
缺點(diǎn)：復(fù)制時(shí)寬帶開銷大，訪問量大的話session占用內(nèi)存大且浪費(fèi)。
3、Session數(shù)據(jù)集中存儲(chǔ) ：session數(shù)據(jù)集中存儲(chǔ)就是利用數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)存儲(chǔ)session數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)了session和應(yīng)用服務(wù)器的解耦。
優(yōu)點(diǎn)：相比session replication的方案，集群間對(duì)于寬帶和內(nèi)存的壓力減少了很多。
缺點(diǎn)：需要維護(hù)存儲(chǔ)session的數(shù)據(jù)庫(kù)。
4、Cookie Base ：cookie base就是把session存在cookie中，有瀏覽器來(lái)告訴應(yīng)用服務(wù)器我的session是什么，同樣實(shí)現(xiàn)了session和應(yīng)用服務(wù)器的解耦。
優(yōu)點(diǎn)：實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單，基本免維護(hù)。
缺點(diǎn)：cookie長(zhǎng)度限制，安全性低，寬帶消耗。
值得一提的是 ：
nginx目前支持的負(fù)載均衡算法有wrr、sh（支持一致性哈希）、fair（本人覺得可以歸結(jié)為lc）。但nginx作為均衡器的話，還可以一同作為靜態(tài)資源服務(wù)器。
keepalived+ipvsadm比較強(qiáng)大，目前支持的算法有：rr、wrr、lc、wlc、lblc、sh、dh
keepalived支持集群模式有：NAT、DR、TUN
nginx本身并沒有提供session同步的解決方案，而apache則提供了session共享的支持。
好了，解決了以上的問題之后，系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)如下 ：
階段四、數(shù)據(jù)庫(kù)讀寫分離化
上面我們總是假設(shè)數(shù)據(jù)庫(kù)負(fù)載正常，但隨著訪問量的的提高，數(shù)據(jù)庫(kù)的負(fù)載也在慢慢增大。那么可能有人馬上就想到跟應(yīng)用服務(wù)器一樣，把數(shù)據(jù)庫(kù)一份為二再負(fù)載均衡即可。但對(duì)于數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)說(shuō)，并沒有那么簡(jiǎn)單。這份MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)開發(fā)的 36 條軍規(guī)！建議看下。
假如我們簡(jiǎn)單的把數(shù)據(jù)庫(kù)一分為二，然后對(duì)于數(shù)據(jù)庫(kù)的請(qǐng)求，分別負(fù)載到A機(jī)器和B機(jī)器，那么顯而易見會(huì)造成兩臺(tái)數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)不統(tǒng)一的問題。那么對(duì)于這種情況，我們可以先考慮使用讀寫分離的方式。
讀寫分離后的數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如下：
這個(gè)結(jié)構(gòu)變化后也會(huì)帶來(lái)兩個(gè)問題 ：
主從數(shù)據(jù)庫(kù)之間數(shù)據(jù)同步問題 應(yīng)用對(duì)于數(shù)據(jù)源的選擇問題
解決問題方案 ：
我們可以使用MYSQL自帶的master+slave的方式實(shí)現(xiàn)主從復(fù)制。 采用第三方數(shù)據(jù)庫(kù)中間件，例如mycat。mycat是從cobar發(fā)展而來(lái)的，而cobar是阿里開源的數(shù)據(jù)庫(kù)中間件，后來(lái)停止開發(fā)。mycat是國(guó)內(nèi)比較好的mysql開源數(shù)據(jù)庫(kù)分庫(kù)分表中間件。
階段五、用搜索引擎緩解讀庫(kù)的壓力
數(shù)據(jù)庫(kù)做讀庫(kù)的話，常常對(duì)模糊查找力不從心，即使做了讀寫分離，這個(gè)問題還未能解決。以我們所舉的交易網(wǎng)站為例，發(fā)布的商品存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)中，用戶最常使用的功能就是查找商品，尤其是根據(jù)商品的標(biāo)題來(lái)查找對(duì)應(yīng)的商品。對(duì)于這種需求，一般我們都是通過(guò)like功能來(lái)實(shí)現(xiàn)的，但是這種方式的代價(jià)非常大。此時(shí)我們可以使用搜索引擎的倒排索引來(lái)完成。
點(diǎn)擊關(guān)注公眾號(hào)，Java干貨及時(shí)送達(dá)
搜索引擎具有以下優(yōu)點(diǎn) ：
它能夠大大提高查詢速度。
引入搜索引擎后也會(huì)帶來(lái)以下的開銷 ：
帶來(lái)大量的維護(hù)工作，我們需要自己實(shí)現(xiàn)索引的構(gòu)建過(guò)程，設(shè)計(jì)全量/增加的構(gòu)建方式來(lái)應(yīng)對(duì)非實(shí)時(shí)與實(shí)時(shí)的查詢需求。 需要維護(hù)搜索引擎集群
搜索引擎并不能替代數(shù)據(jù)庫(kù)，他解決了某些場(chǎng)景下的“讀”的問題，是否引入搜索引擎，需要綜合考慮整個(gè)系統(tǒng)的需求。引入搜索引擎后的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如下：
階段六、用緩存緩解讀庫(kù)的壓力
1、后臺(tái)應(yīng)用層和數(shù)據(jù)庫(kù)層的緩存
隨著訪問量的增加，逐漸出現(xiàn)了許多用戶訪問同一部分內(nèi)容的情況，對(duì)于這些比較熱門的內(nèi)容，沒必要每次都從數(shù)據(jù)庫(kù)讀取。我們可以使用緩存技術(shù)，例如可以使用google的開源緩存技術(shù)guava或者使用memcacahe作為應(yīng)用層的緩存，也可以使用redis作為數(shù)據(jù)庫(kù)層的緩存。
另外，在某些場(chǎng)景下，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)并不是很適合，例如我想做一個(gè)“每日輸入密碼錯(cuò)誤次數(shù)限制”的功能，思路大概是在用戶登錄時(shí)，如果登錄錯(cuò)誤，則記錄下該用戶的IP和錯(cuò)誤次數(shù)，那么這個(gè)數(shù)據(jù)要放在哪里呢？
另外，最新數(shù)據(jù)庫(kù)系列面試題整理好了，大家可以在Java面試庫(kù)小程序在線刷題。
假如放在內(nèi)存中，那么顯然會(huì)占用太大的內(nèi)容；假如放在關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)中，那么既要建立數(shù)據(jù)庫(kù)表，還要簡(jiǎn)歷對(duì)應(yīng)的java bean，還要寫SQL等等。而分析一下我們要存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)，無(wú)非就是類似{ip:errorNumber}這樣的key:value數(shù)據(jù)。對(duì)于這種數(shù)據(jù)，我們可以用NOSQL數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)代替?zhèn)鹘y(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)。
2、頁(yè)面緩存
除了數(shù)據(jù)緩存，還有頁(yè)面緩存。比如使用HTML5的localstroage或者cookie。
優(yōu)點(diǎn) ：
減輕數(shù)據(jù)庫(kù)的壓力 大幅度提高訪問速度
缺點(diǎn) ：
需要維護(hù)緩存服務(wù)器 提高了編碼的復(fù)雜性
值得一提的是 ：
緩存集群的調(diào)度算法不同與上面提到的應(yīng)用服務(wù)器和數(shù)據(jù)庫(kù)。最好采用“一致性哈希算法”，這樣才能提高命中率。這個(gè)就不展開講了，有興趣的可以查閱相關(guān)資料。
加入緩存后的結(jié)構(gòu) ：
階段七、數(shù)據(jù)庫(kù)水平拆分與垂直拆分
我們的網(wǎng)站演進(jìn)到現(xiàn)在，交易、商品、用戶的數(shù)據(jù)都還在同一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)中。盡管采取了增加緩存，讀寫分離的方式，但隨著數(shù)據(jù)庫(kù)的壓力繼續(xù)增加，數(shù)據(jù)庫(kù)的瓶頸越來(lái)越突出，此時(shí)，我們可以有數(shù)據(jù)垂直拆分和水平拆分兩種選擇。想成為架構(gòu)師，這份架構(gòu)師圖譜建議看看，少走彎路。
7.1、數(shù)據(jù)垂直拆分
垂直拆分的意思是把數(shù)據(jù)庫(kù)中不同的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)拆分道不同的數(shù)據(jù)庫(kù)中，結(jié)合現(xiàn)在的例子，就是把交易、商品、用戶的數(shù)據(jù)分開。
優(yōu)點(diǎn) ：
解決了原來(lái)把所有業(yè)務(wù)放在一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)中的壓力問題。 可以根據(jù)業(yè)務(wù)的特點(diǎn)進(jìn)行更多的優(yōu)化
缺點(diǎn) ：
需要維護(hù)多個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)
問題 ：
需要考慮原來(lái)跨業(yè)務(wù)的事務(wù) 跨數(shù)據(jù)庫(kù)的join
解決問題方案 ：
我們應(yīng)該在應(yīng)用層盡量避免跨數(shù)據(jù)庫(kù)的事物，如果非要跨數(shù)據(jù)庫(kù)，盡量在代碼中控制。 我們可以通過(guò)第三方應(yīng)用來(lái)解決，如上面提到的mycat，mycat提供了豐富的跨庫(kù)join方案，詳情可參考mycat官方文檔。
垂直拆分后的結(jié)構(gòu)如下 ：
7.2、數(shù)據(jù)水平拆分
數(shù)據(jù)水平拆分就是把同一個(gè)表中的數(shù)據(jù)拆分到兩個(gè)甚至多個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)中。產(chǎn)生數(shù)據(jù)水平拆分的原因是某個(gè)業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)量或者更新量到達(dá)了單個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)的瓶頸，這時(shí)就可以把這個(gè)表拆分到兩個(gè)或更多個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)中。
優(yōu)點(diǎn) ：
如果我們能客服以上問題，那么我們將能夠很好地對(duì)數(shù)據(jù)量及寫入量增長(zhǎng)的情況。
問題 ：
訪問用戶信息的應(yīng)用系統(tǒng)需要解決SQL路由的問題，因?yàn)楝F(xiàn)在用戶信息分在了兩個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)中，需要在進(jìn)行數(shù)據(jù)操作時(shí)了解需要操作的數(shù)據(jù)在哪里。 主鍵的處理也變得不同，例如原來(lái)自增字段，現(xiàn)在不能簡(jiǎn)單地繼續(xù)使用了。 如果需要分頁(yè)，就麻煩了。
解決問題方案 ：
我們還是可以通過(guò)可以解決第三方中間件，如mycat。mycat可以通過(guò)SQL解析模塊對(duì)我們的SQL進(jìn)行解析，再根據(jù)我們的配置，把請(qǐng)求轉(zhuǎn)發(fā)到具體的某個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)。 我們可以通過(guò)UUID保證唯一或自定義ID方案來(lái)解決。 mycat也提供了豐富的分頁(yè)查詢方案，比如先從每個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)做分頁(yè)查詢，再合并數(shù)據(jù)做一次分頁(yè)查詢等等。
數(shù)據(jù)水平拆分后的結(jié)構(gòu) ：
階段八、應(yīng)用的拆分
8.1、拆分應(yīng)用
隨著業(yè)務(wù)的發(fā)展，業(yè)務(wù)越來(lái)越多，應(yīng)用越來(lái)越大。我們需要考慮如何避免讓應(yīng)用越來(lái)越臃腫。這就需要把應(yīng)用拆開，從一個(gè)應(yīng)用變?yōu)閭z個(gè)甚至更多。還是以我們上面的例子，我們可以把用戶、商品、交易拆分開。變成“用戶、商品”和“用戶，交易”兩個(gè)子系統(tǒng)。
拆分后的結(jié)構(gòu)：
問題 ：
這樣拆分后，可能會(huì)有一些相同的代碼，如用戶相關(guān)的代碼，商品和交易都需要用戶信息，所以在兩個(gè)系統(tǒng)中都保留差不多的操作用戶信息的代碼。如何保證這些代碼可以復(fù)用是一個(gè)需要解決的問題。
解決問題 ：
通過(guò)走服務(wù)化的路線來(lái)解決
8.2、走服務(wù)化的道路
為了解決上面拆分應(yīng)用后所出現(xiàn)的問題，我們把公共的服務(wù)拆分出來(lái)，形成一種服務(wù)化的模式，簡(jiǎn)稱SOA。最新微服務(wù)面試題整理好了，大家可以在Java面試庫(kù)小程序在線刷題。
采用服務(wù)化之后的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)：
優(yōu)點(diǎn) ：
相同的代碼不會(huì)散落在不同的應(yīng)用中了，這些實(shí)現(xiàn)放在了各個(gè)服務(wù)中心，使代碼得到更好的維護(hù)。 我們把對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)的交互放在了各個(gè)服務(wù)中心，讓”前端“的web應(yīng)用更注重與瀏覽器交互的工作。
問題 ：
如何進(jìn)行遠(yuǎn)程的服務(wù)調(diào)用
解決方法 ：
我們可以通過(guò)下面的引入消息中間件來(lái)解決
階段九、引入消息中間件
隨著網(wǎng)站的繼續(xù)發(fā)展，我們的系統(tǒng)中可能出現(xiàn)不同語(yǔ)言開發(fā)的子模塊和部署在不同平臺(tái)的子系統(tǒng)。此時(shí)我們需要一個(gè)平臺(tái)來(lái)傳遞可靠的，與平臺(tái)和語(yǔ)言無(wú)關(guān)的數(shù)據(jù)，并且能夠把負(fù)載均衡透明化，能在調(diào)用過(guò)程中收集調(diào)用數(shù)據(jù)并分析之，推測(cè)出網(wǎng)站的訪問增長(zhǎng)率等等一系列需求，對(duì)于網(wǎng)站應(yīng)該如何成長(zhǎng)做出預(yù)測(cè)。開源消息中間件有阿里的dubbo，可以搭配Google開源的分布式程序協(xié)調(diào)服務(wù)zookeeper實(shí)現(xiàn)服務(wù)器的注冊(cè)與發(fā)現(xiàn)。
引入消息中間件后的結(jié)構(gòu)：
十、總結(jié)
以上的演變過(guò)程只是一個(gè)例子，并不適合所有的網(wǎng)站，實(shí)際中網(wǎng)站演進(jìn)過(guò)程與自身業(yè)務(wù)和不同遇到的問題有密切的關(guān)系，沒有固定的模式。只有認(rèn)真的分析和不斷地探究，才能發(fā)現(xiàn)適合自己網(wǎng)站的架構(gòu)。
關(guān)注Java技術(shù)棧看更多干貨
