大型Web网站架构演变之9大阶段

负载均衡器根据请求的目的IP地址，找出该IP地址最近使用的“服务器组”，注意，并不是具体某个服务器，然后采用最少连接数从该组中挑出具体的某台服务器出来，把请求转发之。若该服务器超载，那么根据最少连接数算法，在集群的非本服务器组的服务器中，找出一台服务器出来，加入本服务器组，然后把请求转发。

3、集群请求返回模式问题

1)、NAT

负载均衡器接收用户的请求，转发给具体服务器，服务器处理完请求返回给均衡器，均衡器再重新返回给用户。

2)、DR

负载均衡器接收用户的请求，转发给具体服务器，服务器出来玩请求后直接返回给用户。需要系统支持IP Tunneling协议，难以跨平台。

3)、TUN

同上，但无需IP Tunneling协议，跨平台性好，大部分系统都可以支持。

4、集群Session一致性问题

1)、Session Sticky

Session sticky就是把同一个用户在某一个会话中的请求，都分配到固定的某一台服务器中，这样我们就不需要解决跨服务器的session问题了，常见的算法有ip_hash算法，即上面提到的两种散列算法。

• 优点：实现简单;
• 缺点：应用服务器重启则session消失。

2)、Session Replication

Session replication就是在集群中复制session，使得每个服务器都保存有全部用户的session数据。

• 优点：减轻负载均衡服务器的压力，不需要要实现ip_hasp算法来转发请求;
• 缺点：复制时网络带宽开销大，访问量大的话Session占用内存大且浪费。

3)、Session数据集中存储

Session数据集中存储就是利用数据库来存储session数据，实现了session和应用服务器的解耦。

• 优点：相比Session replication的方案，集群间对于宽带和内存的压力大幅减少;
• 缺点：需要维护存储Session的数据库。

4)、Cookie Base

Cookie base就是把Session存在Cookie中，由浏览器来告诉应用服务器我的session是什么，同样实现了session和应用服务器的解耦。

• 优点：实现简单，基本免维护。
• 缺点：cookie长度限制，安全性低，带宽消耗。

值得一提的是：

• Nginx目前支持的负载均衡算法有wrr、sh(支持一致性哈希)、fair(lc)。但Nginx作为均衡器的话，还可以一同作为静态资源服务器。
• Keepalived + ipvsadm比较强大，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本身并没有提供session同步的解决方案，而Apache则提供了session共享的支持。

解决了以上的问题之后，系统的结构如下：

阶段四、数据库读写分离化

上面我们总是假设数据库负载正常，但随着访问量的的提高，数据库的负载也在慢慢增大。那么可能有人马上就想到跟应用服务器一样，把数据库一份为二再负载均衡即可。

但对于数据库来说，并没有那么简单。假如我们简单的把数据库一分为二，然后对于数据库的请求，分别负载到A机器和B机器，那么显而易见会造成两台数据库数据不统一的问题。那么对于这种情况，我们可以先考虑使用读写分离和主从复制的方式。

读写分离后的系统结构如下：

这个结构变化后也会带来两个问题：

• 主从数据库之间数据同步问题。
• 应用对于数据源的选择问题。

解决方案：

• 使用MySQL自带的Master + Slave的方式实现主从复制。
• 采用第三方数据库中间件，例如MyCat。MyCat是从Cobar发展而来的，而Cobar是阿里开源的数据库中间件，后来停止开发。MyCat是国内比较好的MySql开源数据库分库分表中间件。

阶段五、用搜索引擎缓解读库的压力

数据库做读库的话，常常对模糊查找力不从心，即使做了读写分离，这个问题还未能解决。以我们所举的交易网站为例，发布的商品存储在数据库中，用户最常使用的功能就是查找商品，尤其是根据商品的标题来查找对应的商品。对于这种需求，一般我们都是通过like功能来实现的，但是这种方式的代价非常大，而且结果非常不准确。此时我们可以使用搜索引擎的倒排索引来完成。

搜索引擎具有的优点：它能够大大提高查询速度和搜索准确性。

引入搜索引擎的开销

• 带来大量的维护工作，我们需要自己实现索引的构建过程，设计全量/增加的构建方式来应对非实时与实时的查询需求。
• 需要维护搜索引擎集群

搜索引擎并不能替代数据库，它解决了某些场景下的精准、快速、高效的“读”操作，是否引入搜索引擎，需要综合考虑整个系统的需求。

引入搜索引擎后的系统结构如下：

阶段六、用缓存缓解读库的压力

常用的缓存机制包括页面级缓存、应用数据缓存和数据库缓存。

应用层和数据库层的缓存

（编辑：核心网）

【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容!