服务端高并发分布式架构演进之路

这种做法显著的增加了数据库运维的难度，对DBA的要求较高。数据库设计到这种结构时，已经可以称为分布式数据库，但是这只是一个逻辑的数据库整体，数据库里不同的组成部分是由不同的组件单独来实现的，如分库分表的管理和请求分发，由Mycat实现，SQL的解析由单机的数据库实现，读写分离可能由网关和消息队列来实现，查询结果的汇总可能由数据库接口层来实现等等，这种架构其实是MPP(大规模并行处理)架构的一类实现。

目前开源和商用都已经有不少MPP数据库，开源中比较流行的有Greenplum、TiDB、Postgresql XC、HAWQ等，商用的如南大通用的GBase、睿帆科技的雪球DB、华为的LibrA等等，不同的MPP数据库的侧重点也不一样，如TiDB更侧重于分布式OLTP场景，Greenplum更侧重于分布式OLAP场景，这些MPP数据库基本都提供了类似Postgresql、Oracle、MySQL那样的SQL标准支持能力，能把一个查询解析为分布式的执行计划分发到每台机器上并行执行，最终由数据库本身汇总数据进行返回，也提供了诸如权限管理、分库分表、事务、数据副本等能力，并且大多能够支持100个节点以上的集群，大大降低了数据库运维的成本，并且使数据库也能够实现水平扩展。

数据库和Tomcat都能够水平扩展，可支撑的并发大幅提高，随着用户数的增长，最终单机的Nginx会成为瓶颈

3.8 第七次演进：使用LVS或F5来使多个Nginx负载均衡

由于瓶颈在Nginx，因此无法通过两层的Nginx来实现多个Nginx的负载均衡。图中的LVS和F5是工作在网络第四层的负载均衡解决方案，其中LVS是软件，运行在操作系统内核态，可对TCP请求或更高层级的网络协议进行转发，因此支持的协议更丰富，并且性能也远高于Nginx，可假设单机的LVS可支持几十万个并发的请求转发;F5是一种负载均衡硬件，与LVS提供的能力类似，性能比LVS更高，但价格昂贵。由于LVS是单机版的软件，若LVS所在服务器宕机则会导致整个后端系统都无法访问，因此需要有备用节点。可使用keepalived软件模拟出虚拟IP，然后把虚拟IP绑定到多台LVS服务器上，浏览器访问虚拟IP时，会被路由器重定向到真实的LVS服务器，当主LVS服务器宕机时，keepalived软件会自动更新路由器中的路由表，把虚拟IP重定向到另外一台正常的LVS服务器，从而达到LVS服务器高可用的效果。

此处需要注意的是，上图中从Nginx层到Tomcat层这样画并不代表全部Nginx都转发请求到全部的Tomcat，在实际使用时，可能会是几个Nginx下面接一部分的Tomcat，这些Nginx之间通过keepalived实现高可用，其他的Nginx接另外的Tomcat，这样可接入的Tomcat数量就能成倍的增加。

由于LVS也是单机的，随着并发数增长到几十万时，LVS服务器最终会达到瓶颈，此时用户数达到千万甚至上亿级别，用户分布在不同的地区，与服务器机房距离不同，导致了访问的延迟会明显不同

3.9 第八次演进：通过DNS轮询实现机房间的负载均衡

在DNS服务器中可配置一个域名对应多个IP地址，每个IP地址对应到不同的机房里的虚拟IP。当用户访问www.taobao.com时，DNS服务器会使用轮询策略或其他策略，来选择某个IP供用户访问。此方式能实现机房间的负载均衡，至此，系统可做到机房级别的水平扩展，千万级到亿级的并发量都可通过增加机房来解决，系统入口处的请求并发量不再是问题。

随着数据的丰富程度和业务的发展，检索、分析等需求越来越丰富，单单依靠数据库无法解决如此丰富的需求

3.10 第九次演进：引入NoSQL数据库和搜索引擎等技术

当数据库中的数据多到一定规模时，数据库就不适用于复杂的查询了，往往只能满足普通查询的场景。对于统计报表场景，在数据量大时不一定能跑出结果，而且在跑复杂查询时会导致其他查询变慢，对于全文检索、可变数据结构等场景，数据库天生不适用。因此需要针对特定的场景，引入合适的解决方案。如对于海量文件存储，可通过分布式文件系统HDFS解决，对于key value类型的数据，可通过HBase和Redis等方案解决，对于全文检索场景，可通过搜索引擎如ElasticSearch解决，对于多维分析场景，可通过Kylin或Druid等方案解决。

当然，引入更多组件同时会提高系统的复杂度，不同的组件保存的数据需要同步，需要考虑一致性的问题，需要有更多的运维手段来管理这些组件等。

引入更多组件解决了丰富的需求，业务维度能够极大扩充，随之而来的是一个应用中包含了太多的业务代码，业务的升级迭代变得困难

3.11 第十次演进：大应用拆分为小应用

按照业务板块来划分应用代码，使单个应用的职责更清晰，相互之间可以做到独立升级迭代。这时候应用之间可能会涉及到一些公共配置，可以通过分布式配置中心Zookeeper来解决。

不同应用之间存在共用的模块，由应用单独管理会导致相同代码存在多份，导致公共功能升级时全部应用代码都要跟着升级

3.12 第十一次演进：复用的功能抽离成微服务

如用户管理、订单、支付、鉴权等功能在多个应用中都存在，那么可以把这些功能的代码单独抽取出来形成一个单独的服务来管理，这样的服务就是所谓的微服务，应用和服务之间通过HTTP、TCP或RPC请求等多种方式来访问公共服务，每个单独的服务都可以由单独的团队来管理。此外，可以通过Dubbo、SpringCloud等框架实现服务治理、限流、熔断、降级等功能，提高服务的稳定性和可用性。

不同服务的接口访问方式不同，应用代码需要适配多种访问方式才能使用服务，此外，应用访问服务，服务之间也可能相互访问，调用链将会变得非常复杂，逻辑变得混乱

（编辑：核心网）

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