大型網(wǎng)站的特點
公司主營業(yè)務：網(wǎng)站設計制作、做網(wǎng)站、移動網(wǎng)站開發(fā)等業(yè)務。幫助企業(yè)客戶真正實現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)宣傳，提高企業(yè)的競爭能力。成都創(chuàng)新互聯(lián)公司是一支青春激揚、勤奮敬業(yè)、活力青春激揚、勤奮敬業(yè)、活力澎湃、和諧高效的團隊。公司秉承以“開放、自由、嚴謹、自律”為核心的企業(yè)文化，感謝他們對我們的高要求，感謝他們從不同領域給我們帶來的挑戰(zhàn)，讓我們激情的團隊有機會用頭腦與智慧不斷的給客戶帶來驚喜。成都創(chuàng)新互聯(lián)公司推出溫州免費做網(wǎng)站回饋大家。
大型網(wǎng)站一般有如下特點：
1.用戶多，分布廣泛
2.大流量，高并發(fā)
3.海量數(shù)據(jù)，服務高可用
4.安全環(huán)境惡劣，易受網(wǎng)絡***
5.功能多，變更快，頻繁發(fā)布
6.從小到大，漸進發(fā)展
7.以用戶為中心
8.免費服務，付費體驗
大型網(wǎng)站架構(gòu)目標
大型網(wǎng)站的架構(gòu)目標有如下幾個：
高性能：提供快速的訪問體驗。
高可用：網(wǎng)站服務一直可以正常訪問。
可伸縮：通過硬件增加/減少，提高/降低處理能力。
擴展性：方便地通過新增/移除方式，增加/減少新的功能/模塊。
安全性：提供網(wǎng)站安全訪問和數(shù)據(jù)加密、安全存儲等策略。
敏捷性：隨需應變，快速響應。
大型網(wǎng)站架構(gòu)模式
如上圖是大型網(wǎng)站的架構(gòu)模式：
1.分層：一般可分為應用層、服務層、數(shù)據(jù)層、管理層與分析層。
2.分割：一般按照業(yè)務/模塊/功能特點進行劃分，比如應用層分為首頁、用戶中心。
3.分布式：將應用分開部署（比如多臺物理機），通過遠程調(diào)用協(xié)同工作。
4.集群：一個應用/模塊/功能部署多份（如：多臺物理機），通過負載均衡共同提供對外訪問。
5.緩存：將數(shù)據(jù)放在距離應用或用戶最近的位置，加快訪問速度。
6.異步：將同步的操作異步化?？蛻舳税l(fā)出請求，不等待服務端響應，等服務端處理完畢后，使用通知或輪詢的方式告知請求方。一般指：請求—響應—通知模式。
7.冗余：增加副本，提高可用性、安全性與性能。
8.安全：對已知問題有有效的解決方案，對未知/潛在問題建立發(fā)現(xiàn)和防御機制。
9.自動化：將重復的、不需要人工參與的事情，通過工具的方式，使用機器完成。
10.敏捷性：積極接受需求變更，快速響應業(yè)務發(fā)展需求。
高性能架構(gòu)
高性能的架構(gòu)是以用戶為中心，提供快速的網(wǎng)頁訪問體驗，主要參數(shù)有較短的響應時間、較大的并發(fā)處理能力、較高的吞吐量與穩(wěn)定的性能參數(shù)。
可分為前端優(yōu)化、瀏覽器優(yōu)化、應用層優(yōu)化、代碼層優(yōu)化與存儲層優(yōu)化：
前端優(yōu)化：網(wǎng)站業(yè)務邏輯之前的部分。
瀏覽器優(yōu)化：減少 HTTP 請求數(shù)，使用瀏覽器緩存，啟用壓縮，CSS JS 位置，JS 異步，減少 Cookie 傳輸；cdn 加速，反向代理。
應用層優(yōu)化：處理網(wǎng)站業(yè)務的服務器。使用緩存，異步，集群。
代碼優(yōu)化：合理的架構(gòu)，多線程，資源復用（對象池，線程池等），良好的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，JVM調(diào)優(yōu)，單例，Cache 等。
存儲優(yōu)化：緩存、固態(tài)硬盤、光纖傳輸、優(yōu)化讀寫、磁盤冗余、分布式存儲（HDFS）、NOSQL 等。
高可用架構(gòu)
大型網(wǎng)站應該在任何時候都可以正常訪問，正常提供對外服務。因為大型網(wǎng)站的復雜性，分布式，廉價服務器，開源數(shù)據(jù)庫，操作系統(tǒng)等特點，要保證高可用是很困難的，也就是說網(wǎng)站的故障是不可避免的。
如何提高可用性，就是需要迫切解決的問題。首先，需要從架構(gòu)級別考慮，在規(guī)劃的時候，就考慮可用性。
行業(yè)內(nèi)一般用幾個 9 表示可用性指標，比如四個 9（99.99），一年內(nèi)允許的不可用時間是 53 分鐘。
不同層級使用的策略不同，一般采用冗余備份和失效轉(zhuǎn)移解決高可用問題：
應用層：一般設計為無狀態(tài)的，對于每次請求，使用哪一臺服務器處理是沒有影響的。一般使用負載均衡技術（需要解決 Session 同步問題）實現(xiàn)高可用。
服務層：負載均衡，分級管理，快速失敗（超時設置），異步調(diào)用，服務降級，冪等設計等。
數(shù)據(jù)層：冗余備份（冷，熱備[同步，異步]，溫備），失效轉(zhuǎn)移（確認，轉(zhuǎn)移，恢復）。數(shù)據(jù)高可用方面著名的理論基礎是 CAP 理論。（持久性，可用性，數(shù)據(jù)一致性[強一致，用戶一致，最終一致]）
可伸縮架構(gòu)
伸縮性是指在不改變原有架構(gòu)設計的基礎上，通過添加/減少硬件（服務器）的方式，提高/降低系統(tǒng)的處理能力：
應用層：對應用進行垂直或水平切分。然后針對單一功能進行負載均衡（DNS、HTTP[反向代理]、IP、鏈路層）。
服務層：與應用層類似。
數(shù)據(jù)層：分庫、分表、NoSQL 等；常用算法 Hash，一致性 Hash。
可擴展架構(gòu)
可以方便地進行功能模塊的新增/移除，提供代碼/模塊級別良好的可擴展性：
模塊化，組件化：高內(nèi)聚，低耦合，提高復用性，擴展性。
穩(wěn)定接口：定義穩(wěn)定的接口，在接口不變的情況下，內(nèi)部結(jié)構(gòu)可以“隨意”變化。
設計模式：應用面向?qū)ο笏枷?，原則，使用設計模式，進行代碼層面的設計。
消息隊列：模塊化的系統(tǒng)，通過消息隊列進行交互，使模塊之間的依賴解耦。
分布式服務：公用模塊服務化，提供其他系統(tǒng)使用，提高可重用性，擴展性。
安全架構(gòu)
對已知問題有有效的解決方案，對未知/潛在問題建立發(fā)現(xiàn)和防御機制。對于安全問題，首先要提高安全意識，建立一個安全的有效機制，從政策層面，組織層面進行保障。在此我向大家推薦一個架構(gòu)學習交流圈。交流學習「企鵝」「君羊」號：948368769 里面會分享一些資深架構(gòu)師錄制的視頻錄像：有Spring，MyBatis，Netty源碼分析，高并發(fā)、高性能、分布式、微服務架構(gòu)的原理，JVM性能優(yōu)化、分布式架構(gòu)等這些成為架構(gòu)師必備的知識體系。還能領取免費的學習資源，目前受益良多
比如服務器密碼不能泄露，密碼每月更新，并且三次內(nèi)不能重復；每周安全掃描等。
以制度化的方式，加強安全體系的建設。同時，需要注意與安全有關的各個環(huán)節(jié)。
安全問題不容忽視，包括基礎設施安全，應用系統(tǒng)安全，數(shù)據(jù)保密安全等：
基礎設施安全：硬件采購，操作系統(tǒng)，網(wǎng)絡環(huán)境方面的安全。一般采用正規(guī)渠道購買高質(zhì)量的產(chǎn)品，選擇安全的操作系統(tǒng)，及時修補漏洞，安裝殺毒軟件防火墻。
防范病毒，后門。設置防火墻策略，建立 DDOS 防御系統(tǒng)，使用***檢測系統(tǒng)，進行子網(wǎng)隔離等手段。
應用系統(tǒng)安全：在程序開發(fā)時，對已知常用問題，使用正確的方式，在代碼層面解決掉。
防止跨站腳本***（XSS），注入***，跨站請求偽造（CSRF），錯誤信息，HTML 注釋，文件上傳，路徑遍歷等。
還可以使用 Web 應用防火墻（比如：ModSecurity），進行安全漏洞掃描等措施，加強應用級別的安全。
數(shù)據(jù)保密安全：存儲安全（存儲在可靠的設備，實時，定時備份），保存安全（重要的信息加密保存，選擇合適的人員復雜保存和檢測等），傳輸安全（防止數(shù)據(jù)竊取和數(shù)據(jù)篡改）。
常用的加解密算法（單項散列加密[MD5、SHA]，對稱加密[DES、3DES、RC]），非對稱加密[RSA]等。
敏捷性
網(wǎng)站的架構(gòu)設計，運維管理要適應變化，提供高伸縮性，高擴展性。方便的應對快速的業(yè)務發(fā)展，突增高流量訪問等要求。
除上面介紹的架構(gòu)要素外，還需要引入敏捷管理，敏捷開發(fā)的思想。使業(yè)務，產(chǎn)品，技術，運維統(tǒng)一起來，隨需應變，快速響應。
大型架構(gòu)舉例
以上采用七層邏輯架構(gòu)：
第一層客戶層：支持 PC 瀏覽器和手機 App。差別是手機 App 可以直接通過IP訪問，反向代理服務器。
第二層前端層：使用 DNS 負載均衡，CDN 本地加速以及反向代理服務。
第三層應用層：網(wǎng)站應用集群；按照業(yè)務進行垂直拆分，比如商品應用，會員中心等。
第四層服務層：提供公用服務，比如用戶服務，訂單服務，支付服務等。
第五層數(shù)據(jù)層：支持關系型數(shù)據(jù)庫集群（支持讀寫分離），NOSQL 集群，分布式文件系統(tǒng)集群；以及分布式 Cache。
第六層大數(shù)據(jù)存儲層：支持應用層和服務層的日志數(shù)據(jù)收集，關系數(shù)據(jù)庫和 NOSQL 數(shù)據(jù)庫的結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)收集。
第七層大數(shù)據(jù)處理層：通過 Mapreduce 進行離線數(shù)據(jù)分析或 Storm 實時數(shù)據(jù)分析，并將處理后的數(shù)據(jù)存入關系型數(shù)據(jù)庫。
（實際使用中，離線數(shù)據(jù)和實時數(shù)據(jù)會按照業(yè)務要求進行分類處理，并存入不同的數(shù)據(jù)庫中，供應用層或服務層使用）
一個成熟的大型網(wǎng)站（如淘寶、天貓、騰訊等）的系統(tǒng)架構(gòu)并不是一開始設計時就具備完整的高性能、高可用、高伸縮等特性的，它是隨著用戶量的增加，業(yè)務功能的擴展逐漸演變完善的。
在這個過程中，開發(fā)模式、技術架構(gòu)、設計思想也發(fā)生了很大的變化，就連技術人員也從幾個人發(fā)展到一個部門甚至一條產(chǎn)品線。
所以成熟的系統(tǒng)架構(gòu)是隨著業(yè)務的擴展而逐步完善的，并不是一蹴而就；不同業(yè)務特征的系統(tǒng)，會有各自的側(cè)重點。
例如淘寶，要解決海量的商品信息的搜索、下單、支付；例如騰訊，要解決數(shù)億用戶的實時消息傳輸；百度要處理海量的搜索請求。
他們都有各自的業(yè)務特性，系統(tǒng)架構(gòu)也有所不同。盡管如此，我們也可以從這些不同的網(wǎng)站背景中，找出其中共用的技術。
這些技術和手段廣泛運用在大型網(wǎng)站系統(tǒng)的架構(gòu)中，下面就通過介紹大型網(wǎng)站系統(tǒng)的演化過程，來認識這些技術和手段。
最開始的網(wǎng)站架構(gòu)
最初的架構(gòu)，應用程序、數(shù)據(jù)庫、文件都部署在一臺服務器上，如下圖：
應用、數(shù)據(jù)、文件分離
隨著業(yè)務的擴展，一臺服務器已經(jīng)不能滿足性能需求，所以將應用程序、數(shù)據(jù)庫、文件各自部署在獨立的服務器上，并且根據(jù)服務器的用途配置不同的硬件，達到最佳的性能效果。
利用緩存改善網(wǎng)站性能
在硬件優(yōu)化性能的同時，也通過軟件進行性能優(yōu)化，在大部分的網(wǎng)站系統(tǒng)中，都會利用緩存技術改善系統(tǒng)的性能。
使用緩存主要源于熱點數(shù)據(jù)的存在，大部分網(wǎng)站訪問都遵循 28 原則（即 80% 的訪問請求，最終落在 20% 的數(shù)據(jù)上），所以我們可以對熱點數(shù)據(jù)進行緩存，減少這些數(shù)據(jù)的訪問路徑，提高用戶體驗。
緩存實現(xiàn)常見的方式是本地緩存、分布式緩存。當然還有 CDN、反向代理等。
本地緩存，顧名思義是將數(shù)據(jù)緩存在應用服務器本地，可以存在內(nèi)存中，也可以存在文件，OSCache 就是常用的本地緩存組件。
本地緩存的特點是速度快，但因為本地空間有限所以緩存數(shù)據(jù)量也有限。
分布式緩存的特點是，可以緩存海量的數(shù)據(jù)，并且擴展非常容易，在門戶類網(wǎng)站中常常被使用，速度按道理沒有本地緩存快，常用的分布式緩存是 Memcached、redis。
使用集群改善應用服務器性能
應用服務器作為網(wǎng)站的入口，會承擔大量的請求，我們往往通過應用服務器集群來分擔請求數(shù)。
應用服務器前面部署負載均衡服務器調(diào)度用戶請求，根據(jù)分發(fā)策略將請求分發(fā)到多個應用服務器節(jié)點。
常用的負載均衡技術硬件的有 F5，價格比較貴，軟件的有 LVS、Nginx、HAProxy。
LVS 是四層負載均衡，根據(jù)目標地址和端口選擇內(nèi)部服務器，Nginx 和 HAProxy 是七層負載均衡，可以根據(jù)報文內(nèi)容選擇內(nèi)部服務器。
因此 LVS 分發(fā)路徑優(yōu)于 Nginx 和 HAProxy，性能要高些；而 Nginx 和 HAProxy 則更具配置性，如可以用來做動靜分離（根據(jù)請求報文特征，選擇靜態(tài)資源服務器還是應用服務器）。
數(shù)據(jù)庫讀寫分離和分庫分表
隨著用戶量的增加，數(shù)據(jù)庫成為最大的瓶頸。改善數(shù)據(jù)庫性能常用的手段是進行讀寫分離以及分庫分表，讀寫分離顧名思義就是將數(shù)據(jù)庫分為讀庫和寫庫，通過主備功能實現(xiàn)數(shù)據(jù)同步。
分庫分表則分為水平切分和垂直切分，水平切分是對一個數(shù)據(jù)庫特大的表進行拆分，例如用戶表。
垂直切分則是根據(jù)業(yè)務的不同來切分，如用戶業(yè)務、商品業(yè)務相關的表放在不同的數(shù)據(jù)庫中。
使用 CDN 和反向代理提高網(wǎng)站性能
假如我們的服務器都部署在成都的機房，對于四川的用戶來說訪問是較快的，而對于北京的用戶訪問是較慢的。
這是由于四川和北京分別屬于電信和聯(lián)通的不同發(fā)達地區(qū)，北京用戶訪問需要通過互聯(lián)路由器經(jīng)過較長的路徑才能訪問到成都的服務器，返回路徑也一樣，所以數(shù)據(jù)傳輸時間比較長。
對于這種情況，常常使用 CDN 解決，CDN 將數(shù)據(jù)內(nèi)容緩存到運營商的機房，用戶訪問時先從最近的運營商獲取數(shù)據(jù)，這樣大大減少了網(wǎng)絡訪問的路徑。比較專業(yè)的 CDN 運營商有藍汛、網(wǎng)宿。在此我向大家推薦一個架構(gòu)學習交流圈。交流學習「企鵝」「君羊」號：948368769 里面會分享一些資深架構(gòu)師錄制的視頻錄像：有Spring，MyBatis，Netty源碼分析，高并發(fā)、高性能、分布式、微服務架構(gòu)的原理，JVM性能優(yōu)化、分布式架構(gòu)等這些成為架構(gòu)師必備的知識體系。還能領取免費的學習資源，目前受益良多
而反向代理，則是部署在網(wǎng)站的機房，當用戶請求達到時首先訪問反向代理服務器，反向代理服務器將緩存的數(shù)據(jù)返回給用戶。
如果沒有緩存數(shù)據(jù)才會繼續(xù)訪問應用服務器獲取，這樣做減少了獲取數(shù)據(jù)的成本。反向代理有 Squid、Nginx。
使用分布式文件系統(tǒng)
用戶一天天增加，業(yè)務量越來越大，產(chǎn)生的文件越來越多，單臺的文件服務器已經(jīng)不能滿足需求，這時就需要分布式文件系統(tǒng)的支撐。常用的分布式文件系統(tǒng)有 GFS、HDFS、TFS。
使用 NoSQL 和搜索引擎
對于海量數(shù)據(jù)的查詢和分析，我們使用 NoSQL 數(shù)據(jù)庫加上搜索引擎可以達到更好的性能。并不是所有的數(shù)據(jù)都要放在關系型數(shù)據(jù)中。
常用的 NoSQL 有 MongoDB、HBase、Redis，搜索引擎有 Lucene、Solr、Elasticsearch。
將應用服務器進行業(yè)務拆分
隨著業(yè)務進一步擴展，應用程序變得非常臃腫，這時我們需要將應用程序進行業(yè)務拆分，如百度分為新聞、網(wǎng)頁、圖片等業(yè)務。
每個業(yè)務應用負責相對獨立的業(yè)務運作。業(yè)務之間通過消息進行通信或者共享數(shù)據(jù)庫來實現(xiàn)。
搭建分布式服務
這時我們發(fā)現(xiàn)各個業(yè)務應用都會使用到一些基本的業(yè)務服務，例如用戶服務、訂單服務、支付服務、安全服務，這些服務是支撐各業(yè)務應用的基本要素。
我們將這些服務抽取出來利用分步式服務框架搭建分布式服務。阿里的 Dubbo 是一個不錯的選擇。
大型電商網(wǎng)站架構(gòu)案例
采用電商案例的原因
分布式大型網(wǎng)站，目前看主要有幾類：
1.大型門戶，比如網(wǎng)易，新浪等。
2.SNS 網(wǎng)站，比如校內(nèi)，開心網(wǎng)等。
3.電商網(wǎng)站，比如阿里巴巴，京東商城，國美在線，汽車之家等。
大型門戶一般是新聞類信息，可以使用 CDN，靜態(tài)化等方式優(yōu)化，開心網(wǎng)等交互性比較多，可能會引入更多的 NoSQL，分布式緩存，使用高性能的通信框架等。
電商網(wǎng)站具備以上兩類的特點，比如產(chǎn)品詳情可以采用 CDN，靜態(tài)化，交互性高的需要采用 NoSQL 等技術。因此，我們采用電商網(wǎng)站作為案例，進行分析。
電商網(wǎng)站需求
客戶需求：
1.建立一個全品類的電子商務網(wǎng)站（B2C），用戶可以在線購買商品，可以在線支付，也可以貨到付款。
2.用戶購買時可以在線與客服溝通。
3.用戶收到商品后，可以給商品打分，評價。
4.目前有成熟的進銷存系統(tǒng)；需要與網(wǎng)站對接。
5.希望能夠支持 3~5 年，業(yè)務的發(fā)展。
6.預計 3~5 年，用戶數(shù)達到 1000 萬。
7.定期舉辦雙 11、雙 12、三八男人節(jié)等活動。
8.其他的功能參考京東或國美在線等網(wǎng)站。
客戶就是客戶，不會告訴你具體要什么，只會告訴你他想要什么，我們很多時候要引導，挖掘客戶的需求。好在提供了明確的參考網(wǎng)站。在此我向大家推薦一個架構(gòu)學習交流圈。交流學習企鵝「君羊」號：948368769 里面會分享一些資深架構(gòu)師錄制的視頻錄像：有Spring，MyBatis，Netty源碼分析，高并發(fā)、高性能、分布式、微服務架構(gòu)的原理，JVM性能優(yōu)化、分布式架構(gòu)等這些成為架構(gòu)師必備的知識體系。還能領取免費的學習資源，目前受益良多
因此，下一步要進行大量的分析，結(jié)合行業(yè)，以及參考網(wǎng)站，給客戶提供方案。
需求功能矩陣
這是需求管理傳統(tǒng)的做法，會使用用例圖或模塊圖（需求列表）進行需求的描述。
這樣做常常忽視掉一個很重要的需求（非功能需求），因此推薦大家使用需求功能矩陣，進行需求描述。
本電商網(wǎng)站的需求矩陣如下：
網(wǎng)站初級架構(gòu)
一般網(wǎng)站，剛開始的做法，是三臺服務器，一臺部署應用，一臺部署數(shù)據(jù)庫，一臺部署 NFS 文件系統(tǒng)。
這是前幾年比較傳統(tǒng)的做法，之前見到一個網(wǎng)站 10 萬多會員，垂直服裝設計門戶，N 多圖片。
使用了一臺服務器部署了應用，數(shù)據(jù)庫以及圖片存儲。出現(xiàn)了很多性能問題，如下圖：
但是，目前主流的網(wǎng)站架構(gòu)已經(jīng)發(fā)生了翻天覆地的變化。一般都會采用集群的方式，進行高可用設計。
至少是上面這個樣子：
使用集群對應用服務器進行冗余，實現(xiàn)高可用。（負載均衡設備可與應用一塊部署）
使用數(shù)據(jù)庫主備模式，實現(xiàn)數(shù)據(jù)備份和高可用。
系統(tǒng)容量預估
預估步驟：
1.注冊用戶數(shù)-日均 UV 量-每日的 PV 量-每天的并發(fā)量。
2.峰值預估：平常量的 2~3 倍。
3.根據(jù)并發(fā)量（并發(fā)，事務數(shù)），存儲容量計算系統(tǒng)容量。
根據(jù)客戶需求：3~5 年用戶數(shù)達到 1000 萬注冊用戶，可以做每秒并發(fā)數(shù)預估：
1.每天的 UV 為 200 萬（二八原則）。
2.每日每天點擊瀏覽 30 次。
3.PV 量：200*30=6000 萬。
4.集中訪問量：240.2=4.8 小時會有 6000 萬0.8=4800 萬（二八原則）。
5.每分并發(fā)量：4.8*60=288 分鐘，每分鐘訪問 4800/288=16.7 萬（約等于）。
6.每秒并發(fā)量：16.7萬/60=2780（約等于）。
7.假設：高峰期為平常值的三倍，則每秒的并發(fā)數(shù)可以達到 8340 次。
8.1 毫秒=1.3 次訪問。
沒好好學數(shù)學后悔了吧？?。ú恢酪陨纤闶欠裼绣e誤，呵呵~~）
服務器預估：（以 Tomcat 服務器舉例）
按一臺 Web 服務器，支持每秒 300 個并發(fā)計算。平常需要 10 臺服務器（約等于）；[tomcat 默認配置是 150]，高峰期需要 30 臺服務器。
容量預估：70/90 原則
系統(tǒng) CPU 一般維持在 70% 左右的水平，高峰期達到 90% 的水平，是不浪費資源，并比較穩(wěn)定的。內(nèi)存，IO 類似。
以上預估僅供參考，因為服務器配置，業(yè)務邏輯復雜度等都有影響。在此 CPU，硬盤，網(wǎng)絡等不再進行評估。
網(wǎng)站架構(gòu)分析
根據(jù)以上預估，有幾個問題：
1.需要部署大量的服務器，高峰期計算，可能要部署 30 臺 Web 服務器。并且這三十臺服務器，只有秒殺，活動時才會用到，存在大量的浪費。
2.所有的應用部署在同一臺服務器，應用之間耦合嚴重。需要進行垂直切分和水平切分。
3.大量應用存在冗余代碼。
4.服務器 Session 同步耗費大量內(nèi)存和網(wǎng)絡帶寬。
5.數(shù)據(jù)需要頻繁訪問數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)庫訪問壓力巨大。
大型網(wǎng)站一般需要做以下架構(gòu)優(yōu)化（優(yōu)化是架構(gòu)設計時，就要考慮的，一般從架構(gòu)/代碼級別解決，調(diào)優(yōu)主要是簡單參數(shù)的調(diào)整，比如 JVM 調(diào)優(yōu)；如果調(diào)優(yōu)涉及大量代碼改造，就不是調(diào)優(yōu)了，屬于重構(gòu)）：
1.業(yè)務拆分
2.應用集群部署（分布式部署，集群部署和負載均衡）
3.多級緩存
4.單點登錄（分布式 Session）
5.數(shù)據(jù)庫集群（讀寫分離，分庫分表）
6.服務化
7.消息隊列
8.其他技術
網(wǎng)站架構(gòu)優(yōu)化
業(yè)務拆分
根據(jù)業(yè)務屬性進行垂直切分，劃分為產(chǎn)品子系統(tǒng)，購物子系統(tǒng)，支付子系統(tǒng)，評論子系統(tǒng)，客服子系統(tǒng)，接口子系統(tǒng)（對接如進銷存，短信等外部系統(tǒng)）。
根據(jù)業(yè)務子系統(tǒng)進行等級定義，可分為：
核心系統(tǒng)，產(chǎn)品子系統(tǒng)，購物子系統(tǒng)，支付子系統(tǒng)。
非核心系統(tǒng)，評論子系統(tǒng)，客服子系統(tǒng)，接口子系統(tǒng)。
業(yè)務拆分作用：提升為子系統(tǒng)可由專門的團隊和部門負責，專業(yè)的人做專業(yè)的事，解決模塊之間耦合以及擴展性問題；每個子系統(tǒng)單獨部署，避免集中部署導致一個應用掛了，全部應用不可用的問題。
等級定義作用：用于流量突發(fā)時，對關鍵應用進行保護，實現(xiàn)優(yōu)雅降級；保護關鍵應用不受到影響。
拆分后的架構(gòu)圖：
參考部署方案 2：
如上圖每個應用單獨部署，核心系統(tǒng)和非核心系統(tǒng)組合部署。
應用集群部署（分布式，集群，負載均衡）
分布式部署：將業(yè)務拆分后的應用單獨部署，應用直接通過 RPC 進行遠程通信。
集群部署：電商網(wǎng)站的高可用要求，每個應用至少部署兩臺服務器進行集群部署。
負載均衡：是高可用系統(tǒng)必須的，一般應用通過負載均衡實現(xiàn)高可用，分布式服務通過內(nèi)置的負載均衡實現(xiàn)高可用，關系型數(shù)據(jù)庫通過主備方式實現(xiàn)高可用。
集群部署后架構(gòu)圖：
多級緩存
緩存按照存放的位置一般可分為兩類本地緩存和分布式緩存。本案例采用二級緩存的方式，進行緩存的設計。
一級緩存為本地緩存，二級緩存為分布式緩存。（還有頁面緩存，片段緩存等，那是更細粒度的劃分）
一級緩存，緩存數(shù)據(jù)字典，和常用熱點數(shù)據(jù)等基本不可變/有規(guī)則變化的信息，二級緩存緩存需要的所有緩存。
當一級緩存過期或不可用時，訪問二級緩存的數(shù)據(jù)。如果二級緩存也沒有，則訪問數(shù)據(jù)庫。
緩存的比例，一般 1:4，即可考慮使用緩存。（理論上是 1:2 即可）：
根據(jù)業(yè)務特性可使用以下緩存過期策略：
1.緩存自動過期
2.緩存觸發(fā)過期
單點登錄（分布式 Session）
系統(tǒng)分割為多個子系統(tǒng)，獨立部署后，不可避免的會遇到會話管理的問題。一般可采用 Session 同步，Cookies，分布式 Session 方式。電商網(wǎng)站一般采用分布式 Session 實現(xiàn)。
再進一步可以根據(jù)分布式 Session，建立完善的單點登錄或賬戶管理系統(tǒng)。
流程說明如上圖：
用戶第一次登錄時，將會話信息（用戶 ID 和用戶信息），比如以用戶 ID 為 Key，寫入分布式 Session。
用戶再次登錄時，獲取分布式 Session，是否有會話信息，如果沒有則調(diào)到登錄頁。
一般采用 Cache 中間件實現(xiàn)，建議使用 Redis，因此它有持久化功能，方便分布式 Session 宕機后，可以從持久化存儲中加載會話信息。
存入會話時，可以設置會話保持的時間，比如 15 分鐘，超過后自動超時。在此我向大家推薦一個架構(gòu)學習交流圈。交流學習「企鵝」「君羊」號：948368769 里面會分享一些資深架構(gòu)師錄制的視頻錄像：有Spring，MyBatis，Netty源碼分析，高并發(fā)、高性能、分布式、微服務架構(gòu)的原理，JVM性能優(yōu)化、分布式架構(gòu)等這些成為架構(gòu)師必備的知識體系。還能領取免費的學習資源，目前受益良多
結(jié)合 Cache 中間件，實現(xiàn)的分布式 Session，可以很好的模擬 Session 會話。
數(shù)據(jù)庫集群（讀寫分離，分庫分表）
大型網(wǎng)站需要存儲海量的數(shù)據(jù)，為達到海量數(shù)據(jù)存儲，高可用，高性能一般采用冗余的方式進行系統(tǒng)設計。一般有兩種方式讀寫分離和分庫分表。
讀寫分離：一般解決讀比例遠大于寫比例的場景，可采用一主一備，一主多備或多主多備方式。
本案例在業(yè)務拆分的基礎上，結(jié)合分庫分表和讀寫分離，如上圖：
業(yè)務拆分后：每個子系統(tǒng)需要單獨的庫。
如果單獨的庫太大，可以根據(jù)業(yè)務特性，進行再次分庫，比如商品分類庫，產(chǎn)品庫。
分庫后，如果表中有數(shù)據(jù)量很大的，則進行分表，一般可以按照 ID，時間等進行分表；（高級的用法是一致性 Hash）
在分庫、分表的基礎上，進行讀寫分離。
相關中間件可參考 Cobar（阿里，目前已不在維護），TDDL（阿里），Atlas（奇虎360），MyCat。
分庫分表后序列的問題，JOIN，事務的問題，會在分庫分表主題分享中介紹。
服務化
將多個子系統(tǒng)公用的功能/模塊，進行抽取，作為公用服務使用。比如本案例的會員子系統(tǒng)就可以抽取為公用的服務。
消息隊列
消息隊列可以解決子系統(tǒng)/模塊之間的耦合，實現(xiàn)異步，高可用，高性能的系統(tǒng)。它是分布式系統(tǒng)的標準配置。
本案例中，消息隊列主要應用在購物，配送環(huán)節(jié)：
用戶下單后，寫入消息隊列，后直接返回客戶端。
庫存子系統(tǒng)：讀取消息隊列信息，完成減庫存。
配送子系統(tǒng)：讀取消息隊列信息，進行配送。
目前使用較多的 MQ 有 Active MQ、Rabbit MQ、Zero MQ、MS MQ 等，需要根據(jù)具體的業(yè)務場景進行選擇，建議可以研究下 Rabbit MQ。
其他架構(gòu)（技術）
除了以上介紹的業(yè)務拆分，應用集群，多級緩存，單點登錄，數(shù)據(jù)庫集群，服務化，消息隊列外，還有 CDN，反向代理，分布式文件系統(tǒng)，大數(shù)據(jù)處理等系統(tǒng)。
大型網(wǎng)站的架構(gòu)是根據(jù)業(yè)務需求不斷完善的，根據(jù)不同的業(yè)務特征會做特定的設計和考慮。
本文只是講述一個常規(guī)大型網(wǎng)站會涉及的一些技術和手段，希望能給大家?guī)韱l(fā)。
重慶分公司
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