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用戶多，分布廣泛
大流量，高并發(fā)
海量數(shù)據(jù)，服務(wù)高可用
安全環(huán)境惡劣，易受網(wǎng)絡(luò)攻擊
功能多，變更快，頻繁發(fā)布
從小到大，漸進(jìn)發(fā)展
以用戶為中心
免費(fèi)服務(wù)，付費(fèi)體驗(yàn)
高性能：提供快速的訪問體驗(yàn)。
高可用：網(wǎng)站服務(wù)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。
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。
擴(kuò)展性：方便的通過新增/移除方式，增加/減少新的功能/模塊。
敏捷性：隨需應(yīng)變，快速響應(yīng)；
分層：一般可分為，應(yīng)用層，服務(wù)層，數(shù)據(jù)層，管理層，分析層；
分割：一般按照業(yè)務(wù)/模塊/功能特點(diǎn)進(jìn)行劃分，比如應(yīng)用層分為首頁，用戶中心。
分布式：將應(yīng)用分開部署（比如多臺物理機(jī)），通過遠(yuǎn)程調(diào)用協(xié)同工作。
集群：一個應(yīng)用/模塊/功能部署多份（如：多臺物理機(jī)），通過負(fù)載均衡共同提供對外訪問。
緩存：將數(shù)據(jù)放在距離應(yīng)用或用戶最近的位置，加快訪問速度。
異步：將同步的操作異步化?？蛻舳税l(fā)出請求，不等待服務(wù)端響應(yīng)，等服務(wù)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(yīng)——通知 模式。
冗余：增加副本，提高可用性，安全性，性能。
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(jī)制。
自動化：將重復(fù)的，不需要人工參與的事情，通過工具的方式，使用機(jī)器完成。
敏捷性：積極接受需求變更，快速響應(yīng)業(yè)務(wù)發(fā)展需求。
以用戶為中心，提供快速的網(wǎng)頁訪問體驗(yàn)。主要參數(shù)有較短的響應(yīng)時間，較大的并發(fā)處理能力，較高的吞吐量，穩(wěn)定的性能參數(shù)。
可分為前端優(yōu)化，應(yīng)用層優(yōu)化，代碼層優(yōu)化，存儲層優(yōu)化。
前端優(yōu)化：網(wǎng)站業(yè)務(wù)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(yīng)用層優(yōu)化：處理網(wǎng)站業(yè)務(wù)的服務(wù)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(fù)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；
大型網(wǎng)站應(yīng)該在任何時候都可以正常訪問。正常提供對外服務(wù)。因?yàn)榇笮途W(wǎng)站的復(fù)雜性，分布式，廉價(jià)服務(wù)器，開源數(shù)據(jù)庫，操作系統(tǒng)等特點(diǎn)。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，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(biāo)。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(yīng)用層：一般設(shè)計(jì)為無狀態(tài)的，對于每次請求，使用哪一臺服務(wù)器處理是沒有影響的。一般使用負(fù)載均衡技術(shù)（需要解決 Session 同步問題），實(shí)現(xiàn)高可用。
服務(wù)層：負(fù)載均衡，分級管理，快速失?。ǔ瑫r設(shè)置），異步調(diào)用，服務(wù)降級，冪等設(shè)計(jì)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(rèn)，轉(zhuǎn)移，恢復(fù)）。數(shù)據(jù)高可用方面著名的理論基礎(chǔ)是 CAP 理論（持久性，可用性，數(shù)據(jù)一致性[強(qiáng)一致，用戶一致，最終一致]）
伸縮性是指在不改變原有架構(gòu)設(shè)計(jì)的基礎(chǔ)上，通過添加/減少硬件（服務(wù)器）的方式，提高/降低系統(tǒng)的處理能力。
應(yīng)用層：對應(yīng)用進(jìn)行垂直或水平切分。然后針對單一功能進(jìn)行負(fù)載均衡（DNS,HTTP[反向代理],IP,鏈路層）。
服務(wù)層：與應(yīng)用層類似；
數(shù)據(jù)層：分庫，分表，NOSQL 等；常用算法 Hash，一致性 Hash。
可以方便的進(jìn)行功能模塊的新增/移除，提供代碼/模塊級別良好的可擴(kuò)展性。
模塊化，組件化：高內(nèi)聚，內(nèi)耦合，提高復(fù)用性，擴(kuò)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(shè)計(jì)模式：應(yīng)用面向?qū)ο笏枷耄瓌t，使用設(shè)計(jì)模式，進(jìn)行代碼層面的設(shè)計(jì)。
消息隊(duì)列：模塊化的系統(tǒng)，通過消息隊(duì)列進(jìn)行交互，使模塊之間的依賴解耦。
分布式服務(wù)：公用模塊服務(wù)化，提供其他系統(tǒng)使用，提高可重用性，擴(kuò)展性。
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(jī)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(jī)制，從政策層面，組織層面進(jìn)行保障。比如服務(wù)器密碼不能泄露，密碼每月更新，并且三次內(nèi)不能重復(fù)；每周安全掃描等。以制度化的方式，加強(qiáng)安全體系的建設(shè)。同時，需要注意與安全有關(guān)的各個環(huán)節(jié)。安全問題不容忽視。包括基礎(chǔ)設(shè)施安全，應(yīng)用系統(tǒng)安全，數(shù)據(jù)保密安全等。
基礎(chǔ)設(shè)施安全：硬件采購，操作系統(tǒng)，網(wǎng)絡(luò)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(bǔ)漏洞，安裝殺毒軟件防火墻。防范病毒，后門。設(shè)置防火墻策略，建立 DDOS 防御系統(tǒng)，使用攻擊檢測系統(tǒng)，進(jìn)行 子網(wǎng)隔離等手段。
應(yīng)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。防止跨站腳本攻擊（XSS），注入攻擊，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(yīng)用防火墻（比如：ModSecurity），進(jìn)行安全漏洞掃描等措施，加強(qiáng)應(yīng)用級別的安全。
數(shù)據(jù)保密安全：存儲安全（存在在可靠的設(shè)備，實(shí)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(fù)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(xiàng)散列加密[MD5,SHA]，對稱加密[DES,3DES,RC]），非對稱加密[RSA]等。
網(wǎng)站的架構(gòu)設(shè)計(jì)，運(yùn)維管理要適應(yīng)變化，提供高伸縮性，高擴(kuò)展性。方便的應(yīng)對快速的業(yè)務(wù)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(wù)，產(chǎn)品，技術(shù)，運(yùn)維統(tǒng)一起來，隨需應(yīng)變，快速響應(yīng)。
以上采用七層邏輯架構(gòu)，第一層客戶層，第二層前端優(yōu)化層，第三層應(yīng)用層，第四層服務(wù)層，第五層數(shù)據(jù)存儲層，第六層大數(shù)據(jù)存儲層，第七層大數(shù)據(jù)處理層。
客戶層：支持 PC 瀏覽器和手機(jī) APP。差別是手機(jī) APP 可以直接訪問通過 IP 訪問，反向代理服務(wù)器。
前端層：使用 DNS 負(fù)載均衡，CDN 本地加速以及反向代理服務(wù)；
應(yīng)用層：網(wǎng)站應(yīng)用集群；按照業(yè)務(wù)進(jìn)行垂直拆分，比如商品應(yīng)用，會員中心等；
服務(wù)層：提供公用服務(wù)，比如用戶服務(wù)，訂單服務(wù)，支付服務(wù)等；
數(shù)據(jù)層：支持關(guān)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；
大數(shù)據(jù)存儲層：支持應(yīng)用層和服務(wù)層的日志數(shù)據(jù)收集，關(guān)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；
大數(shù)據(jù)處理層：通過 Mapreduce 進(jìn)行離線數(shù)據(jù)分析或 Storm 實(shí)時數(shù)據(jù)分析，并將處理后的數(shù)據(jù)存入關(guān)系型數(shù)據(jù)庫。（實(shí)際使用中，離線數(shù)據(jù)和實(shí)時數(shù)據(jù)會按照業(yè)務(wù)要求進(jìn)行分類處理，并存入不同的數(shù)據(jù)庫中，供應(yīng)用層或服務(wù)層使用）。
一般網(wǎng)站，剛開始的做法，是三臺服務(wù)器，一臺部署應(yīng)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(shè)計(jì)門戶，N 多圖片。使用了一臺服務(wù)器部署了應(yīng)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(jìn)行高可用設(shè)計(jì)。至少是下面這個樣子。
（1） 使用集群對應(yīng)用服務(wù)器進(jìn)行冗余，實(shí)現(xiàn)高可用；（負(fù)載均衡設(shè)備可與應(yīng)用一塊部署）
使用數(shù)據(jù)庫主備模式，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)備份和高可用；
預(yù)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(yù)估：平常量的 2~3 倍；
（3） 根據(jù)并發(fā)量（并發(fā)，事務(wù)數(shù)），存儲容量計(jì)算系統(tǒng)容量。
客戶需求：3~5 年用戶數(shù)達(dá)到 1000 萬注冊用戶；
每秒并發(fā)數(shù)預(yù)估：
（1） 每天的 UV 為 200 萬（二八原則）；
（2） 每日每天點(diǎn)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(shè)：高峰期為平常值的三倍，則每秒的并發(fā)數(shù)可以達(dá)到 8340 次。
（8） 1 毫秒=1.3 次訪問；
沒好好學(xué)數(shù)學(xué)后悔了吧？?。ú恢酪陨纤闶欠裼绣e誤，呵呵~~）
服務(wù)器預(yù)估：（以 tomcat 服務(wù)器舉例）
（1） 按一臺 web 服務(wù)器，支持每秒 300 個并發(fā)計(jì)算。平常需要 10 臺服務(wù)器（約等于）；[tomcat 默認(rèn)配置是 150]
（2） 高峰期：需要 30 臺服務(wù)器；
容量預(yù)估：70/90 原則
系統(tǒng) CPU 一般維持在 70%左右的水平，高峰期達(dá)到 90%的水平，是不浪費(fèi)資源，并比較穩(wěn)定的。內(nèi)存，IO 類似。
以上預(yù)估僅供參考，因?yàn)榉?wù)器配置，業(yè)務(wù)邏輯復(fù)雜度等都有影響。在此 CPU，硬盤，網(wǎng)絡(luò)等不再進(jìn)行評估。
根據(jù)以上預(yù)估，有幾個問題：
需要部署大量的服務(wù)器，高峰期計(jì)算，可能要部署 30 臺 Web 服務(wù)器。并且這三十臺服務(wù)器，只有秒殺，活動時才會用到，存在大量的浪費(fèi)。
所有的應(yīng)用部署在同一臺服務(wù)器，應(yīng)用之間耦合嚴(yán)重。需要進(jìn)行垂直切分和水平切分。
大量應(yīng)用存在冗余代碼
服務(wù)器 SESSION 同步耗費(fèi)大量內(nèi)存和網(wǎng)絡(luò)帶寬
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(shè)計(jì)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)）：
業(yè)務(wù)拆分
應(yīng)用集群部署（分布式部署，集群部署和負(fù)載均衡）
多級緩存
單點(diǎn)登錄（分布式 Session）
數(shù)據(jù)庫集群（讀寫分離，分庫分表）
服務(wù)化
消息隊(duì)列
其他技術(shù)
根據(jù)業(yè)務(wù)屬性進(jìn)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(jìn)銷存，短信等外部系統(tǒng)）。
根據(jù)業(yè)務(wù)子系統(tǒng)進(jìn)行等級定義，可分為核心系統(tǒng)和非核心系統(tǒng)。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：評論子系統(tǒng)，客服子系統(tǒng)，接口子系統(tǒng)。
業(yè)務(wù)拆分作用：提升為子系統(tǒng)可由專門的團(tuán)隊(duì)和部門負(fù)責(zé)，專業(yè)的人做專業(yè)的事，解決模塊之間耦合以及擴(kuò)展性問題；每個子系統(tǒng)單獨(dú)部署，避免集中部署導(dǎo)致一個應(yīng)用掛了，全部應(yīng)用不可用的問題。
等級定義作用：用于流量突發(fā)時，對關(guān)鍵應(yīng)用進(jìn)行保護(hù)，實(shí)現(xiàn)優(yōu)雅降級；保護(hù)關(guān)鍵應(yīng)用不受到影響。
拆分后的架構(gòu)圖：
參考部署方案 2
（1） 如上圖每個應(yīng)用單獨(dú)部署
（2） 核心系統(tǒng)和非核心系統(tǒng)組合部署
分布式部署：將業(yè)務(wù)拆分后的應(yīng)用單獨(dú)部署，應(yīng)用直接通過 RPC 進(jìn)行遠(yuǎn)程通信；
集群部署：電商網(wǎng)站的高可用要求，每個應(yīng)用至少部署兩臺服務(wù)器進(jìn)行集群部署；
負(fù)載均衡：是高可用系統(tǒng)必須的，一般應(yīng)用通過負(fù)載均衡實(shí)現(xiàn)高可用，分布式服務(wù)通過內(nèi)置的負(fù)載均衡實(shí)現(xiàn)高可用，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫通過主備方式實(shí)現(xiàn)高可用。
集群部署后架構(gòu)圖：
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(jìn)行緩存的設(shè)計(jì)。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(xì)粒度的劃分）
一級緩存，緩存數(shù)據(jù)字典，和常用熱點(diǎn)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(dāng)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(wù)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；
系統(tǒng)分割為多個子系統(tǒng)，獨(dú)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(shí)現(xiàn)。
再進(jìn)一步可以根據(jù)分布式 Session，建立完善的單點(diǎn)登錄或賬戶管理系統(tǒng)。
流程說明
（1） 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；
（2） 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；
（3） 一般采用 Cache 中間件實(shí)現(xiàn)，建議使用 redis，因?yàn)樗谐志没δ?，方便分布?Session 宕機(jī)后，可以從持久化存儲中加載會話信息；
（4） 存入會話時，可以設(shè)置會話保持的時間，比如 15 分鐘，超過后自動超時；
結(jié)合 Cache 中間件，實(shí)現(xiàn)的分布式 Session，可以很好的模擬 Session 會話。
大型網(wǎng)站需要存儲海量的數(shù)據(jù)，為達(dá)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(jìn)行系統(tǒng)設(shè)計(jì)。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(yuǎn)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(wù)拆分的基礎(chǔ)上，結(jié)合分庫分表和讀寫分離。如下圖：
（1） 業(yè)務(wù)拆分后：每個子系統(tǒng)需要單獨(dú)的庫；
（2） 如果單獨(dú)的庫太大，可以根據(jù)業(yè)務(wù)特性，進(jìn)行再次分庫，比如商品分類庫，產(chǎn)品庫；
（3） 分庫后，如果表中有數(shù)據(jù)量很大的，則進(jìn)行分表，一般可以按照 Id，時間等進(jìn)行分表；（高級的用法是一致性 Hash）
（4） 在分庫，分表的基礎(chǔ)上，進(jìn)行讀寫分離；
相關(guān)中間件可參考 Cobar（阿里，目前已不在維護(hù)），TDDL（阿里），Atlas（奇虎 360），MyCat（在 Cobar 基礎(chǔ)上，國內(nèi)很多牛人，號稱國內(nèi)第一開源項(xiàng)目）。
分庫分表后序列的問題，JOIN，事務(wù)的問題，會在分庫分表主題分享中，介紹。
將多個子系統(tǒng)公用的功能/模塊，進(jìn)行抽取，作為公用服務(wù)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(wù)。
消息隊(duì)列可以解決子系統(tǒng)/模塊之間的耦合，實(shí)現(xiàn)異步，高可用，高性能的系統(tǒng)。是分布式系統(tǒng)的標(biāo)準(zhǔn)配置。本案例中，消息隊(duì)列主要應(yīng)用在購物，配送環(huán)節(jié)。
（1） 用戶下單后，寫入消息隊(duì)列，后直接返回客戶端；
（2） 庫存子系統(tǒng)：讀取消息隊(duì)列信息，完成減庫存；
（3） 配送子系統(tǒng)：讀取消息隊(duì)列信息，進(jìn)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(wù)場景進(jìn)行選擇。建議可以研究下 Rabbit MQ。
除了以上介紹的業(yè)務(wù)拆分，應(yīng)用集群，多級緩存，單點(diǎn)登錄，數(shù)據(jù)庫集群，服務(wù)化，消息隊(duì)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)。
此處不詳細(xì)介紹，大家可以問度娘/Google，有機(jī)會的話也可以分享給大家。
關(guān)于“大型電商分布式架構(gòu)是怎樣的”這篇文章的內(nèi)容就介紹到這里，感謝各位的閱讀！相信大家對“大型電商分布式架構(gòu)是怎樣的”知識都有一定的了解，大家如果還想學(xué)習(xí)更多知識，歡迎關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道。
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