文章作者：李涛（个人微信号：litao851025，备注技术交流） 本文授权转载自：http://www.geekhalo.com
对于一个大型网站，主要有以下几个特征：
支撑海量数据
非常高的访问量
我们常见的大型网站，如百度、淘宝、京东等，都是一个分布式系统。这么复杂的系统也不是一天建成的，每个系统都经历了漫长的演变过程。
在大型网站中，其最核心的功能就是 计算 和 存储。因此系统演变过程也主要围绕这两点进行。
在网站刚刚起步时，数据量、访问量都非常小，通常情况下，只需一台应用服务器就可以了。
起步时，我们把所有资源全部打包到部署文件中(如 XXX.war)，其中包括
class 文件、依赖 jar等；
js、css、图片等静态资源；
对于用户上传文件的场景，直接在服务器上新建一个目录，将上传的文件放置在目录即可。
然后，将打好的发布包放到 Web 容器中，比如 Tomcat，最后启动容器，让其直接对外提供服务。
该部署策略有以下几个特征：
用户通过浏览器直接与 Java 应用程序进行交互（通常是 Tomcat）；
Java 应用程序通过 JDBC 与本机的数据库进行交互（如 MySQL）；
如果存在文件读写的需求，Java 应用程序通过文件接口直接对文件进行操作。
这时，有人会问，Java 应用程序直接对外，会不会存在一些安全或性能方面的问题呢？
是的，Tomcat 这种 Web 容器对链接的保持能力比较弱，当存在大量链接时，性能下降很快。同时，Tomcat 并不擅长静态资源的处理，对此，我们可以引入 Nginx，以缓解 Tomcat 的压力。
我们在单机部署基础上，添加 Nginx，也就有了进阶方案。
该方案存在以下特征：
用户不在直接与 Java 应用程序进行交互，而是与 Nginx 进行交互；
Tomcat 挂在 Nginx 后，对动态请求进行处理；
对于静态资源的访问，通过 Nginx 直接访问文件系统；
当有文件写需求时，通过 Java 应用程序直接写入磁盘。
此时，架构显得清晰很多，但我们发现一个问题，就是系统对静态资源和动态资源的处理是完全不同的。
对于静态资源的处理，相对简单，只是简单的文件读写。而，动态请求（也就是我们的业务承载者）会随着业务的发展越来越复杂。
由于 静态请求 与 动态请求 采用不同的处理策略，我们可以将其进行分离。
该部署方案存在以下特性：
通过不同的域名对 动态请求 和 静态请求 进行分离；
新增 静态资源服务器，专门处理静态请求，并在服务器上部署 Java 应用程序，处理文件写需求；Nginx 只负责文件的读操作；
对 动态请求 进行独立部署，应用程序将文件的写请求转发到静态服务器进行处理；
静态资源服务器功能单一，部署繁琐，有没有一种更好的策略呢？
答案就是云服务，比如阿里云的 OSS 提供静态资源存储服务。CDN 提供访问加速服务，两者结合使用，就得到了一个海量容量并且性能超强的静态资源服务器（集群）。
结合 OSS 和 CDN，静态请求不会成为系统的瓶颈，因此，接下来只对动态请求进行讨论。
随着系统访问量的增加，动态请求出现了明显的瓶颈。
由于所有的动态请求全部由一台应用服务器进行处理，当访问量上升时，这台服务就成了系统的瓶颈。此时，我们需要将系统中的多个组件部署到不同的服务器上。
新部署有以下特征：
对 Nginx 进行独立部署，形成 Web 集群；
对 Java 应用程序进行独立部署，形成 应用集群；
对 数据库 进行独立部署；
Web 集群 与 应用集群 间通过 HTTP 协议进行交互；
应用集群 与 数据库 间通过 JDBC 协议进行交互。
应用集群化，会面临很多挑战，主要的焦点是如何有效的分配用户请求。
首先要解决的问题便是，用户如何将请求发送到不同的 Nginx 中，最常见的方式便是 DNS 轮询。
大多域名注册商都支持多条 A 记录的解析，其实这就是 DNS 轮询，DNS 服务器将解析请求按照 A 记录的顺序，逐一分配到不同的 IP 上，这样就完成了简单的负载均衡。
这里的负载均衡器主要指的是 Nginx 的反向代理功能。当用户请求发送到 Nginx 后，Nginx 需要决定将请求转发到哪台应用服务器上。
反向代理（Reverse Proxy）是指以代理服务器来接受 internet 上的连接请求，然后将请求转发给内部网络上的服务器，并将从服务器上得到的结果返回给 internet 上请求连接的客户端，此时代理服务器对外就表现为一个反向代理服务器。
Nginx 对于后台服务器配置比较灵活，可以同时配置多台服务器，并根据负载策略将请求分发给后台服务器。
在单机时代，我们的请求只会发送到同一台机器上，不存在会话问题。当将应用集群部署时，用户的多次请求会发送到不同的应用服务器上。此时，如何对会话进行同步便是棘手问题。
这种方案主要由 Nginx 处理，让同样 session 请求每次都发送到同一台服务器进行处理。
Nginx 会将相同用户的请求发送到同一台应用服务器中。
这是最简单的策略，但存在一定的问题：
Web 服务器重启 Session 丢失；
负载均衡需要进行应用层解析（第7层），性能损耗较大；
负载均衡器变为一个有状态的点，不易容灾；
会话问题的根源在于 Session 由多个应用维护，我们可以使用某种机制，在多台 Web 服务间进行 Session 的数据同步。
由 Session 同步器在各个 Java 应用程序间完成 Session 的同步，最终使每个服务器中都存在所有用户的 Session 数据。
这个方案的问题：
造成网络开销；
每台 Web 服务器都保存所有的 Session，内存开销大；
我们可以将 Session 从 Web 服务中抽取出来，并对其进行集中存储。
将 Session 信息保存到 Session 存储集群中，Java 应用程序不在负责 Session 的存储。
这个方案的问题：
读取Session引入了网络开销；
存储设施问题影响应用；
还可以将 session 数据放在 cookie 中，然后在 Web 服务器上从 cookie 中生成对应的 Session 数据。
将 Session 数据编码到 Cookie 中，每次 Java 应用程序使用 Session 时，都从 Cookie 中重建 Session。
该方案的问题：
受到 Cookie 大小的限制；
存在安全性问题；
每次都携带巨大的 Cookie，带宽消耗严重；
每次都进行 Session 数据恢复，加大应用服务器的负担；
随着系统访问量的持续增加，面对大量的数据读取请求，数据库有些不堪重负。
此时，我们需要对数据库进行优化。
通常情况下，数据库的读会成为系统的瓶颈。对此，我们可以使用数据库主从机制，通过添加多个从库来减缓读压力。
与之前部署相比，该架构只是为数据库增加了若干个从库：
对数据库实施 主从 部署策略；
对于数据的写请求，只能在 主库 上进行；
对于数据的读请求，可以在任意的 从库 上进行；
主库与从库间，通过 数据库同步策略 进行数据同步。
由于主库与从库间的数据同步需要时间，会出现数据不一致的情况，这块是业务上需要慎重考虑的一点。
随着业务越来越复杂，对功能和性能的要求也越来越高，最常见的便是数据库 like 语句性能已经无法满足需求；对于某些热点数据的访问，其性能也下降很快。
此时，我们需要引入其他组件来有针对性的解决问题。
针对数据库的 like 语句，通常情况下，是通过引入搜索引擎来解决；而热点数据的访问加速，是通过引入缓存服务来解决。
该架构的特征如下：
添加 搜索集群，用以提升数据检索性能；
添加 缓存集群，用以提升热点数据访问性能。
在对数据查询进行优化后，慢慢的系统的写性能成为了瓶颈。
此时，需要对数据的写性能进行扩展。
随着数据量的增长，写请求量的增加，数据库的写入逐渐成为了瓶颈。常规的写性能优化便是对数据库进行分库分表。
将不同的业务数据放到不同的数据库实例中。
把同一个表中的数据拆分到多的数据库中。
随着研发团队的规模越来越多，大家同时在一个项目中进行开发，导致频繁的冲突和相互影响。
此时，会将整个应用程序根据功能模块进行拆分，从而形成多个子网站或子频道。
面对一个巨无霸式的应用，就像面对一团毛线团，总有一种无法下手的感觉。对此，可以将其进行拆分，将其拆分为多个应用，每个应用独立开发、独立部署、独立维护。
该部署方案更加灵活，大大降低维护成本。
通过不同的域名或 URL 将整个系统分解为多个子系统；
用户通过浏览器将各子系统拼接成一个完整的系统；
各系统间存在少量交互，甚至没有交互；
问题慢慢展现出来，系统间公共部分没有统一维护点，同样的功能、同样的代码分布在各个系统中。
当然，我们可以通过发布 jar 包的方式，共享功能代码；但当 jar 升级时，就需要所有的子系统同步升级，运维开销巨大。此时，我们需要引入服务化架构。
我们可以将通用功能封装成一个服务，独立开发、独立部署、独立维护。
在该方案中，我们将业务逻辑进行了进一步拆分：
整理各个系统间通用业务功能，将其封装为服务，以承载核心业务逻辑，构建成 服务集群；
原来的子系统或子频道，变成薄薄的一层，不承载核心业务，只是根据业务流程对业务服务进行编排；
应用服务与业务服务间通过 HTTP 或 其他协议进行通信，常见的包括 Dubbo、Thrift等。
服务化解决了系统之间的直接调用问题，也就是常说的 RPC，整个系统的协调点全部由应用服务完成。这种架构适用于多种场景，但在一些需要异步处理的极端场景就显得有心无力了。
此时，我们需要引入消息中间件。
服务化解决了直接调用问题，对于异步调用，最常见的便是消息中间件。
相比之前的架构，变化很小，只是在各个业务服务间添加了另外的一种调用方式。
冰冻三尺非一日之寒，一个大型系统的构建也不是一朝一夕的事情。我们需要根据业务情况、数据量情况、请求量情况对系统进行合理规划。
切记，架构不是越复杂越好，而是“适合自己的便是最好的”。
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