《大型網(wǎng)站技術(shù)架構(gòu)》讀書(shū)筆記 - 網(wǎng)站的技術(shù)升級(jí)路線(xiàn) 

本文描述網(wǎng)站從小到大演變過(guò)程中的技術(shù)升級(jí)路線(xiàn),；

1.初始架構(gòu)

一臺(tái)服務(wù)器,，應(yīng)用、DB,、文件都在一塊,，使用經(jīng)典的LAMP模式構(gòu)建整個(gè)站點(diǎn)； 
優(yōu)點(diǎn)很明顯,，開(kāi)發(fā)部署都簡(jiǎn)單,，船小好掉頭，做不起來(lái)也虧不了多少,；

2.應(yīng)用服務(wù)與數(shù)據(jù)分離

隨著訪(fǎng)問(wèn)量的增長(zhǎng),，出現(xiàn)問(wèn)題了：web性能變差，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)空間不夠 
這時(shí)候需要更多的服務(wù)器,，首要任務(wù)是將數(shù)據(jù)庫(kù)分離出來(lái),，單獨(dú)占用一臺(tái)服務(wù)器，如果文件讀寫(xiě)多,，需要增加文件服務(wù)器,；不同的服務(wù)器對(duì)硬件的要求也不盡相同： 
應(yīng)用服務(wù)器需要處理大量業(yè)務(wù)邏輯，這需要更強(qiáng)的CPU,； 
數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器需要快速磁盤(pán)檢索和數(shù)據(jù)緩存,，這需要更快的硬盤(pán)和更大的內(nèi)存； 
文件服務(wù)器需要存儲(chǔ)用戶(hù)上傳的文件,，需要更大的硬盤(pán),；

3.使用緩存改善網(wǎng)站性能

訪(fǎng)問(wèn)量持續(xù)增長(zhǎng)，web性能再次變差,； 
考慮使用緩存改善網(wǎng)站性能；web的訪(fǎng)問(wèn)規(guī)律：80%業(yè)務(wù)訪(fǎng)問(wèn)集中在20%的數(shù)據(jù)上,；使用緩存,，數(shù)據(jù)庫(kù)壓力得到有效緩解； 
緩存可通過(guò)以下方式增加： 
增加應(yīng)用服務(wù)器本地緩存,，這個(gè)最直接,，也最簡(jiǎn)單； 
增加遠(yuǎn)程分布式緩存集群,；當(dāng)本地的內(nèi)存不足以放下需要緩存的數(shù)據(jù)時(shí),，就只有通過(guò)分布式； 
使用類(lèi)似Memcached之類(lèi)的開(kāi)源緩存產(chǎn)品,，緩存更多的數(shù)據(jù),；

4.應(yīng)用服務(wù)器集群化

隨著網(wǎng)站的成長(zhǎng)，單一應(yīng)用服務(wù)器成為網(wǎng)站瓶頸,； 
解決方案：應(yīng)用服務(wù)器集群化提高網(wǎng)站并發(fā)處理能力,； 
做成集群的關(guān)鍵是增加負(fù)載均衡服務(wù)器來(lái)調(diào)度應(yīng)用集群

5.數(shù)據(jù)庫(kù)讀寫(xiě)分離

問(wèn)題：當(dāng)增加緩存之后,，隨著訪(fǎng)問(wèn)量的持續(xù)增長(zhǎng)，數(shù)據(jù)庫(kù)再次出現(xiàn)問(wèn)題：數(shù)據(jù)庫(kù)負(fù)載壓力過(guò)高 
解決方案：數(shù)據(jù)庫(kù)讀寫(xiě)分離 
利用數(shù)據(jù)庫(kù)主從熱備功能,，實(shí)現(xiàn)讀寫(xiě)分離,；讀寫(xiě)分離的細(xì)節(jié)這篇文章講的很清楚了，就不多說(shuō),，有需要的請(qǐng)參考：http://www.cnblogs.com/qlee/archive/2011/04/08/2009738.html

6.使用反向代理和CDN

問(wèn)題：網(wǎng)站做大,，全國(guó)甚至全球各區(qū)域的訪(fǎng)問(wèn)量都來(lái)了，但是各區(qū)域的訪(fǎng)問(wèn)速度差別巨大,； 
解決方案：使用反向代理和CDN 
CDN和反向代理基本原理都是緩存,，CDN部署在網(wǎng)絡(luò)提供商的機(jī)房，用戶(hù)請(qǐng)求最近的節(jié)點(diǎn)訪(fǎng)問(wèn),；而反向代理則部署在網(wǎng)站的中心機(jī)房,；

7.使用分布式FS和分布式DBS

問(wèn)題：應(yīng)用集群如果將session管理做好，或做成無(wú)狀態(tài)的應(yīng)用集群,，可達(dá)到線(xiàn)性伸縮,；而數(shù)據(jù)庫(kù)的壓力卻不是很好解決； 
解決方案：使用分布式數(shù)據(jù)庫(kù)拆分,，可使用的方法有： 
單表拆分：將不同的表放到不同的庫(kù)中,，從而降低單個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)的結(jié)點(diǎn)的負(fù)載；這樣帶來(lái)的問(wèn)題就是不同庫(kù)中的表無(wú)法做join操作,； 
另一種方法就是按業(yè)務(wù)拆分,，將屬于同一業(yè)務(wù)的表劃分到一個(gè)庫(kù)中，從而有效降低數(shù)據(jù)庫(kù)負(fù)載,，同時(shí)在業(yè)務(wù)邏輯實(shí)現(xiàn)上不至于過(guò)于復(fù)雜,；

8.使用NoSQL和搜索引擎

問(wèn)題：出現(xiàn)海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和檢索的需求 
解決方案：使用NoSQl產(chǎn)品分布式部署來(lái)支持海量數(shù)據(jù)的查詢(xún)和存儲(chǔ)；

9.業(yè)務(wù)拆分

按照業(yè)務(wù)來(lái)劃分子系統(tǒng),，按產(chǎn)品線(xiàn)劃分系統(tǒng),，通過(guò)分布式服務(wù)來(lái)協(xié)同工作；

附：思維導(dǎo)圖

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