2、如何保持状态信息的同步,例如用户session等,这个时候会考虑的方案有写入数据库、写入存储、cookie或同步session信息等机制等;
3、如何保持数据缓存信息的同步,例如之前缓存的用户数据等,这个时候通常会考虑的机制有缓存同步或分布式缓存;
4、如何让上传文件这些类似的功能继续正常,这个时候通常会考虑的机制是使用共享文件系统或存储等;
在解决了这些问题后,终于是把webserver增加为了两台,系统终于是又恢复到了以往的速度 。
看看这一步完成后系统的图示:
文章插图
这一步涉及到了这些知识体系:
负载均衡技术(包括但不限于硬件负载均衡、软件负载均衡、负载算法、linux转发协议、所选用的技术的实现细节等)、主备技术(包括但不限于ARP欺骗、linuxheart-beat等)、状态信息或缓存同步技术(包括但不限于Cookie技术、UDP协议、状态信息广播、所选用的缓存同步技术的实现细节等)、共享文件技术(包括但不限于NFS等)、存储技术(包括但不限于存储设备等) 。
架构演变第六步:分库
享受了一段时间的系统访问量高速增长的幸福后,发现系统又开始变慢了,这次又是什么状况呢,经过查找,发现数据库写入、更新的这些操作的部分数据库连接的资源竞争非常激烈,导致了系统变慢,这下怎么办呢?此时可选的方案有数据库集群和分库策略,集群方面像有些数据库支持的并不是很好,因此分库会成为比较普遍的策略,分库也就意味着要对原有程序进行修改,一通修改实现分库后,不错,目标达到了,系统恢复甚至速度比以前还快了 。
看看这一步完成后系统的图示:
文章插图
这一步涉及到了这些知识体系:
这一步更多的是需要从业务上做合理的划分,以实现分库,具体技术细节上没有其他的要求;
但同时随着数据量的增大和分库的进行,在数据库的设计、调优以及维护上需要做的更好,因此对这些方面的技术还是提出了很高的要求的 。
架构演变第七步:分表、DAL和分布式缓存
随着系统的不断运行,数据量开始大幅度增长,这个时候发现分库后查询仍然会有些慢,于是按照分库的思想开始做分表的工作 。当然,这不可避免的会需要对程序进行一些修改,也许在这个时候就会发现应用自己要关心分库分表的规则等,还是有些复杂的 。于是萌生能否增加一个通用的框架来实现分库分表的数据访问,这个在ebay的架构中对应的就是DAL,这个演变的过程相对而言需要花费较长的时间 。当然,也有可能这个通用的框架会等到分表做完后才开始做 。同时,在这个阶段可能会发现之前的缓存同步方案出现问题,因为数据量太大,导致现在不太可能将缓存存在本地,然后同步的方式,需要采用分布式缓存方案了 。于是,又是一通考察和折磨,终于是将大量的数据缓存转移到分布式缓存上了 。
看看这一步完成后系统的图示:
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这一步涉及到了这些知识体系:
分表更多的同样是业务上的划分,技术上涉及到的会有动态hash算法、consistenthash算法等;
DAL涉及到比较多的复杂技术,例如数据库连接的管理(超时、异常)、数据库操作的控制(超时、异常)、分库分表规则的封装等;
架构演变第八步:增加更多的WebServer
在做完分库分表这些工作后,数据库上的压力已经降到比较低了,又开始过着每天看着访问量暴增的幸福生活了 。突然有一天,发现系统的访问又开始有变慢的趋势 了,这个时候首先查看数据库,压力一切正常,之后查看webserver,发现apache阻塞了很多的请求,而应用服务器对每个请求也是比较快的,看来是请求数太高导致需要排队等待,响应速度变慢 。这还好办,一般来说,这个时候也会有些钱了,于是添加一些webserver服务器,在这个添加webserver服务器的过程,有可能会出现几种挑战:
1、Apache的软负载或LVS软负载等无法承担巨大的web访问量(请求连接数、网络流量等)的调度了,这个时候如果经费允许的话,会采取的方案是购买硬件负载平衡设备,例如F5、Netsclar、Athelon之类的,如经费不允许的话,会采取的方案是将应用从逻辑上做一定的分类,然后分散到不同的软负载集群中;
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