系统架构进化过程( 二 ) _架构

把数据库划分为读库和写库，读库可以有多个，通过同步机制把写库的数据同步到读库，对于需要查询最新写入数据场景，可通过在缓存中多写一份，通过缓存获得最新数据。
其中涉及的技术包括：Mycat，它是数据库中间件，可通过它来组织数据库的分离读写和分库分表，客户端通过它来访问下层数据库，还会涉及数据同步，数据一致性的问题。
架构瓶颈：业务逐渐变多，不同业务之间的访问量差距较大，不同业务直接竞争数据库，相互影响性能。
3.6 第五次演进：数据库按业务分库

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把不同业务的数据保存到不同的数据库中，使业务之间的资源竞争降低，对于访问量大的业务，可以部署更多的服务器来支撑。
这样同时导致跨业务的表无法直接做关联分析，需要通过其他途径来解决，但这不是本文讨论的重点，有兴趣的可以自行搜索解决方案。
架构瓶颈：随着用户数的增长，单机的写库会逐渐会达到性能瓶颈。
3.7 第六次演进：把大表拆分为小表

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比如针对评论数据，可按照商品ID进行hash，路由到对应的表中存储；
针对支付记录，可按照小时创建表，每个小时表继续拆分为小表，使用用户ID或记录编号来路由数据。
只要实时操作的表数据量足够小，请求能够足够均匀的分发到多台服务器上的小表，那数据库就能通过水平扩展的方式来提高性能。其中前面提到的Mycat也支持在大表拆分为小表情况下的访问控制。
这种做法显著的增加了数据库运维的难度，对DBA的要求较高。数据库设计到这种结构时，已经可以称为分布式数据库
但这只是一个逻辑的数据库整体，数据库里不同的组成部分是由不同的组件单独来实现的
如分库分表的管理和请求分发，由Mycat实现，SQL的解析由单机的数据库实现，读写分离可能由网关和消息队列来实现，查询结果的汇总可能由数据库接口层来实现等等
这种架构其实是MPP（大规模并行处理）架构的一类实现。
目前开源和商用都已经有不少MPP数据库，开源中比较流行的有Greenplum、TiDB、Postgresql XC、HAWQ等，商用的如南大通用的GBase、睿帆科技的雪球DB、华为的LibrA等等
不同的MPP数据库的侧重点也不一样，如TiDB更侧重于分布式OLTP场景，Greenplum更侧重于分布式OLAP场景
这些MPP数据库基本都提供了类似Postgresql、Oracle、MySQL那样的SQL标准支持能力，能把一个查询解析为分布式的执行计划分发到每台机器上并行执行，最终由数据库本身汇总数据进行返回
也提供了诸如权限管理、分库分表、事务、数据副本等能力，并且大多能够支持100个节点以上的集群，大大降低了数据库运维的成本，并且使数据库也能够实现水平扩展。
架构瓶颈：数据库和Tomcat都能够水平扩展，可支撑的并发大幅提高，随着用户数的增长，最终单机的Nginx会成为瓶颈。
3.8 第七次演进：使用LVS或F5来使多个Nginx负载均衡

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由于瓶颈在Nginx，因此无法通过两层的Nginx来实现多个Nginx的负载均衡。
图中的LVS和F5是工作在网络第四层的负载均衡解决方案，其中LVS是软件，运行在操作系统内核态，可对TCP请求或更高层级的网络协议进行转发，因此支持的协议更丰富，并且性能也远高于Nginx，可假设单机的LVS可支持几十万个并发的请求转发；
F5是一种负载均衡硬件，与LVS提供的能力类似，性能比LVS更高，但价格昂贵。
由于LVS是单机版的软件，若LVS所在服务器宕机则会导致整个后端系统都无法访问，因此需要有备用节点。
可使用keepalived软件模拟出虚拟IP，然后把虚拟IP绑定到多台LVS服务器上，浏览器访问虚拟IP时，会被路由器重定向到真实的LVS服务器
当主LVS服务器宕机时，keepalived软件会自动更新路由器中的路由表，把虚拟IP重定向到另外一台正常的LVS服务器，从而达到LVS服务器高可用的效果。
此处需要注意的是，上图中从Nginx层到Tomcat层这样画并不代表全部Nginx都转发请求到全部的Tomcat
在实际使用时，可能会是几个Nginx下面接一部分的Tomcat，这些Nginx之间通过keepalived实现高可用，其他的Nginx接另外的Tomcat，这样可接入的Tomcat数量就能成倍的增加。