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一个普通网站发展成大型网站过程中的架构演变史

一个普通网站发展成大型网站过程中的架构演变史

架构演变第一步:物理分离webserver和数据库
最 开始,由于某些想法,于是在互联网上搭建了一个网站,这个时候甚至有可能主机都是租借的,但由于这篇文章我们只关注架构的演变历程,因此就假设这个时候已 经是托管了一台主机,并且有一定的带宽了,这个时候由于网站具备了一定的特色,吸引了部分人访问,逐渐你发现系统的压力越来越高,响应速度越来越慢,而这 个时候比较明显的是数据库和应用互相影响,应用出问题了,数据库也很容易出现问题,而数据库出问题的时候,应用也容易出问题,于是进入了第一步演变阶段: 将应用和数据库从物理上分离,变成了两台机器,这个时候技术上没有什么新的要求,但你发现确实起到效果了,系统又恢复到以前的响应速度了,并且支撑住了更 高的流量,并且不会因为数据库和应用形成互相的影响。
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:
这一步架构演变对技术上的知识体系基本没有要求。
架 构演变第二步:增加页面缓存
好景不长,随着访问的人越来越多,你发现响应速度又开始变慢了,查找原因,发现是访问数据库的操作 太多,导致数据连接竞争激烈,所以响应变慢,但数据库连接又不能开太多,否则数据库机器压力会很高,因此考虑采用缓存机制来减少数据库连接资源的竞争和对 数据库读的压力,这个时候首先也许会选择采用squid 等类似的机制来将系统中相对静态的页面(例如一两天才会有更新的页面)进行缓存(当然,也可以采用将页面静态化的方案),这样程序上可以不做修改,就能够 很好的减少对webserver的压力以及减少数据库连接资源的竞争,OK,于是开始采用squid来做相对静态的页面的缓存。
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:
前端页面缓存技术,例如squid,如想用好的话还得 深入掌握下squid的实现方式以及缓存的失效算法等。
架构演变第三步:增加页面片段缓存
增加了 squid做缓存后,整体系统的速度确实是提升了,webserver的压力也开始下降了,但随着访问量的增加,发现系统又开始变的有些慢了,在尝 到了squid之类的动态缓存带来的好处后,开始想能不能让现在那些动态页面里相对静态的部分也缓存起来呢,因此考虑采用类似ESI之类的页面片段缓存策 略,OK,于是开始采用ESI来做动态页面中相对静态的片段部分的缓存。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:
页面片段缓存技术,例如ESI等,想用好的话同样需要 掌握ESI的实现方式等;
架构演变第四步:数据缓存: 
在采用ESI之类的技术再次提高了系统的缓存 效果后,系统的压力确实进一步降低了,但同样,随着访问量的增加,系统还是开始变慢,经过查找,可能会发现系统中存在一些重复获取数据信息的地方,像获取 用户信息等,这个时候开始考虑是不是可以将这些数据信息也缓存起来呢,于是将这些数据缓存到本地内存,改变完毕后,完全符合预期,系统的响应速度又恢复 了,数据库的压力也再度降低了不少。

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这一步涉及到了这些知识体系:
缓存技术,包括像Map数据结构、缓存算法、所选用的 框架本身的实现机制等。

架构演变第五步: 增加webserver 
好景不长,发现随着系统访问量的再度增加,webserver机器的压力在高峰期会上升到比较高,这个时候开始考虑增加一台webserver,这也是为 了同时解决可用性的问题,避免单台的webserver down机的话就没法使用了,在做了这些考虑后,决定增加一台webserver,增加一台webserver时,会碰到一些问题,典型的有:
1、 如何让访问分配到这两台机器上,这个时候通常会考虑的方案是Apache自带的负载均衡方案,或LVS这类的软件负载均衡方案;
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;
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。

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:

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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:
from_0_to_architecture_6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:
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,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;
原有的一些状态信息同步、文件共享等方案可能会出现瓶颈,需要进行改进,也许这个时候会根据情况编写符合网站业务需求的分布式文件系统 等;
在做完这些工作后,开始进入一个看似完美的无限伸缩的时代,当网站流量增加时,应对的解决方案就是不断的添加webserver。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:
到了这一步,随着机器数的不断增长、 数据量的不断增长和对系统可用性的要求越来越高,这个时候要求对所采用的技术都要有更为深入的理解,并需要根据网站的需求来做更加定制性质的产品。

架 构演变第九步:数据读写分离和廉价存储方案
突然有一天,发现这个完美的时代也要结束了,数据库的噩梦又一次出现在眼前了,由于 添加的webserver太多了,导致数据库连接的资源还是不够用,而这个时候又已经分库分表了,开始分析数据库的压力状况,可能会发现数据库的读写比很 高,这个时候通常会想到数据读写分离的方案,当然,这个方案要实现并不容易,另外,可能会发现一些数据存储在数据库上有些浪费,或者说过于占用数据库资 源,因此在这个阶段可能会形成的架构演变是实现数据读写分离,同时编写一些更为廉价的存储方案,例如BigTable这种。
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:
数据读写分离要求对数据库的复制、 standby等策略有深入的掌握和理解,同时会要求具备自行实现的技术;
廉价存储方案要求对OS的文件存储有深入的掌握和理解,同时要求对采用 的语言在文件这块的实现有深入的掌握。

架构演变第十步:进入大型分布式应用时代和廉价服务器群梦想时代
经 过上面这个漫长而痛苦的过程,终于是再度迎来了完美的时代,不断的增加webserver就可以支撑越来越高的访问量了,对于大型网站而言,人气的重要毋 庸置疑,随着人气的越来越高,各种各样的功能需求也开始爆发性的增长,这个时候突然发现,原来部署在webserver上的那个web应用已经非常庞大 了,当多个团队都开始对其进行改动时,可真是相当的不方便,复用性也相当糟糕,基本是每个团队都做了或多或少重复的事情,而且部署和维护也是相当的麻烦, 因为庞大的应用包在N台机器上复制、启动都需要耗费不少的时间,出问题的时候也不是很好查,另外一个更糟糕的状况是很有可能会出现某个应用上的bug就导 致了全站都不可用,还有其他的像调优不好操作(因为机器上部署的应用什么都要做,根本就无法进行针对性的调优)等因素,根据这样的分析,开始痛下决心,将 系统根据职责进行拆分,于是一个大型的分布式应用就诞生了,通常,这个步骤需要耗费相当长的时间,因为会碰到很多的挑战:
1、拆成分布式后需要提 供一个高性能、稳定的通信框架,并且需要支持多种不同的通信和远程调用方式;
将一个庞大的应用拆分需要耗费很长的时间,需要进行业务的整理和系统 依赖关系的控制等;
3、如何运维(依赖管理、运行状况管理、错误追踪、调优、监控和报警等)好这个庞大的分布式应用。
经过这一步,差不多 系统的架构进入相对稳定的阶段,同时也能开始采用大量的廉价机器来支撑着巨大的访问量和数据量,结合这套架构以及这么多次演变过程吸取的经验来采用其他各 种各样的方法来支撑着越来越高的访问量。
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:
这一步涉及的知识体系非常的多,要求对通信、远程调 用、消息机制等有深入的理解和掌握,要求的都是从理论、硬件级、操作系统级以及所采用的语言的实现都有清楚的理解。
运维这块涉及的知识体系也非常 的多,多数情况下需要掌握分布式并行计算、报表、监控技术以及规则策略等等。
说起来确实不怎么费力,整个网站架构的经典演变过程都和上面比较的类 似,当然,每步采取的方案,演变的步骤有可能有不同,另外,由于网站的业务不同,会有不同的专业技术的需求,这篇blog更多的是从架构的角度来讲解演变 的过程,当然,其中还有很多的技术也未在此提及,像数据库集群、数据挖掘、搜索等,但在真实的演变过程中还会借助像提升硬件配置、网络环境、改造操作系 统、CDN镜像等来支撑更大的流量,因此在真实的发展过程中还会有很多的不同,另外一个大型网站要做到的远远不仅仅上面这些,还有像安全、运维、运营、服 务、存储等,要做好一个大型的网站真的很不容易,写这篇文章更多的是希望能够引出更多大型网站架构演变的介绍,:)。


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