2017-11-07
乙個好的架構是靠演變而來，而不是單純的靠設計。剛開始做架構設計，我們不可能全方位的考慮到架構的高效能、高擴充套件性、高安全等各方面的因素。隨著業務需求越來越多、業務訪問壓力越來越大，架構不斷的演變及進化，因而造就了乙個成熟穩定的大型架構。如**網、facebook等大型**的架構，無不從乙個小型規模架構，不斷進化及演變成為乙個大型**架構。
隨著雲計算的到來，當前已經從it時代向dt時代開始轉型。在雲端如何構建千萬級架構，本文主要結合阿里雲最佳實踐經驗，向大家分享如何從乙個小型**逐步演變到千萬級架構的過程。
架構的最原始階段，即一台ecs伺服器搞定一切。傳統官網、論壇等應用，只需要一台ecs。對應的web伺服器、資料庫、靜態檔案資源等，部署到一台ecs上即可。一般5萬pv到30萬pv訪問量，結合核心引數調優、web應用效能引數調優、資料庫調優，基本上能夠穩定的執行。
架構採用單台ecs：
當訪問壓力達到50萬pv到100萬pv的時候，部署在一台伺服器上面的web應用及資料庫等服務應用，會對伺服器的cpu/記憶體/磁碟/頻寬等系統資源進行競爭。顯然單機已經出現效能瓶頸。我們將web應用和資料庫物理分離單獨部署，解決對應效能問題。這裡的架構採用ecs+rds：
當訪問壓力達到100萬pv到300萬pv的時候，我們看到前端web服務出現效能瓶頸。大量的web請求被堵塞，同時伺服器的cpu、磁碟io、頻寬都有壓力。這時候我們一方面將**、js、css、html及應用服務相關的檔案儲存在oss中，另外一方面通過cdn將靜態資源分布式快取在各個節點實現「就近訪問」。通過將動態請求、靜態請求的訪問分離（「動靜分離」），有效解決伺服器在磁碟io、頻寬方面的訪問壓力。
架構採用cdn + ecs + oss + rds：
當訪問壓力達到300萬pv到500萬pv的時候，雖然「動靜分離」有效分離了靜態請求的壓力，但是動態請求的壓力已經讓伺服器「吃不消」。最直觀的現象是，前端訪問堵塞、延遲、伺服器程序增多、cpu100%，並且出現常見502/503/504的錯誤碼。顯然單台web伺服器已經滿足不了需求，這裡需要通過負載均衡技術增加多台web伺服器（對應ecs可以選擇不同可用區，進一步保障高可用）。因而告別單機的時代，轉變分布式架構的階段。
架構採用cdn+slb + ecs + oss + rds：
當訪問壓力達到500萬pv到1000萬pv，雖然負載均衡結合多台web伺服器，解決了動態請求的效能壓力。但是這時候我們發現，資料庫出現壓力瓶頸，常見的現象就是rds的連線數增加並且堵塞、cpu100%、iops飆公升。這個時候我們通過資料庫快取，有效減少資料庫訪問壓力，進一步提公升效能。
架構採用cdn+slb +ecs +oss + 雲資料庫memcache +rds ：
當訪問量達到1000萬pv到5000萬pv，雖然這個時候我們可以看到通過分布式檔案系統oss已經解決了檔案儲存的效能問題，cdn也已經解決靜態資源訪問的效能問題。但是當訪問壓力再次增加，這個時候web伺服器和資料庫方面依舊是瓶頸。在此我們通過垂直擴充套件，進一步切分web伺服器和資料庫的壓力，解決效能問題。
「何為垂直擴充套件，按照不同的業務（或者資料庫）切分到不同的伺服器（或者資料庫）之上，這種切分稱之為垂直擴充套件。」
在業務層，可以把不同的功能模組拆分到不同的伺服器上面進行單獨部署。比如，使用者模組、訂單模組、商品模組等，拆分到不同伺服器上面部署.
在資料庫層，當結合資料庫快取，資料庫壓力還是很大的時候。我們通過讀寫分離的方式，進一步切分及降低資料庫的壓力。
結合業務拆分、讀寫分離，在資料庫層，比如我們同樣可以把使用者模組、訂單模組、商品模組等。所涉及的資料庫表：使用者模組表、訂單模組表、商品模組表等，分別存放到不同資料庫中，如使用者模組庫、訂單模組庫、商品模組庫等。然後把不同資料庫分別部署到不同伺服器中。
架構採用cdn+slb +ecs +oss+ 雲資料庫memcache + rds讀寫分離：
當訪問量達到5000萬pv及以上時，真達到千萬級架構以上訪問量的時候，我們可以看到垂直擴充套件的架構也已經開始「山窮水盡」。比如，讀寫分離僅解決「讀」的壓力，面對高訪問量，在資料庫「寫」的壓力上面「力不從心」，出現效能瓶頸。另外，分庫雖然將壓力拆分到不同資料庫中。但單錶的資料量達到tb級別以上，顯然已經達到傳統關係型資料庫處理的極限。
通過業務垂直拆分部署在不同伺服器後，當後續壓力進一步增大，增加更多的webserver進行水平擴充套件。
單台slb也存在單點故障的風險，即slb也存在效能極限，如qps最大值為50000。通過dns輪詢，將請求輪詢**至不同可用區的slb上面，實現slb水平擴充套件。
雖然阿里雲memcache記憶體資料庫已經是分布式結構，但是同樣單一的入口也存在單點故障的風險可能。並且也存在效能極限，如最大吞吐量峰值為512mbps。所以我們部署多台雲資料庫memcache版，可以在**層通過hash演算法將資料分別快取至不同的雲資料庫memcache版中。
面對高併發、大資料的需求，傳統的關係型資料庫已不再適合。需要採用drds
（mysql sharding分布式解決方案） + ots（基於列儲存的分布式資料庫）對應的分布式資料庫來根本性的解決問題。
架構採用cdn+dns輪詢 + slb + ecs + oss + 雲資料庫memcache + drds+ots：
技術乾貨 阿里雲構建千萬級別架構演變之路
乙個好的架構是靠演變而來，而不是單純的靠設計。剛開始做架構設計，我們不可能全方位的考慮到架構的高效能 高擴充套件性 高安全等各方面的因素。隨著業務需求越來越多 業務訪問壓力越來越大，架構不斷的演變及進化，因而造就了乙個成熟穩定的大型架構。如 網 facebook等大型 的架構，無不從乙個小型規模架構...
技術乾貨 阿里雲構建千萬級別架構演變之路
前言 乙個好的架構是靠演變而來，而不是單純的靠設計。剛開始做架構設計，我們不可能全方位的考慮到架構的高效能 高擴充套件性 高安全等各方面的因素。隨著業務需求越來越多 業務訪問壓力越來越大，架構不斷的演變及進化，因而造就了乙個成熟穩定的大型架構。如 網 facebook等大型 的架構，無不從乙個小型規...
阿里雲檔案儲存的高效能架構演進之路
10月27日下午，2018中國計算機大會上舉辦了主題 資料中心計算 的技術論壇，一起 解決資料中心所面臨的挑戰。論壇上，阿里雲分布式儲存團隊高階技術專家田磊磊進行了 阿里雲檔案儲存的高效能架構演進之路 的報告。專家簡介 田磊磊，阿里雲儲存團隊高階技術專家，主要從事分布式檔案系統領域工作多年，具有豐富...