作者：icoder.long

https://blog.csdn.net/xulong_08/article/details/81395282

承接上文，继续我们关于大型分布式网站解决方案的讨论。

上篇中，我们一起研究了应用与数据库分离、集群、读写分离、缓存这几种大型网站的解决方案

经过上一章节的讨论，我们已经能够了解随着网站访问量的增加，如何逐步改造网站架构。

对于单机系统的处理能力无法满足需求时，需要多台服务器将应用和数据库分离开，减少服务器的负载压力。

访问量继续增加后，需要多台应用服务器共同提供服务，需要配置集群部署方式，但是需要引入负载均衡来解决让多台服务器共同提供服务，以及集群服务器间的Session共享问题。

多台应用服务器共同提供服务，这时我们的数据库压力变大，需要通过读写分离来减轻数据库压力，但是要处理好数据同步和数据源选择问题

网站快速响应可以提高用户体验，这是我们引入缓存服务器来存储一些热点数据，提高网站响应速度、减轻数据库压力。

至此为止我们网站已经能够应对一定量的并发请求，并且实现了快速响应等，接下来我们将讨论如何进一步增加网站的并发处理能力，以及服务优化等问题。

6、弥补关系型数据库的不足，引入分布式存储系统

之前我们的数据存储方式主要是数据库和缓存，数据库存储一些需要持久化的数据，缓存存储一些热点数据以及共享数据。

随着业务发展，关系型数据库已经不能满足日益增长的业务需求，这时我们就需要分布式存储系统来实现数据、文件等的存储功能。

常见的分布式存储系统主要有：

分布式文件系统

我们的网站包含了大量的图片以及其他文件，集群的每一台机器需要访问这些文件，所以我们引入分布式文件系统，将文件统一存储，通过URL存取文件。

分布式缓存系统

一般指Key-value形式的存储系统。

分布式数据库

需要多台数据库服务器功能提供读写操作，已经讨论了如何实现读写分离，其他的方案将在下文中描述。

7、读写分离无法突破数据库瓶颈，采用数据拆分分担压力

尽管我们已经采取了读写分离、添加热点数据缓存等措施来减少数据库压力，但由于数据库中数据越来越多，存取操作也越来越频繁，查询速度越来越慢，导致网站无法提供高效的服务。

基于以上问题，我们分析一下可能存在的问题，目前我们所有业务相关的变都存在一个库中，数据量越来越庞大，数据库变得臃肿、低效。

因此我们需要使用多个数据库分离数据，将这些数据分担到多个库中，这样就能是每个数据库里存储适量的数据，提高整体效率。一般我们将数据拆分的方法有垂直拆分和水平拆分两种。

专库专用，垂直拆分数据

即将不同业务的数据存储到不同的数据库中，比如交易、商品、用户可以存储在三个数据库服务器中，每个数据库中的数据就变少了，数据库压力随之减少。

不同业务的数据存储到不同的数据库中后，需要考虑单机中跨业务的事务处理。即如何解决不同业务之间的数据关联查询

使用分布式事务，但是其性能上比较低。

优化代码，去掉跨业务的事务，需要根据不同业务去优化代码。

解决单表数据量过大，数据水平拆分

当单表数据量过大时，数据查询效率就会非常低，所以我们需要减少一张表中存储的数据量

即将一张表中的数据存储到多个数据库中，即设置一个数据记录数的上限，一旦达到这个限制，就保存到存的数据库中。

这样会带来很多问题，一是查询时如何才能知道在哪个数据库，二是主键如何保证不重复，自增如何处理，三是分页如果涉及到两个库中的数据，如何处理。

关于这些问题需要很大的篇幅去介绍，我也将关于此事专门写一篇文章来介绍，敬请期待！

8、业务范围扩大、按模块拆分应用

数据库方面我们已经做足了工作，读写分离、分布式存储、数据拆分等，数据库已经有了很强的负载能力。

我们的应用服务器却随着业务扩大，代码量变大，变得臃肿复杂，这时我们就需要将原有应用拆分开，分别部署到不同的服务器中。

我们可以根据业务功能去拆分应用，比如讲用户、交易和商品拆分成三个不同的应用。

这样，拆分后的每个应用都可以有专门的团队去维护，代码变得简洁了，甚至我们还可以对小模块再次进行拆分，使之功能更加具体一点。但是这样我们会遇到以下问题

不同应用之间的调用问题

比如交易模块需要获取商品信息，也需要获取用户信息。

这些信息的获取需要商品和用户模块对外暴露接口，提供给其他模块进行调用，我们可以通过RPC框架来进行应用间的信息交换以及数据处理。

9、使用面向服务架构改造系统

当服务越来越多，容量的评估，小服务资源的浪费等问题逐渐显现，此时需增加一个调度中心基于访问压力实时管理集群容量，提高集群利用率。此时，用于提高机器利用率的 面向服务架构(SOA) 是关键。

SOA是将用访问层和服务层相分离，让用户访问层只接受用户请求，然后将请求发送给服务层处理，服务层暴露接口可由多个用户访问层调用。这时我们的服务层就相当于一个专门提供服务的服务中心。

这样改造后，我们系统不仅是单机内部的方法调用了，还引入了远程服务调用。共享的代码不用散落在不同的应用中了，二是统一交由服务中心去实现。

做到服务化需要一些基础组件的支撑，我们将在下一章节介绍相关的Java中间件。

10、消息中间件

这一节我们先来研究一下消息中间件，消息中间件在分布式系统中有着重要的作用，在解耦和消息处理上有着无可比拟的优势。

消息中间件是面向消息的系统，在分布式系统中完成消息的发送盒接收的基础软件。

消息中间件有着异步和解耦的作用，从上图中我们可以看出，应用A和B没有直接的联系，而是通过消息中间件来进行信息的传输，消息中间件可以将消息保存并记录，直到这条消息被接受。

对于应用来说不用关心消息来得来源和去向，只需要向消息中间件中发送或者获取消息即可。

11、总结

至此为止，我们的网站可以支撑大量并发并提供稳定的服务了，整个网站系统变得高效、安全稳定。

经历了应用和数据库分离、集群、读写分离、缓存、数据拆分、应用拆分、服务化的改造，相信我们已经对大型网站的架构有了一些初步的认识，但是详细的实现过程还需要我们一起去探索

下一章节我们将讲述Java中间件以及Java中间件的一些理论基础，会涉及到一些比较底层的东西，是时候展示真正的技术了。

长按订阅更多精彩▼

如有收获，点个在看，诚挚感谢