后台系统可扩展性学习笔记(一)概要
文章目录
- 系统大致架构
- 可扩展性
- 负载均衡器与会话保持
- 引入冗余增强系统可用性
- 缓存减轻数据库压力
- 异步处理
- 参考
系统大致架构
当一个用户请求从客户端出发,经过网络传输,达到 Web 服务层,接着进入应用层,最后抵达数据层,它所途径的过程如下:
对应到系统设计的逻辑层:
运作机制如下:
1、客户端查DNS得到服务对应的IP地址,可能指向位于Web服务之前的负载均衡器,也可能是CDN,就近提供对象存储中的静态资源
2、发向Web服务的请求被负载均衡器(如反向代理)按照既定策略分给相应的Web服务器,进入应用层
3、请求到达应用层后,经过Service Discovery、Service Mesh等服务查询机制找到目标微服务,开始处理请求
4、数据请求会通过一系列读写操作转移到数据层,异步的操作还会进入消息队列排队,但最终都会抵达数据层
5、对热点数据的请求会被数据库之前的缓存层挡下,其余的落到数据库,可能是经过分库分表、反范式优化,并由复制机制保证数据一致性的SQL数据库,也可能是查询性能更好的Nosql数据库抑或是对象存储来保存数据。
接下来的系统设计主要就是围绕这几个关键的逻辑组件展开。
可扩展性
可扩展性,意味着能够通过向系统添加资源的方式应对不断增加的工作量。而加资源有两种方式:
- 纵向扩展(Vertical scaling):即提升单机配置,对单台机器加内存、处理器、硬盘等硬件资源。投入足够多的预算,就能砸出一台配置豪华的服务器
- 横向扩展(Horizontal scaling):即加机器,数量上从一台扩展到多台,多服务器形成拓扑结构。投入足够多的预算,就能拥有一个机房,甚至遍布全球的数据中心
对于系统设计而言,可扩展性要求系统能够将加入进来的更多资源(如多核、多机)利用起来。
机器由一台变成多台之后,面临的最大问题是资源分配,如何充分利用这些机器?即,如何均衡负载?
负载均衡器与会话保持
负载均衡器(Load Balancer)负责把用户请求分发到多个服务器上,具体的,公网 Load Balancer 根据路由规则分发入站 HTTP 请求,决定把数据包实际发送给哪个内网服务器。常见的策略是基于负载情况分发、轮流均分、基于资源依赖情况分发。不建议用 DNS 来充当负载均衡器,因为操作系统以及应用层的 DNS 缓存会破坏这种轮流均分的机制。另一方面,不同类型的服务对资源的依赖情况(带宽、存储、计算能力等)可能不一样,所以也可以采用专用服务器,并根据资源依赖情况分发,比如对 gif、jpg、image、video 等使用不同的专用服务器,并通过子域名等方式来区分
会话保持:
加一层 Load Balancer 解决了资源分配的问题,但又带来了一个新问题:前后两个请求可能被负载均衡器转发到不同的服务器上,如果这两个请求有关联(比如登录和下单),前置的状态就会丢失(用户刚登录完点击下单接着可能又要求登录)
一种解决办法是粘滞会话(Sticky sessions),把相关联的请求转发给同一台服务器:
比如在 Cookie 中带上服务器的标识信息,之后的一系列请求都转给那台服务器,但 Cookie 可能会被禁用,因此一般会综合使用多种方式来保持会话
另一种方案是把 Session“外包”出去,存放到公共的地方,供其它服务器共享访问:
每台服务器都包含完全相同的代码库,不在本地光盘或内存中存储任何与用户相关的数据,如会话或个人资料图片。会话需要存储在所有应用服务器都可以访问的集中数据存储中。
至此,我们增加了一些机器,并通过一个负载均衡器让多台机器共同分担运转起来了,看起来一切都很完美……那么,如果这个负载均衡器 down 掉了呢?
引入冗余增强系统可用性
引入负载均衡器之后,所有请求都要先经过负载均衡器,负载均衡器就成为了网络拓扑结构中脆弱的单点,一旦发生故障,身后的所有服务器就都无法访问了。
为了避免单点故障(Single Point of Failure),负载均衡器同样需要引入冗余(比如使用一对儿负载均衡器),一般有两种故障转移(Fail-over)模式:
- 主动-被动(Active-passive):主动的工作,被动的备用,主动的 down 掉后被动的上
- 主动-主动(Active-active):同时工作,一个 down 掉之后不影响
无论采用哪种工作模式,引入冗余都能缩短宕机时间,提升系统可靠性与可用性
理论上,有了可靠的负载均衡机制,我们就能将 1 台服务器轻松扩展到 n 台,然而,如果这 n 台机器仍然使用同一数据库的话,很快数据库就会成为系统的性能瓶颈和可靠性瓶颈
如法炮制,我们可以扩展数据库的处理能力,多加几个库,即引入冗余,一般有两种模式:
- 主从复制:主库直接读写,从库在主库收到查询时,执行相同的查询。如果主库 down 掉了,就在从库里面提升一个作为主库
- 主主复制:都可以写,写操作也会被复制到另一个库中
数据库引入冗余之后,甚至还能对多个从库进行负载均衡(尤其适用于读密集的场景):
以及按内容特点分区存储(Partitioning):
将姓名以 A-M 开头的数据存放到左边的几个数据库,N-Z 开头的存放到右边
同时,也可以通过分库分表(Sharding)、反范式化(Denormalization)、SQL 调优(SQL tuning)等方式优化查询
缓存减轻数据库压力
尽可能减少数据库操作,比如在 Web 服务与数据之间增加一层内存缓存,查询时优先走缓存,缓存中没有才从数据库中取。
一般有两种缓存模式:
- 缓存查询结果
- 缓存对象
缓存所有查询结果最大的问题在于,数据发生变化后,很难判定缓存是否过期:
在缓存复杂查询时,很难删除缓存的结果(谁没有?)。
当一段数据发生更改(例如表单元格)时,需要删除可能包含该表单元格的所有缓存查询。
而缓存对象是指缓存根据原始数据组装出的数据模型(比如一个 Java 类实例),优势在于获知数据变化之后,能够丢弃与之具有逻辑关联的数据对象,从而解决缓存过期的难题。
至此,我们已经自下而上地讨论了包括硬件资源、数据库、缓存在内的可扩展性问题,那么,Web 服务自身应该如何扩展?
异步处理
对于 Web 服务而言,提升可扩展性的主要途径是将耗时的同步工作改成异步处理,从而允许将这些工作“外包”给多个 Worker 去做,或者提前完成能够预知的部分.
参考
1、http://gotocon.com/dl/goto-aar-2012/slides/MartinThompson_ItsAllANumbersGameTheDirtyLittleSecretOfScalableSystems.pdf
2、http://www.ayqy.net/blog/scalability-in-the-real-world/
3、https://github.com/donnemartin/system-design-primer/blob/master/README-zh-Hans.md
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