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大型網(wǎng)站架構(gòu)演變過程、大并發(fā)服務(wù)器架構(gòu)

 WindySky 2016-08-03

大型網(wǎng)站架構(gòu)演變過程:

[Step1]web server與數(shù)據(jù)庫分離



web動靜資源分離

靜態(tài)請求:如html, js, css, img
動態(tài)請求:如jsp, php


[Step2]緩存處理

客戶端(瀏覽器)緩存
前端頁面緩存(squid)
頁面片段緩存ESI(Edge Side Includes)
本地數(shù)據(jù)緩存


[Step3]web server集群+讀寫分離

負載均衡:
前端負載均衡
DNS負載均衡
在DNS服務(wù)器中,可以為多個不同的地址配置同一個名字,對于不同的客戶機訪問同一個名字,得到不同的地址。
反向代理
使用代理服務(wù)器將請求發(fā)給內(nèi)部服務(wù)器,讓代理服務(wù)器將請求均勻轉(zhuǎn)發(fā)給多臺內(nèi)部web服務(wù)器之一,從而達到負載均衡的目的。標準代理方式是客戶使用代理訪問多個外部Web服務(wù)器,而這種代理方式是多個客戶使用它訪問內(nèi)部Web服務(wù)器,因此也被稱為反向代理模式。
基于NAT的負載均衡技術(shù)
LVS
F5硬件負載均衡
應用服務(wù)器負載均衡
數(shù)據(jù)庫負載均衡

[Step4]CDN、分布式緩存、分庫分表




分布式緩存



目前流行分布式緩存方案:memcached、membase、redis等,基本上當前的NoSQL方案都可以用來做分布式緩存方案

庫(垂直分區(qū))





分表(水平分區(qū)shard)


[Step5]多數(shù)據(jù)中心+分布式存儲與計算


技術(shù)點[DFS、Key-Value DB 、 Map/Reduce ]


DFS分布式文件系統(tǒng),如:Lustre\HDFS\GFS\TFS\FreeNas等
Key-Value DB,也作為NoSQL解決方案,如:BigTable\Tair\Hbase\HyperTable等
Map/Reduce算法(計算框架),基本上現(xiàn)有NoSQL數(shù)據(jù)庫中都支持此算法。
提供完整解決方案:
   Google(GFS|BigTable|Map/Reduce)
   Apache Hadoop(HDFS|HBase|Map/Reduce) 


大并發(fā)服務(wù)器架構(gòu):





垂直分區(qū):比如用戶表、業(yè)務(wù)表、基礎(chǔ)表各有各自的讀寫數(shù)據(jù)庫。
水平分區(qū):比如用戶表、業(yè)務(wù)表、基礎(chǔ)表各有1000條記錄,則水平分割分布在10對讀寫庫。

服務(wù)器性能殺手:
1、數(shù)據(jù)拷貝:(緩存,不是指分布式緩存,指的是服務(wù)器內(nèi)部的,如從內(nèi)核拷貝到應用層的緩存)
2、環(huán)境切換:(理性使用多線程)單核(使用狀態(tài)機編程效果最佳),多線程能夠發(fā)揮多核服務(wù)器最佳性能
3、內(nèi)存分配:(內(nèi)存池)減少向操作系統(tǒng)申請內(nèi)存的次數(shù)
4、鎖競爭:(通過邏輯盡量減少鎖的使用,或者鎖的競爭)
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