查看原文
其他

张志朋 2018-05-24


作者:Java工程师-Distance,张志朋,资深Java爱好者,深耕于在线教育领域,个人博客  https://blog.52itstyle.com。

首发公众号:DBAplus社群                                                                                    


题记


工作也有几多年了,无论是身边遇到的还是耳间闻到的,多多少少也积攒了自己的一些经验和思考,当然,博主并没有太多接触高大上的分布式架构实践,相对比较零碎,随时补充(附带架构装逼词汇)。


俗话说的好,冰冻三尺非一日之寒,滴水穿石非一日之功,罗马也不是一天就建成的,当然对于我们开发人员来说,一个好的架构也不是一蹴而就的。


初始搭建


开始的开始,就是各种框架一搭,然后扔到Tomcat容器中跑就是了,这时候我们的文件,数据库,应用都在一个服务器上。



服务分离


随着系统的的上线,用户量也会逐步上升,很明显一台服务器已经满足不了系统的负载,这时候,我们就要在服务器还没有超载的时候,提前做好准备。


由于我们是单体架构,优化架构在短时间内是不现实的,增加机器是一个不错的选择。这时候,我们可能要把应用和数据库服务单独部署,如果有条件也可以把文件服务器单独部署。



反向代理



为了提升服务处理能力,我们在Tomcat容器前加一个代理服务器,我一般使用Nginx,当然你如果更熟悉apache也未尝不可。


用户的请求发送给反向代理,然后反向代理把请求转发到后端的服务器。


严格意义上来说,Nginx是属于web服务器,一般处理静态html、css、js请求,而Tomcat属于web容器,专门处理JSP请求,当然Tomcat也是支持html的,只是效果没Nginx好而已。


反向代理的优势,如下:


  • 隐藏真实后端服务

  • 负载均衡集群

  • 高可用集群

  • 缓存静态内容实现动静分离

  • 安全限流

  • 静态文件压缩

  • 解决多个服务跨域问题

  • 合并静态请求(HTTP/2.0后已经被弱化)

  • 防火墙

  • SSL以及http2


动静分离



基于以上Nginx反向代理,我们还可以实现动静分离,静态请求如html、css、js等请求交给Nginx处理,动态请求分发给后端Tomcat处理。


Nginx 升级到1.9.5+可以开启HTTP/2.0时代,加速网站访问。


当然,如果公司不差钱,CDN也是一个不错的选择。


服务拆分


在这分布式微服务已经普遍流行的年代,其实我们没必要踩过多的坑,就很容易进行拆分。市面上已经有相对比较成熟的技术,比如阿里开源的Dubbo(官方明确表示已经开始维护了),spring家族的spring cloud,当然具体如何去实施,无论是技术还是业务方面都要有很好的把控。


Dubbo



SpringCloud


  • 服务发现——Netflix Eureka

  • 客服端负载均衡——Netflix Ribbon

  • 断路器——Netflix Hystrix

  • 服务网关——Netflix Zuul

  • 分布式配置——Spring Cloud Config


微服务与轻量级通信


  • 同步通信和异步通信

  • 远程调用RPC

  • REST

  • 消息队列


持续集成部署


服务拆分以后,随着而来的就是持续集成部署,你可能会用到以下工具。


Docker、Jenkins、Git、Maven


图片源于网络,基本拓扑结构如下所示:



整个持续集成平台架构演进到如下图所示:




服务集群


Linux集群主要分成三大类( 高可用集群, 负载均衡集群,科学计算集群)。其实,我们最常见的也是生产中最常接触到的就是负载均衡集群。



负载均衡实现


  • DNS负载均衡,一般域名注册商的dns服务器不支持,但博主用的阿里云解析已经支持

  • 四层负载均衡(F5、LVS),工作在TCP协议下

  • 七层负载均衡(Nginx、haproxy),工作在Http协议下


分布式session


大家都知道,服务一般分为有状态和无状态,而分布式sessoion就是针对有状态的服务。


分布式Session的几种实现方式


  • 基于数据库的Session共享

  • 基于resin/tomcat web容器本身的session复制机制

  • 基于oscache/Redis/memcached 进行 session 共享。

  • 基于cookie 进行session共享


分布式Session的几种管理方式


  • Session Replication 方式管理 (即session复制)
    简介:将一台机器上的Session数据广播复制到集群中其余机器上
    使用场景:机器较少,网络流量较小
    优点:实现简单、配置较少、当网络中有机器Down掉时不影响用户访问
    缺点:广播式复制到其余机器有一定廷时,带来一定网络开销

  • Session Sticky 方式管理
    简介:即粘性Session、当用户访问集群中某台机器后,强制指定后续所有请求均落到此机器上
    使用场景:机器数适中、对稳定性要求不是非常苛刻
    优点:实现简单、配置方便、没有额外网络开销
    缺点:网络中有机器Down掉时、用户Session会丢失、容易造成单点故障

  • 缓存集中式管理
    简介:将Session存入分布式缓存集群中的某台机器上,当用户访问不同节点时先从缓存中拿Session信息
    使用场景:集群中机器数多、网络环境复杂
    优点:可靠性好
    缺点:实现复杂、稳定性依赖于缓存的稳定性、Session信息放入缓存时要有合理的策略写入


目前生产中使用到的


  • 基于tomcat配置实现的MemCache缓存管理session实现(麻烦)

  • 基于OsCache和shiro组播的方式实现(网络影响)

  • 基于spring-session+redis实现的(最适合)


负载均衡策略


负载均衡策略的优劣及其实现的难易程度有两个关键因素:一、负载均衡算法,二、对网络系统状况的检测方式和能力。


1、rr 轮询调度算法。顾名思义,轮询分发请求。


优点:实现简单

缺点:不考虑每台服务器的处理能力


2、wrr 加权调度算法。我们给每个服务器设置权值weight,负载均衡调度器根据权值调度服务器,服务器被调用的次数跟权值成正比。


优点:考虑了服务器处理能力的不同


3、sh 原地址散列:提取用户IP,根据散列函数得出一个key,再根据静态映射表,查处对应的value,即目标服务器IP。过目标机器超负荷,则返回空。


4、dh 目标地址散列:同上,只是现在提取的是目标地址的IP来做哈希。


优点:以上两种算法的都能实现同一个用户访问同一个服务器。


5、lc 最少连接。优先把请求转发给连接数少的服务器。


优点:使得集群中各个服务器的负载更加均匀。


6、wlc 加权最少连接。在lc的基础上,为每台服务器加上权值。算法为:(活动连接数*256+非活动连接数)÷权重 ,计算出来的值小的服务器优先被选择。


优点:可以根据服务器的能力分配请求。


7、sed 最短期望延迟。其实sed跟wlc类似,区别是不考虑非活动连接数。算法为:(活动连接数+1)*256÷权重,同样计算出来的值小的服务器优先被选择。


8、nq 永不排队。改进的sed算法。我们想一下什么情况下才能“永不排队”,那就是服务器的连接数为0的时候,那么假如有服务器连接数为0,均衡器直接把请求转发给它,无需经过sed的计算。


9、LBLC 基于局部性的最少连接。均衡器根据请求的目的IP地址,找出该IP地址最近被使用的服务器,把请求转发之,若该服务器超载,最采用最少连接数算法。


10、LBLCR 带复制的基于局部性的最少连接。均衡器根据请求的目的IP地址,找出该IP地址最近使用的“服务器组”,注意,并不是具体某个服务器,然后采用最少连接数从该组中挑出具体的某台服务器出来,把请求转发之。若该服务器超载,那么根据最少连接数算法,在集群的非本服务器组的服务器中,找出一台服务器出来,加入本服务器组,然后把请求转发之。


读写分离


MySql主从配置,读写分离并引入中间件,开源的MyCat,阿里的DRDS都是不错的选择。


如果是对高可用要求比较高,但是又没有相应的技术保障,建议使用阿里云的RDS或者Redis相关数据库,省事省力又省钱。


全文检索


如果有搜索业务需求,引入solr或者elasticsearch也是一个不错的选择,不要什么都塞进关系型数据库。


缓存优化


引入缓存无非是为了减轻后端数据库服务的压力,防止其"罢工"。


常见的缓存服务有,Ehcache、OsCache、MemCache、Redis,当然这些都是主流经得起考验的缓存技术实现,特别是Redis已大规模运用于分布式集群服务中,并证明了自己优越的性能。


消息队列


异步通知:比如短信验证,邮件验证这些非实时反馈性的逻辑操作。



流量削锋:应该是消息队列中的常用场景,一般在秒杀或团抢活动中使用广泛。


日志处理:系统中日志是必不可少的,但是如何去处理高并发下的日志确是一个技术活,一不小心可能会压垮整个服务。工作中我们常用到的开源日志ELK,为嘛中间会加一个Kafka或者redis就是这么一个道理(一群人涌入和排队进的区别)。


消息通讯:点对点通信(个人对个人)或发布订阅模式(聊天室)。


日志服务


消息队列中提到的ELK开源日志组间对于中小型创业供公司是一个不错的选择。



安全优化


以上种种,没有安全做保证可能都会归于零。


  • 阿里云的VPN虚拟专有网络以及安全组配置

  • 自建机房的话,要自行配置防火墙安全策略

  • 相关服务访问,比如Mysql、Redis、Solr等如果没有特殊需求尽量使用内网访问并设置鉴权

  • 尽量使用代理服务器,不要对外开放过多的端口

  • https配合HTTP/2.0也是个不错的选择


架构装逼必备词汇


高可用


  • 负载均衡(负载均衡算法)

  • 反向代理

  • 服务隔离

  • 服务限流

  • 服务降级(自动优雅降级)

  • 失效转移

  • 超时重试(代理超时、容器超时、前端超时、中间件超时、数据库超时、NoSql超时)

  • 回滚机制(上线回滚、数据库版本回滚、事务回滚)


高并发


  • 应用缓存

  • HTTP缓存

  • 多级缓存

  • 分布式缓存

  • 连接池

  • 异步并发


分布式事务


  • 二阶段提交(强一致)

  • 三阶段提交(强一致)

  • 消息中间件(最终一致性),推荐阿里的RocketMQ



队列


  • 任务队列

  • 消息队列

  • 请求队列


扩容


  • 单体垂直扩容

  • 单体水平扩容

  • 应用拆分

  • 数据库拆分

  • 数据库分库分表

  • 数据异构

  • 分布式任务


网络安全


  • SQL注入

  • XSS攻击

  • CSRF攻击

  • 拒绝服务(DoS,Denial of Service)攻击


架构装逼必备工具


操作系统


Linux(必备)、某软的


负载均衡


DNS、F5、LVS、Nginx、OpenResty、HAproxy、负载均衡SLB(阿里云)


分布式框架


Dubbo、Motan、Spring-Could


数据库中间件


DRDS (阿里云)、Mycat、360 Atlas、Cobar (不维护了)


消息队列


RabbitMQ、ZeroMQ、Redis、ActiveMQ、Kafka


注册中心


Zookeeper、Redis


缓存


Redis、Oscache、Memcache、Ehcache


集成部署


Docker、Jenkins、Git、Maven


存储


OSS、NFS、FastDFS、MogileFS


数据库


MySql、Redis、MongoDB、PostgreSQL、Memcache、HBase


网络


专用网络VPC、弹性公网IP、CDN




推荐阅读

锤子又为开源捐款!480 万门票收入捐给 OpenSSL 与 OpenBSD

被 Oracle 玩弄于股掌,Java 会因此被 Kotlin 取代吗?

没想到吧!Intellij IDEA 神器还有这些小技巧

ARM 授权费用太贵科技巨头欲转向开源架构 RISC-V

谷歌终于开放 ".app" 顶级域名注册

点击“阅读原文”查看更多精彩内容

    您可能也对以下帖子感兴趣

    文章有问题?点此查看未经处理的缓存