如何设计高性能、高并发、高可用的系统。

 

电商网站需求

 

客户需求:

  • 建立一个全品类的电子商务网站(B2C),用户可以在线购买商品,可以在线支付,也可以货到付款。

  • 用户购买时可以在线与客服沟通。

  • 用户收到商品后,可以给商品打分,评价。

  • 目前有成熟的进销存系统;需要与网站对接。

  • 希望能够支持 3~5 年,业务的发展。

  • 预计 3~5 年,用户数达到 1000 万。

  • 定期举办双 11、双 12、三八男人节等活动。

  • 其他的功能参考京东或国美在线等网站。

 

客户就是客户,不会告诉你具体要什么,只会告诉你他想要什么,我们很多时候要引导,挖掘客户的需求。好在提供了明确的参考网站。

 

因此,下一步要进行大量的分析,结合行业,以及参考网站,给客户提供方案。

 

需求功能矩阵

 

这是需求管理传统的做法,会使用用例图或模块图(需求列表)进行需求的描述。

 

这样做常常忽视掉一个很重要的需求(非功能需求),因此推荐大家使用需求功能矩阵,进行需求描述。

 

本电商网站的需求矩阵如下:

网站初级架构

 

一般网站,刚开始的做法,是三台服务器,一台部署应用,一台部署数据库,一台部署 NFS 文件系统。

 

这是前几年比较传统的做法,之前见到一个网站 10 万多会员,垂直服装设计门户,N 多图片。

 

使用了一台服务器部署了应用,数据库以及图片存储。出现了很多性能问题,如下图:

但是,目前主流的网站架构已经发生了翻天覆地的变化。一般都会采用集群的方式,进行高可用设计。

至少是上面这个样子:

  • 使用集群对应用服务器进行冗余,实现高可用。(负载均衡设备可与应用一块部署)

  • 使用数据库主备模式,实现数据备份和高可用。

 

系统容量预估

 

预估步骤:

  • 注册用户数-日均 UV 量-每日的 PV 量-每天的并发量。

  • 峰值预估:平常量的 2~3 倍。

  • 根据并发量(并发,事务数),存储容量计算系统容量。

 

根据客户需求:3~5 年用户数达到 1000 万注册用户,可以做每秒并发数预估:

  • 每天的 UV 为 200 万(二八原则)。

  • 每日每天点击浏览 30 次。

  • PV 量:200*30=6000 万。

  • 集中访问量:24*0.2=4.8 小时会有 6000 万*0.8=4800 万(二八原则)。

  • 每分并发量:4.8*60=288 分钟,每分钟访问 4800/288=16.7 万(约等于)。

  • 每秒并发量:16.7万/60=2780(约等于)。

  • 假设:高峰期为平常值的三倍,则每秒的并发数可以达到 8340 次。

  • 1 毫秒=1.3 次访问。

 

没好好学数学后悔了吧?!(不知道以上算是否有错误,呵呵~~)

 

服务器预估:(以 Tomcat 服务器举例)

 

按一台 Web 服务器,支持每秒 300 个并发计算。平常需要 10 台服务器(约等于);[tomcat 默认配置是 150],高峰期需要 30 台服务器。

 

容量预估:70/90 原则

 

系统 CPU 一般维持在 70% 左右的水平,高峰期达到 90% 的水平,是不浪费资源,并比较稳定的。内存,IO 类似。

 

以上预估仅供参考,因为服务器配置,业务逻辑复杂度等都有影响。在此 CPU,硬盘,网络等不再进行评估。

 

网站架构分析

 

根据以上预估,有几个问题:

  • 需要部署大量的服务器,高峰期计算,可能要部署 30 台 Web 服务器。并且这三十台服务器,只有秒杀,活动时才会用到,存在大量的浪费。

  • 所有的应用部署在同一台服务器,应用之间耦合严重。需要进行垂直切分和水平切分。

  • 大量应用存在冗余代码。

  • 服务器 Session 同步耗费大量内存和网络带宽。

  • 数据需要频繁访问数据库,数据库访问压力巨大。

 

大型网站一般需要做以下架构优化(优化是架构设计时,就要考虑的,一般从架构/代码级别解决,调优主要是简单参数的调整,比如 JVM 调优;如果调优涉及大量代码改造,就不是调优了,属于重构):

  • 业务拆分

  • 应用集群部署(分布式部署,集群部署和负载均衡)

  • 多级缓存

  • 单点登录(分布式 Session)

  • 数据库集群(读写分离,分库分表)

  • 服务化

  • 消息队列

  • 其他技术

 

网站架构优化

 

业务拆分

 

根据业务属性进行垂直切分,划分为产品子系统,购物子系统,支付子系统,评论子系统,客服子系统,接口子系统(对接如进销存,短信等外部系统)。

 

根据业务子系统进行等级定义,可分为:

  • 核心系统,产品子系统,购物子系统,支付子系统。

  • 非核心系统,评论子系统,客服子系统,接口子系统。

 

业务拆分作用:提升为子系统可由专门的团队和部门负责,专业的人做专业的事,解决模块之间耦合以及扩展性问题;每个子系统单独部署,避免集中部署导致一个应用挂了,全部应用不可用的问题。

 

等级定义作用:用于流量突发时,对关键应用进行保护,实现优雅降级;保护关键应用不受到影响。

 

拆分后的架构图:

参考部署方案 2:

如上图每个应用单独部署,核心系统和非核心系统组合部署。

 

应用集群部署(分布式,集群,负载均衡)

 

分布式部署:将业务拆分后的应用单独部署,应用直接通过 RPC 进行远程通信。

 

集群部署:电商网站的高可用要求,每个应用至少部署两台服务器进行集群部署。

 

负载均衡:是高可用系统必须的,一般应用通过负载均衡实现高可用,分布式服务通过内置的负载均衡实现高可用,关系型数据库通过主备方式实现高可用。

 

集群部署后架构图:

多级缓存

 

缓存按照存放的位置一般可分为两类本地缓存和分布式缓存。本案例采用二级缓存的方式,进行缓存的设计。

 

一级缓存为本地缓存,二级缓存为分布式缓存。(还有页面缓存,片段缓存等,那是更细粒度的划分)

 

一级缓存,缓存数据字典,和常用热点数据等基本不可变/有规则变化的信息,二级缓存缓存需要的所有缓存。

 

当一级缓存过期或不可用时,访问二级缓存的数据。如果二级缓存也没有,则访问数据库。

 

缓存的比例,一般 1:4,即可考虑使用缓存。(理论上是 1:2 即可):

                                       

根据业务特性可使用以下缓存过期策略:

  • 缓存自动过期

  • 缓存触发过期

 

单点登录(分布式 Session)

 

系统分割为多个子系统,独立部署后,不可避免的会遇到会话管理的问题。一般可采用 Session 同步,Cookies,分布式 Session 方式。电商网站一般采用分布式 Session 实现。

 

再进一步可以根据分布式 Session,建立完善的单点登录或账户管理系统。

                                    

流程说明如上图:

  • 用户第一次登录时,将会话信息(用户 ID 和用户信息),比如以用户 ID 为 Key,写入分布式 Session。

  • 用户再次登录时,获取分布式 Session,是否有会话信息,如果没有则调到登录页。

  • 一般采用 Cache 中间件实现,建议使用 Redis,因此它有持久化功能,方便分布式 Session 宕机后,可以从持久化存储中加载会话信息。

  • 存入会话时,可以设置会话保持的时间,比如 15 分钟,超过后自动超时。

 

结合 Cache 中间件,实现的分布式 Session,可以很好的模拟 Session 会话。

 

数据库集群(读写分离,分库分表)

 

大型网站需要存储海量的数据,为达到海量数据存储,高可用,高性能一般采用冗余的方式进行系统设计。一般有两种方式读写分离和分库分表。

 

读写分离:一般解决读比例远大于写比例的场景,可采用一主一备,一主多备或多主多备方式。

                                

本案例在业务拆分的基础上,结合分库分表和读写分离,如上图:

  • 业务拆分后:每个子系统需要单独的库。

  • 如果单独的库太大,可以根据业务特性,进行再次分库,比如商品分类库,产品库。

  • 分库后,如果表中有数据量很大的,则进行分表,一般可以按照 ID,时间等进行分表;(高级的用法是一致性 Hash)

  • 在分库、分表的基础上,进行读写分离。

 

相关中间件可参考 Cobar(阿里,目前已不在维护),TDDL(阿里),Atlas(奇虎360),MyCat。

 

分库分表后序列的问题,JOIN,事务的问题,会在分库分表主题分享中介绍。

 

服务化

 

将多个子系统公用的功能/模块,进行抽取,作为公用服务使用。比如本案例的会员子系统就可以抽取为公用的服务。

                                                

消息队列

 

消息队列可以解决子系统/模块之间的耦合,实现异步,高可用,高性能的系统。它是分布式系统的标准配置。

 

本案例中,消息队列主要应用在购物,配送环节:

  • 用户下单后,写入消息队列,后直接返回客户端。

  • 库存子系统:读取消息队列信息,完成减库存。

  • 配送子系统:读取消息队列信息,进行配送。

目前使用较多的 MQ 有 Active MQ、Rabbit MQ、Zero MQ、MS MQ 等,需要根据具体的业务场景进行选择,建议可以研究下 Rabbit MQ。

 

其他架构(技术)

 

除了以上介绍的业务拆分,应用集群,多级缓存,单点登录,数据库集群,服务化,消息队列外,还有 CDN,反向代理,分布式文件系统,大数据处理等系统。

  架构汇总

                                                                         

大型网站的架构是根据业务需求不断完善的,根据不同的业务特征会做特定的设计和考虑。

posted @ 2020-12-03 11:49  zda龙  阅读(417)  评论(0编辑  收藏  举报