淘宝服务端技术架构详解Word文件下载.docx
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因此一个大型服务系统，都是从小一步一步走过来的，在每个阶段找到对应该阶段网站架构所面临的问题，然后不断解决这些问题，在这个过程中，整个架构会一直演进，同时内含的代码也就会演进，大到架构、小到代码都是在不断演进和优化的。
所以说高大上的项目技术架构和开发设计实现不是一蹴而就的，这是所谓的万丈高楼平地起。
二、单机架构
从一个小网站说起，一般来说初始一台服务器就够了，文件服务器、数据库以及应用都部署在一台机器上。
也就是俗称的
allinone
架构。
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三、多机部署
随着网站用户逐渐增多，访问量越来越大，硬盘、cpu、内存等开始吃紧，一台服务器难以支撑。
看一下演进过程，我们将数据服务和应用服务进行分离，给应用服务器配置更好的cpu、内存等等，而给数据服务器配置更好、更快的大的硬盘，如图所示用了三台服务器进行部署，能提高一定的性能和可用性。
四、分布式缓存
随着访问的并发越来越高，为了降低接口的访问时间提高服务性能，继续对架构进行演进。
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我们发现有很多业务数据不需要每次都从数据库中获取，于是我们使用了缓存，因为80%的业务访问都集中在20%的数据上（二八原则），如果能将这部分数据缓存下来，性能就能提高很多，缓存又分两种，一种是Application中的本地缓存，还有远程缓存，远程缓存又分为远程的单机式缓存和分布式缓存（图所示的是分布式缓存集群）。
我们需要思考几点，具有哪种业务特点的数据使用缓存，具有哪种业务特点的数据使用本地缓存，具有哪种业务特点的数据使用远程缓存。
分布式缓存在扩容时会遇上什么问题，如何解决，分布式缓存的算法都有哪几种，都有什么优缺点。
这些问题都是我们在使用这个架构时需要思考并解决的问题。
服务器集群
这个时候随着访问的qps不断提高，假设我们使用的ApplicationServer是tomcat，那么tomcat服务器的处理能力就会成为一个瓶颈，虽然我们也可以通过购买更强大的硬件但总会有上限，并且这个成本到后期是呈指数级的增长。
这时候就可以对服务器做一个集群
（cluster），然后添加负载均衡调度器
（LoadBalancer），服务器集群后我们就可以横向扩展我们的服务器了，解决了服务器处理能力的瓶颈。
此时我们又需要思考几个问题，负载均衡的调度策略都有哪些，各有什么优缺点，各适合什么场景，比如轮询、权重、地址散列，地址散列又分为原IP地址散列、目标IP地址散列、最小连接、加权最小连接等等。
服务器集群后，假设我们登陆了A服务器，session信息存放在A服务器上了，如果我们的负载均衡策略是轮询或者最小连接等，下次是有可能访问到B服务器，这时候存储在A服务器上的session信息我们在B服务器是读取不到的，所以我们需要解决session管理的问题。
五、Session共享解决方案
sessionsticky
我们使用
sessionsticky这种方式来解决这个问题，它的处理规则是对于同一个连接中的数据包，负载均衡会将其进行NAT转换后，转发至后端固定的服务器进行处理，这种方案解决了session共享的问题。
如图所示客户端1通过负载均衡会固定转发到服务器1中。
缺点是第一假设有一台服务器重启了，那么该服务器的session将全部消失，第二是我们的负载均衡服务器成了一种有状态的服务器，要实现容灾会有麻烦。
session复制
session复制，即当browser1经过负载均衡服务器把session存到application1中，会同时把session复制到application2中，所以多台服务器都保存着相同的session信息。
缺点是应用服务器的带宽问题，服务器之间要不断同步session信息，当大量用户在线时，服务器占用内存会过多，不适合大规则集群，适合机器不多情况。
基于cookie
基于cookie，也就是说我们每次都用携带session信息的cookie去访问应用服务器。
缺点是cookie的长度是有限制的，cookie保存在浏览器上安全性也是一个问题。
session服务器
把session做成了一个session服务器，比如可以使用redis实现。
这样每个用户访问到应用服务器，其session信息最终都存到sessionserver中，应用服务器也是从sessionserver中去获取session。
要考虑以下几个问题，在当前架构中sessionserver是一个单点的，如何解决单点，保证它的可用性，当然也可以将sessionserver做成一个集群，这种方式适用于session数量及web服务器数量大的情况，同时改成这种架构后，在写应用时，也要调整存储session的业务逻辑。
六、数据库读写分离
在解决了服务器横向扩展之后，继续看数据库，数据库的读与写操作都需要经过数据库，当用户量达到一定量时，数据库性能又成为了一个瓶颈，我们继续演进。
我们可以使用数据库的读写分离，同时应用要接入多数据源。
通过统一的数据访问模型进行访问。
数据库的读写分离是将所有的写操作引入到主库中
（master），将读操作引入到从库中
（slave），此时应用程序也要做出相应的变化，我们实现了一个数据访问模块
（dataaccessmodule），使上层写代码的人不知道读写分离的存在，这样多数据源的读写对业务代码就没有侵入，这就是代码层面的演变。
如何支持多数据源，如何封装对业务没有侵入，如何使用目前业务使用的ORM框架完成主从的读写分离，是否需要更换ORM，各有什么优缺点，如何取舍都是当前这个架构需要考虑的问题。
当访问量过大时候，也就是说数据库的IO非常大，我们的数据库读写分离又会遇到以下问题？
例如主库和从库复制有没有延迟，如果我们将主库和从库分机房部署的话，跨机房传输同步数据更是一个问题。
另外应用对数据源的路由问题，这些也是需要思考和解决的点。
七、CDN加速与反向代理
我们继续增加了
CDN和反向代理服务器
（Reverseproxyserver），使用
CDN可以很好的解决不同地区访问速度问题，反向代理则在服务器机房中可以缓存用户的资源。
八、分布式文件服务器
这个时候我们的文件服务器又出现了瓶颈，我们将文件服务器改成了分布式文件服务器集群，在使用分布式文件系统时，需要考虑几个问题，如何不影响部署在线上的应用访问，是否需要业务部门帮忙清洗数据，是否需要备份服务器，是否需要重新做域名解析等等。
九、数据库分库分表
这个时候我们的数据库又出现了瓶颈，我们选择专库专用的形式，进行数据的垂直拆分，相关的业务独用自己的一个库，我们解决了写数据并发量大的问题。
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当我们把这些表分成不同的库，又会带来一些新的问题。
例如跨业务和跨库的事务，可以使用分布式事务，或者去掉事务，或者不追求强事务。
互联网架构师，在后台回复：
2T，可以获取架构干货。
随着访问量过大，数据量过大，某个业务的数据库数据量和更新量已经达到了单个数据库的瓶颈了，这个时候就需要进行数据库的水平拆分，例如把user拆分成了user1和user2，就是将同一个表的数据拆分到两个数据库当中，这个时候我们解决了单数据库的瓶颈。
水平拆分时候又要注意哪些点，都有哪几种水平拆分的方式。
进行了水平拆分后，又会遇到几个问题，第一sql路由的问题，假设有一个用户，我们如何知道这个用户信息是存在了user1还是user2数据库中，由于分库了，我们的主键策略也会有所不同，同时会面临分页的问题，假设我们要查询某月份已经下单的用户明细，而这些用户又分布在user1和user2库中，我们后台运营管理系统对它进行展示的时候还要进行分页。
这些都是我们在使用这个架构时需要解决的问题。
一十、搜索引擎与NoSQL
在网站发布并进行了大规模的推广后，导致我们应用服务器的搜索量又飙升，我们把应用服务器的搜索功能单独抽取出来做了一个搜索引擎，同时部分场景可以使用
NoSQL来提高性能。
同时我们开发一个数据统一的访问模块，同时连着数据库集群、搜索引擎和
NoSQL，解决上层应用开发的数据源问题。
一十一、后序
这里只是简单举例，并没有依据什么实际的业务场景。
事实上各个服务的架构是要根据实际的业务特点进行优化和演进的，所以这个过程也不是完全相同的。
当然这个架构也不是最终形态，还存在很多要提升的地方。
例如负载均衡服务器目前是一个单点的，如果负载均衡服务器访问不了，那么后续的包括服务器集群等也就无法访问了。
所以可以将负载均衡服务器做成集群，然后做一些主从的双机热备，同时做一个自动切换的解决方案。
在整个架构的演进过程中，其实还包含更多需要关注的内容，比如安全性、数据分析、监控、反作弊……
针对一些特定的场景例如交易、充值、流计算等使用消息队列、任务调度……
整个架构继续发展下去，做成SOA架构、服务化（微服务）、多机房……
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