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摘要：隨著智能設(shè)備的普及使得高并發(fā)場景越來越多，可擴展成為系統(tǒng)設(shè)計的必要條件，下面分別介紹下可擴展系統(tǒng)的四個重要組成部分一負(fù)載均衡可擴展性冗余容錯水平擴展負(fù)載能力和增加硬件呈線性關(guān)系。目前大多數(shù)互聯(lián)網(wǎng)公司均采用軟件負(fù)載均衡。
肖立鵬原來在騰訊云做架構(gòu)師，目前在Udesk擔(dān)任CTO職位。下面是他分享的Udesk在可擴展高并發(fā)架構(gòu)方面的一些實踐經(jīng)驗。
隨著智能設(shè)備的普及使得高并發(fā)場景越來越多，可擴展成為系統(tǒng)設(shè)計的必要條件，下面分別介紹下可擴展系統(tǒng)的四個重要組成部分
一、負(fù)載均衡——可擴展性&冗余容錯水平擴展：負(fù)載能力和增加硬件呈線性關(guān)系。如果你有一臺服務(wù)器并增加一臺，負(fù)載能力翻 倍，再增加一臺，負(fù)載能力增長33%。
冗余容錯：一臺服務(wù)器死機不會影響服務(wù)的正確性，只是降低系統(tǒng)的負(fù)載能力。
一般的冗余和水平擴展等，都可以通過負(fù)載均衡來實現(xiàn)。主要有3種實現(xiàn)方法：
客戶端負(fù)載均衡：這里的客戶端是廣義的客戶端，例如服務(wù)a調(diào)用服務(wù)b，我們認(rèn)為服務(wù)a是客戶端?？蛻舳伺渲胣個服務(wù)端的地址，采取Round-Robin或者其他隨機策略訪問服務(wù)端。優(yōu)點是編碼實現(xiàn)簡單；缺點是變更困難，服務(wù)端遷移需要升級所有客戶端配置，當(dāng)然你可以搭建配置服務(wù)，這個服務(wù)本身也是單點，然后為配置服務(wù)實現(xiàn)負(fù)載均衡……
硬件負(fù)載均衡：購買專用的負(fù)載均衡器，例如Citrix NetScaler。優(yōu)點：性能卓越； 缺點：昂貴，高富帥專用。
軟件負(fù)載均衡：通過路由分發(fā)，心跳探測等方法，實現(xiàn)軟件層面的負(fù)載均衡，典型的開源組件有：LVS，Nginx和HAProxy等。目前大多數(shù)互聯(lián)網(wǎng)公司均采用軟件負(fù)載均衡。
二、數(shù)據(jù)緩存緩存是一個系統(tǒng)中性能提升的關(guān)鍵。主要有5種實現(xiàn)方法：
應(yīng)用層：應(yīng)用自己在本地內(nèi)存或其他介質(zhì)中緩存部分?jǐn)?shù)據(jù)，一般通過LRU算法淘汰。
數(shù)據(jù)庫層：數(shù)據(jù)庫引擎自身的緩存，需要DBA來配置優(yōu)化，當(dāng)然現(xiàn)在也有不少NoSQL的緩存+存儲解決方案如MongoDB、帶HandlerSocket插件MySQL、ttserver等。數(shù)據(jù)庫緩存的好處是應(yīng)用側(cè)代碼不需要更改。
內(nèi)存緩存：目前的主流解決方案，代表有MemCached和Redis，Redis的優(yōu)點是數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 豐富，可以輕松支持排名等場景，缺點是單進程實現(xiàn)導(dǎo)致持久化方案不夠完美，今年4月Redis Cluster終于迎來了第一個穩(wěn)定版本，可以實現(xiàn)數(shù)據(jù)自動sharding和容錯，穩(wěn)定性有待后續(xù)檢驗。
網(wǎng)頁緩存：在Apache等HTTP服務(wù)器上，配置full-page cache等策略。
CDN：對于靜態(tài)文件，一般采用CDN來加速。
使用緩存的過程中，必須要注意緩存有效性，在數(shù)據(jù)源更新后，要及時更新緩存中的數(shù)據(jù)。目前主要有read-through和write-through兩種策略，采用write-through的多些。
三、離線處理對搜索引擎，廣告推薦等數(shù)據(jù)分析類場景，必須對數(shù)據(jù)做離線處理。主要有3種主流的實現(xiàn)方法：
定期任務(wù)：每天每小時的任務(wù)，使用crontab或者其他cron服務(wù)來調(diào)度。
并行計算：采用MapReduce，其它主流開源組件有Hive，Impala等。
消息隊列：任務(wù)排隊，并發(fā)處理等，主流開源組件有RabbitMQ，Kafka。
四、平臺建設(shè)提供給應(yīng)用的，不是一堆組件，而是一組API，把底層架構(gòu)隱藏起來。這樣有兩個主要的好 處：
底層架構(gòu)重用，可支撐多應(yīng)用，運營更方便。
應(yīng)用和底層架構(gòu)解耦合，底層架構(gòu)可自我演進，是Scale的必備基礎(chǔ)。
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