Web網(wǎng)站架構(gòu)演變史

2022-01-06    分類: 網(wǎng)站建設(shè)

前言

互聯(lián)網(wǎng)上有很多關(guān)于網(wǎng)站架構(gòu)的各種分享,有些主要是從運(yùn)維和基礎(chǔ)架構(gòu)的角度去分析的(堆機(jī)器,做集群),太關(guān)注技術(shù)細(xì)節(jié)實(shí)現(xiàn),普通的開發(fā)人員基本看不太懂。我們以javaweb為例,來搭建一個(gè)簡單的電商系統(tǒng),看看這個(gè)系統(tǒng)可以如何一步步演變。

該系統(tǒng)具備的功能:

  • 用戶模塊:用戶注冊(cè)和管理
  • 商品模塊:商品展示和管理
  • 交易模塊:創(chuàng)建交易和管理

階段一、單機(jī)構(gòu)建網(wǎng)站

網(wǎng)站的初期,我們經(jīng)常會(huì)在單機(jī)上跑我們所有的程序和軟件。此時(shí)我們使用一個(gè)容器,如tomcat、jetty、jboos,然后直接使用JSP/servlet技術(shù),或者使用一些開源的框架如maven+spring+struct+hibernate、maven+spring+springmvc+mybatis;最后再選擇一個(gè)數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)來存儲(chǔ)數(shù)據(jù),如mysql、sqlserver、oracle,然后通過JDBC進(jìn)行數(shù)據(jù)庫的連接和操作。

把以上的所有軟件都裝載同一臺(tái)機(jī)器上,應(yīng)用跑起來了,也算是一個(gè)小系統(tǒng)了。此時(shí)系統(tǒng)結(jié)果如下:

階段二、應(yīng)用服務(wù)器與數(shù)據(jù)庫分離

隨著網(wǎng)站的上線,訪問量逐步上升,服務(wù)器的負(fù)載慢慢提高,在服務(wù)器還沒有超載的時(shí)候,我們應(yīng)該就要做好準(zhǔn)備,提升網(wǎng)站的負(fù)載能力。假如我們代碼層面已難以優(yōu)化,在不提高單臺(tái)機(jī)器的性能的情況下,增加機(jī)器是一個(gè)不錯(cuò)的方式,不僅可以有效地提高系統(tǒng)的負(fù)載能力,而且性價(jià)比高。

增加的機(jī)器用來做什么呢?此時(shí)我們可以把數(shù)據(jù)庫,web服務(wù)器拆分開來,這樣不僅提高了單臺(tái)機(jī)器的負(fù)載能力,也提高了容災(zāi)能力。
應(yīng)用服務(wù)器與數(shù)據(jù)庫分開后的架構(gòu)如下圖所示:

階段三、應(yīng)用服務(wù)器集群

隨著訪問量繼續(xù)增加,單臺(tái)應(yīng)用服務(wù)器已經(jīng)無法滿足需求了。在假設(shè)數(shù)據(jù)庫服務(wù)器沒有壓力的情況下,我們可以把應(yīng)用服務(wù)器從一臺(tái)變成了兩臺(tái)甚至多臺(tái),把用戶的請(qǐng)求分散到不同的服務(wù)器中,從而提高負(fù)載能力。多臺(tái)應(yīng)用服務(wù)器之間沒有直接的交互,他們都是依賴數(shù)據(jù)庫各自對(duì)外提供服務(wù)。著名的做故障切換的軟件有keepalived,keepalived是一個(gè)類似于layer3、4、7交換機(jī)制的軟件,他不是某個(gè)具體軟件故障切換的專屬品,而是可以適用于各種軟件的一款產(chǎn)品。keepalived配合上ipvsadm又可以做負(fù)載均衡,可謂是神器。

我們以增加了一臺(tái)應(yīng)用服務(wù)器為例,增加后的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖如下:

系統(tǒng)演變到這里,將會(huì)出現(xiàn)下面四個(gè)問題

  1. 用戶的請(qǐng)求由誰來轉(zhuǎn)發(fā)到到具體的應(yīng)用服務(wù)器
  2. 有什么轉(zhuǎn)發(fā)的算法
  3. 應(yīng)用服務(wù)器如何返回用戶的請(qǐng)求
  4. 用戶如果每次訪問到的服務(wù)器不一樣,那么如何維護(hù)session的一致性

我們來看看解決問題的方案

1、第一個(gè)問題即是負(fù)載均衡的問題,一般有5種解決方案:

1、http重定向。HTTP重定向就是應(yīng)用層的請(qǐng)求轉(zhuǎn)發(fā)。用戶的請(qǐng)求其實(shí)已經(jīng)到了HTTP重定向負(fù)載均衡服務(wù)器,服務(wù)器根據(jù)算法要求用戶重定向,用戶收到重定向請(qǐng)求后,再次請(qǐng)求真正的集群

優(yōu)點(diǎn):簡單。

缺點(diǎn):性能較差。

2、DNS域名解析負(fù)載均衡。DNS域名解析負(fù)載均衡就是在用戶請(qǐng)求DNS服務(wù)器,獲取域名對(duì)應(yīng)的IP地址時(shí),DNS服務(wù)器直接給出負(fù)載均衡后的服務(wù)器IP。

優(yōu)點(diǎn):交給DNS,不用我們?nèi)ゾS護(hù)負(fù)載均衡服務(wù)器。

缺點(diǎn):當(dāng)一個(gè)應(yīng)用服務(wù)器掛了,不能及時(shí)通知DNS,而且DNS負(fù)載均衡的控制權(quán)在域名服務(wù)商那里,網(wǎng)站無法做更多的改善和更強(qiáng)大的管理。

3、反向代理服務(wù)器。在用戶的請(qǐng)求到達(dá)反向代理服務(wù)器時(shí)(已經(jīng)到達(dá)網(wǎng)站機(jī)房),由反向代理服務(wù)器根據(jù)算法轉(zhuǎn)發(fā)到具體的服務(wù)器。常用的apache,nginx都可以充當(dāng)反向代理服務(wù)器。

優(yōu)點(diǎn):部署簡單。

缺點(diǎn):代理服務(wù)器可能成為性能的瓶頸,特別是一次上傳大文件。

4、IP層負(fù)載均衡。在請(qǐng)求到達(dá)負(fù)載均衡器后,負(fù)載均衡器通過修改請(qǐng)求的目的IP地址,從而實(shí)現(xiàn)請(qǐng)求的轉(zhuǎn)發(fā),做到負(fù)載均衡。

優(yōu)點(diǎn):性能更好。

缺點(diǎn):負(fù)載均衡器的寬帶成為瓶頸。

5、數(shù)據(jù)鏈路層負(fù)載均衡。在請(qǐng)求到達(dá)負(fù)載均衡器后,負(fù)載均衡器通過修改請(qǐng)求的mac地址,從而做到負(fù)載均衡,與IP負(fù)載均衡不一樣的是,當(dāng)請(qǐng)求訪問完服務(wù)器之后,直接返回客戶。而無需再經(jīng)過負(fù)載均衡器。

2、第二個(gè)問題即是集群調(diào)度算法問題,常見的調(diào)度算法有10種。

1、rr 輪詢調(diào)度算法。顧名思義,輪詢分發(fā)請(qǐng)求。

優(yōu)點(diǎn):實(shí)現(xiàn)簡單

缺點(diǎn):不考慮每臺(tái)服務(wù)器的處理能力

2、wrr 加權(quán)調(diào)度算法。我們給每個(gè)服務(wù)器設(shè)置權(quán)值weight,負(fù)載均衡調(diào)度器根據(jù)權(quán)值調(diào)度服務(wù)器,服務(wù)器被調(diào)用的次數(shù)跟權(quán)值成正比。

優(yōu)點(diǎn):考慮了服務(wù)器處理能力的不同

3、sh 原地址散列:提取用戶IP,根據(jù)散列函數(shù)得出一個(gè)key,再根據(jù)靜態(tài)映射表,查處對(duì)應(yīng)的value,即目標(biāo)服務(wù)器IP。過目標(biāo)機(jī)器超負(fù)荷,則返回空。

4、dh 目標(biāo)地址散列:同上,只是現(xiàn)在提取的是目標(biāo)地址的IP來做哈希。

優(yōu)點(diǎn):以上兩種算法的都能實(shí)現(xiàn)同一個(gè)用戶訪問同一個(gè)服務(wù)器。

5、lc 最少連接。優(yōu)先把請(qǐng)求轉(zhuǎn)發(fā)給連接數(shù)少的服務(wù)器。

優(yōu)點(diǎn):使得集群中各個(gè)服務(wù)器的負(fù)載更加均勻。

6、wlc 加權(quán)最少連接。在lc的基礎(chǔ)上,為每臺(tái)服務(wù)器加上權(quán)值。算法為:(活動(dòng)連接數(shù)*256+非活動(dòng)連接數(shù))÷權(quán)重 ,計(jì)算出來的值小的服務(wù)器優(yōu)先被選擇。

優(yōu)點(diǎn):可以根據(jù)服務(wù)器的能力分配請(qǐng)求。

7、sed 最短期望延遲。其實(shí)sed跟wlc類似,區(qū)別是不考慮非活動(dòng)連接數(shù)。算法為:(活動(dòng)連接數(shù)+1)*256÷權(quán)重,同樣計(jì)算出來的值小的服務(wù)器優(yōu)先被選擇。

8、nq 永不排隊(duì)。改進(jìn)的sed算法。我們想一下什么情況下才能“永不排隊(duì)”,那就是服務(wù)器的連接數(shù)為0的時(shí)候,那么假如有服務(wù)器連接數(shù)為0,均衡器直接把請(qǐng)求轉(zhuǎn)發(fā)給它,無需經(jīng)過sed的計(jì)算。

9、LBLC 基于局部性的最少連接。均衡器根據(jù)請(qǐng)求的目的IP地址,找出該IP地址最近被使用的服務(wù)器,把請(qǐng)求轉(zhuǎn)發(fā)之,若該服務(wù)器超載,最采用最少連接數(shù)算法。

10、LBLCR 帶復(fù)制的基于局部性的最少連接。均衡器根據(jù)請(qǐng)求的目的IP地址,找出該IP地址最近使用的“服務(wù)器”,注意,并不是具體某個(gè)服務(wù)器,然后采用最少連接數(shù)從該組中挑出具體的某臺(tái)服務(wù)器出來,把請(qǐng)求轉(zhuǎn)發(fā)之。若該服務(wù)器超載,那么根據(jù)最少連接數(shù)算法,在集群的本服務(wù)器組的服務(wù)器中,找出一臺(tái)服務(wù)器出來,加入本服務(wù)器組,然后把請(qǐng)求轉(zhuǎn)發(fā)之。

3、第三個(gè)問題是集群模式問題,一般3種解決方案:

1、NAT:負(fù)載均衡器接收用戶的請(qǐng)求,轉(zhuǎn)發(fā)給具體服務(wù)器,服務(wù)器處理完請(qǐng)求返回給均衡器,均衡器再重新返回給用戶。

2、DR:負(fù)載均衡器接收用戶的請(qǐng)求,轉(zhuǎn)發(fā)給具體服務(wù)器,服務(wù)器出來玩請(qǐng)求后直接返回給用戶。需要系統(tǒng)支持IP Tunneling協(xié)議,難以跨平臺(tái)。

3、TUN:同上,但無需IP Tunneling協(xié)議,跨平臺(tái)性好,大部分系統(tǒng)都可以支持。

4、第四個(gè)問題是session問題,一般有4種解決方案:

1、Session Sticky。session sticky就是把同一個(gè)用戶在某一個(gè)會(huì)話中的請(qǐng)求,都分配到固定的某一臺(tái)服務(wù)器中,這樣我們就不需要解決跨服務(wù)器的session問題了,常見的算法有ip_hash法,即上面提到的兩種散列算法。

優(yōu)點(diǎn):實(shí)現(xiàn)簡單。

缺點(diǎn):應(yīng)用服務(wù)器重啟則session消失。

2、Session Replication。session replication就是在集群中復(fù)制session,使得每個(gè)服務(wù)器都保存有全部用戶的session數(shù)據(jù)。

優(yōu)點(diǎn):減輕負(fù)載均衡服務(wù)器的壓力,不需要要實(shí)現(xiàn)ip_hasp算法來轉(zhuǎn)發(fā)請(qǐng)求。

缺點(diǎn):復(fù)制時(shí)寬帶開銷大,訪問量大的話session占用內(nèi)存大且浪費(fèi)。

3、Session數(shù)據(jù)集中存儲(chǔ):session數(shù)據(jù)集中存儲(chǔ)就是利用數(shù)據(jù)庫來存儲(chǔ)session數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)了session和應(yīng)用服務(wù)器的解耦。

優(yōu)點(diǎn):相比session replication的方案,集群間對(duì)于寬帶和內(nèi)存的壓力減少了很多。

缺點(diǎn):需要維護(hù)存儲(chǔ)session的數(shù)據(jù)庫。

4、Cookie Base:cookie base就是把session存在cookie中,有瀏覽器來告訴應(yīng)用服務(wù)器我的session是什么,同樣實(shí)現(xiàn)了session和應(yīng)用服務(wù)器的解耦。

優(yōu)點(diǎn):實(shí)現(xiàn)簡單,基本免維護(hù)。

缺點(diǎn):cookie長度限制,安全性低,寬帶消耗。

值得一提的是

nginx目前支持的負(fù)載均衡算法有wrr、sh(支持一致性哈希)、fair(本人覺得可以歸結(jié)為lc)。但nginx作為均衡器的話,還可以一同作為靜態(tài)資源服務(wù)器。

keepalived+ipvsadm比較強(qiáng)大,目前支持的算法有:rr、wrr、lc、wlc、lblc、sh、dh

keepalived支持集群模式有:NAT、DR、TUN

nginx本身并沒有提供session同步的解決方案,而apache則提供了session共享的支持。

好了,解決了以上的問題之后,系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)如下

階段四、數(shù)據(jù)庫讀寫分離化

上面我們總是假設(shè)數(shù)據(jù)庫負(fù)載正常,但隨著訪問量的的提高,數(shù)據(jù)庫的負(fù)載也在慢慢增大。那么可能有人馬上就想到跟應(yīng)用服務(wù)器一樣,把數(shù)據(jù)庫一份為二再負(fù)載均衡即可。但對(duì)于數(shù)據(jù)庫來說,并沒有那么簡單。假如我們簡單的把數(shù)據(jù)庫一分為二,然后對(duì)于數(shù)據(jù)庫的請(qǐng)求,分別負(fù)載到A機(jī)器和B機(jī)器,那么顯而易見會(huì)造成兩臺(tái)數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)不統(tǒng)一的問題。那么對(duì)于這種情況,我們可以先考慮使用讀寫分離的方式。

讀寫分離后的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如下:

這個(gè)結(jié)構(gòu)變化后也會(huì)帶來兩個(gè)問題

  1. 主從數(shù)據(jù)庫之間數(shù)據(jù)同步問題
  2. 應(yīng)用對(duì)于數(shù)據(jù)源的選擇問題

解決問題方案

  1. 我們可以使用MYSQL自帶的master+slave的方式實(shí)現(xiàn)主從復(fù)制。
  2. 采用第三方數(shù)據(jù)庫中間件,例如mycat。mycat是從cobar發(fā)展而來的,而cobar是阿里開源的數(shù)據(jù)庫中間件,后來停止開發(fā)。mycat是國內(nèi)比較好的mysql開源數(shù)據(jù)庫分庫分表中間件。

階段五、用搜索引擎緩解讀庫的壓力

數(shù)據(jù)庫做讀庫的話,常常對(duì)模糊查找力不從心,即使做了讀寫分離,這個(gè)問題還未能解決。以我們所舉的交易網(wǎng)站為例,發(fā)布的商品存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫中,用戶最常使用的功能就是查找商品,尤其是根據(jù)商品的標(biāo)題來查找對(duì)應(yīng)的商品。對(duì)于這種需求,一般我們都是通過like功能來實(shí)現(xiàn)的,但是這種方式的代價(jià)非常大。此時(shí)我們可以使用搜索引擎的倒排索引來完成。

搜索引擎具有以下優(yōu)點(diǎn)

它能夠大大提高查詢速度。

引入搜索引擎后也會(huì)帶來以下的開銷

  • 帶來大量的維護(hù)工作,我們需要自己實(shí)現(xiàn)索引的構(gòu)建過程,設(shè)計(jì)全量/增加的構(gòu)建方式來應(yīng)對(duì)非實(shí)時(shí)與實(shí)時(shí)的查詢需求。
  • 需要維護(hù)搜索引擎集群

搜索引擎并不能替代數(shù)據(jù)庫,他解決了某些場(chǎng)景下的“讀”的問題,是否引入搜索引擎,需要綜合考慮整個(gè)系統(tǒng)的需求。引入搜索引擎后的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如下:

階段六、用緩存緩解讀庫的壓力

1、后臺(tái)應(yīng)用層和數(shù)據(jù)庫層的緩存

隨著訪問量的增加,逐漸出現(xiàn)了許多用戶訪問同一部分內(nèi)容的情況,對(duì)于這些比較熱門的內(nèi)容,沒必要每次都從數(shù)據(jù)庫讀取。我們可以使用緩存技術(shù),例如可以使用google的開源緩存技術(shù)guava或者使用memcacahe作為應(yīng)用層的緩存,也可以使用redis作為數(shù)據(jù)庫層的緩存。

另外,在某些場(chǎng)景下,關(guān)系型數(shù)據(jù)庫并不是很適合,例如我想做一個(gè)“每日輸入密碼錯(cuò)誤次數(shù)限制”的功能,思路大概是在用戶登錄時(shí),如果登錄錯(cuò)誤,則記錄下該用戶的IP和錯(cuò)誤次數(shù),那么這個(gè)數(shù)據(jù)要放在哪里呢?假如放在內(nèi)存中,那么顯然會(huì)占用太大的內(nèi)容;假如放在關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中,那么既要建立數(shù)據(jù)庫表,還要簡歷對(duì)應(yīng)的java bean,還要寫SQL等等。而分析一下我們要存儲(chǔ)的數(shù)據(jù),無非就是類似{ip:errorNumber}這樣的key:value數(shù)據(jù)。對(duì)于這種數(shù)據(jù),我們可以用NOSQL數(shù)據(jù)庫來代替?zhèn)鹘y(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫。

2、頁面緩存

除了數(shù)據(jù)緩存,還有頁面緩存。比如使用HTML5的localstroage或者cookie。

優(yōu)點(diǎn)

  • 減輕數(shù)據(jù)庫的壓力
  • 大幅度提高訪問速度

缺點(diǎn)

  • 需要維護(hù)緩存服務(wù)器
  • 提高了編碼的復(fù)雜性

值得一提的是

緩存集群的調(diào)度算法不同與上面提到的應(yīng)用服務(wù)器和數(shù)據(jù)庫。最好采用“一致性哈希算法”,這樣才能提高命中率。這個(gè)就不展開講了,有興趣的可以查閱相關(guān)資料。

加入緩存后的結(jié)構(gòu)

階段七、數(shù)據(jù)庫水平拆分與垂直拆分

我們的網(wǎng)站演進(jìn)到現(xiàn)在,交易、商品、用戶的數(shù)據(jù)都還在同一個(gè)數(shù)據(jù)庫中。盡管采取了增加緩存,讀寫分離的方式,但隨著數(shù)據(jù)庫的壓力繼續(xù)增加,數(shù)據(jù)庫的瓶頸越來越突出,此時(shí),我們可以有數(shù)據(jù)垂直拆分和水平拆分兩種選擇。

7.1、數(shù)據(jù)垂直拆分

垂直拆分的意思是把數(shù)據(jù)庫中不同的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)拆分道不同的數(shù)據(jù)庫中,結(jié)合現(xiàn)在的例子,就是把交易、商品、用戶的數(shù)據(jù)分開。

優(yōu)點(diǎn)

  • 解決了原來把所有業(yè)務(wù)放在一個(gè)數(shù)據(jù)庫中的壓力問題。
  • 可以根據(jù)業(yè)務(wù)的特點(diǎn)進(jìn)行更多的優(yōu)化

缺點(diǎn)

  • 需要維護(hù)多個(gè)數(shù)據(jù)庫

問題

  1. 需要考慮原來跨業(yè)務(wù)的事務(wù)
  2. 跨數(shù)據(jù)庫的join

解決問題方案

  1. 我們應(yīng)該在應(yīng)用層盡量避免跨數(shù)據(jù)庫的事物,如果非要跨數(shù)據(jù)庫,盡量在代碼中控制。
  2. 我們可以通過第三方應(yīng)用來解決,如上面提到的mycat,mycat提供了豐富的跨庫join方案,詳情可參考mycat官方文檔。

垂直拆分后的結(jié)構(gòu)如下

7.2、數(shù)據(jù)水平拆分

數(shù)據(jù)水平拆分就是把同一個(gè)表中的數(shù)據(jù)拆分到兩個(gè)甚至多個(gè)數(shù)據(jù)庫中。產(chǎn)生數(shù)據(jù)水平拆分的原因是某個(gè)業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)量或者更新量到達(dá)了單個(gè)數(shù)據(jù)庫的瓶頸,這時(shí)就可以把這個(gè)表拆分到兩個(gè)或更多個(gè)數(shù)據(jù)庫中。

優(yōu)點(diǎn)

  • 如果我們能客服以上問題,那么我們將能夠很好地對(duì)數(shù)據(jù)量及寫入量增長的情況。

問題

  1. 訪問用戶信息的應(yīng)用系統(tǒng)需要解決SQL路由的問題,因?yàn)楝F(xiàn)在用戶信息分在了兩個(gè)數(shù)據(jù)庫中,需要在進(jìn)行數(shù)據(jù)操作時(shí)了解需要操作的數(shù)據(jù)在哪里。
  2. 主鍵的處理也變得不同,例如原來自增字段,現(xiàn)在不能簡單地繼續(xù)使用了。
  3. 如果需要分頁,就麻煩了。

解決問題方案

  1. 我們還是可以通過可以解決第三方中間件,如mycat。mycat可以通過SQL解析模塊對(duì)我們的SQL進(jìn)行解析,再根據(jù)我們的配置,把請(qǐng)求轉(zhuǎn)發(fā)到具體的某個(gè)數(shù)據(jù)庫。
  2. 我們可以通過UUID保證唯一或自定義ID方案來解決。
  3. mycat也提供了豐富的分頁查詢方案,比如先從每個(gè)數(shù)據(jù)庫做分頁查詢,再合并數(shù)據(jù)做一次分頁查詢等等。

數(shù)據(jù)水平拆分后的結(jié)構(gòu)

階段八、應(yīng)用的拆分

8.1、拆分應(yīng)用

隨著業(yè)務(wù)的發(fā)展,業(yè)務(wù)越來越多,應(yīng)用越來越大。我們需要考慮如何避免讓應(yīng)用越來越臃腫。這就需要把應(yīng)用拆開,從一個(gè)應(yīng)用變?yōu)閭z個(gè)甚至更多。還是以我們上面的例子,我們可以把用戶、商品、交易拆分開。變成“用戶、商品”和“用戶,交易”兩個(gè)子系統(tǒng)。

拆分后的結(jié)構(gòu):

問題

  1. 這樣拆分后,可能會(huì)有一些相同的代碼,如用戶相關(guān)的代碼,商品和交易都需要用戶信息,所以在兩個(gè)系統(tǒng)中都保留差不多的操作用戶信息的代碼。如何保證這些代碼可以復(fù)用是一個(gè)需要解決的問題。

解決問題

  1. 通過走服務(wù)化的路線來解決

8.2、走服務(wù)化的道路

為了解決上面拆分應(yīng)用后所出現(xiàn)的問題,我們把公共的服務(wù)拆分出來,形成一種服務(wù)化的模式,簡稱SOA。

采用服務(wù)化之后的系統(tǒng)結(jié)構(gòu):

優(yōu)點(diǎn)

  • 相同的代碼不會(huì)散落在不同的應(yīng)用中了,這些實(shí)現(xiàn)放在了各個(gè)服務(wù)中心,使代碼得到更好的維護(hù)。
  • 我們把對(duì)數(shù)據(jù)庫的交互放在了各個(gè)服務(wù)中心,讓”前端“的web應(yīng)用更注重與瀏覽器交互的工作。

問題

  1. 如何進(jìn)行遠(yuǎn)程的服務(wù)調(diào)用

解決方法

  1. 我們可以通過下面的引入消息中間件來解決

階段九、引入消息中間件

隨著網(wǎng)站的繼續(xù)發(fā)展,我們的系統(tǒng)中可能出現(xiàn)不同語言開發(fā)的子模塊和部署在不同平臺(tái)的子系統(tǒng)。此時(shí)我們需要一個(gè)平臺(tái)來傳遞可靠的,與平臺(tái)和語言無關(guān)的數(shù)據(jù),并且能夠把負(fù)載均衡透明化,能在調(diào)用過程中收集調(diào)用數(shù)據(jù)并分析之,推測(cè)出網(wǎng)站的訪問增長率等等一系列需求,對(duì)于網(wǎng)站應(yīng)該如何成長做出預(yù)測(cè)。開源消息中間件有阿里的dubbo,可以搭配Google開源的分布式程序協(xié)調(diào)服務(wù)zookeeper實(shí)現(xiàn)服務(wù)器的注冊(cè)與發(fā)現(xiàn)。

引入消息中間件后的結(jié)構(gòu):

十、總結(jié)

以上的演變過程只是一個(gè)例子,并不適合所有的網(wǎng)站,實(shí)際中網(wǎng)站演進(jìn)過程與自身業(yè)務(wù)和不同遇到的問題有密切的關(guān)系,沒有固定的模式。只有認(rèn)真的分析和不斷地探究,才能發(fā)現(xiàn)適合自己網(wǎng)站的架構(gòu)。

分享標(biāo)題:Web網(wǎng)站架構(gòu)演變史
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