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架构演进

Author:Eric

Version:9.0.0

开发环境&生产环境


开发环境

平时在写代码时,大多都在是Win10/Win7/Mac,这些系统都可以称呼为开发环境,咱们会为了更高效的开发应用程序,安装很多很多的软件,会导致操作系统不安全,稳定性降低。

生产环境

  • 在生产环境中,操作系统不会采用Win10/Mac,这种操作系统相对不安全,生产环境是要面向全体用户的,一般会采用专业的操作系统。

  • 大多市面上使用的都是基于Linux的操作系统,当然还有Windows版本的服务器操作系统,Windows 2003 service等等。

  • 由于Linux内核版本完全对外开源,市场占用率大,所以第一步我们要学会如何操作Linux操作系统。

Web1.0&Web2.0阶段


Web1.0阶段

在Web1.0阶段,由于带宽不足,这时的项目大多是内容少,用户量也不多,甚至有一些项目不需要对外开放,对安全性和稳定性的要求是不高的。

单体架构就足以应对。

单体架构
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Web2.0阶段

随之到来的Web2.0阶段,实现了ADSL拨号上网,宽带提速,最高可以达到8M,用户量也就不断增加,一些门户网站也开始活跃,项目就需要考虑安全性和稳定性。

在基于上面的单体架构图中,无法满足Web2.0对项目的需求。

在单体架构的基础上去搭建集群。

在搭建集群之后,可以提升项目的稳定性,并且并发能力增强,还可以避免单点故障。

单体架构搭建集群
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搭建集群后发生的问题

  • 用户的请求到底要发送到哪台服务器上。如何保证请求平均的分发给不同的服务器,从而缓解用户量增加的压力。
  • 编写项目时,如果用户登录成功了,将用户的标识放到Session域中,在搭建集群之后,数据共享问题。
  • 当数据量特别庞大时,如果还直接去数据库查询,速度很慢,如何提升查询效率。
  • 针对大家在搜索一些数据时,where content like '%#{xxx}%'
  • 等等……

为了解决上述的问题,需要使用到三门技术。

  • Nginx - 解决用户请求平均分发。

  • Redis - 解决数据共享并实现缓存功能。

  • ElasticSearch - 解决搜索数据的功能。

插入中间件
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垂直架构


比如项目包含了三个模块,用户模块,商品模块,订单模块。如果商品模块压过大,一般最直接有效的方式就是搭建集群。在单体架构的集群上去搭建,效果相对比较差。

随着项目的不断更新,项目中的功能越来越多,最严重可能会导致项目无法启动。

关于单体架构中,完美的体现了低内聚,高耦合,避开了开发的准则。

为了解决上述的各种问题,演进出了垂直架构。

垂直架构图
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分布式架构


随着项目的不断迭代,新老功能之间需要相互交互,服务器和服务器之间是需要通讯的。

项目一般是分为三层的,Controller,Service,Dao。 导致程序变慢的重灾区,一般是Service和Dao,在搭建集群时,确实针对三层都搭建集群,效果不是很好。

架构从垂直架构演变到了分布式架构。

分布式架构落地的技术,国内常用的方式有两种

  • Dubbo RPC(通讯方式)

  • SpringCloud HTTP(通讯方式)

分布式架构图
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分布式架构常见问题


服务之间的异步通讯

使用分布式架构之后,服务之间的通讯都是同步的。在一些不是核心业务的功能上,咱们希望可以实现异步通讯,以加快处理速度,可以更快的给用户响应。

为了实现服务之间的异步通讯,需要使用RabbitMQ等消息队列中间件。

分布式架构下,实现异步通讯
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服务之间通讯地址的维护

由于服务越来越多,每个服务的访问地址都是一样的:协议://地址:端口号/路径

由于模块繁多,并且模块搭建的集群数量增加,会导致其他模块需要维护各种ip地址等信息,导致项目的维护性极低,耦合性变高,并且实现负载均衡也变得很麻烦。

需要使用以下技术来解决当前问题:

  • Eureka注册中心帮助我们管理服务信息。

  • Ribbon可以帮我们实现服务之间的负载均衡。

Eureka实现通讯地址维护,Ribbon实现服务之间的负载均衡
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服务降级

在上述的架构中,如果说订单模块出现了问题,只要是涉及到订单模块的功能,全部都无法使用,甚至可能会导致服务器提供的线程池耗尽。给用户友好的提示都是无法做到的。

为了解决上述的问题,使用Hystrix处理:

Hystrix提供了线程池隔离的方式,避免服务器线程池耗尽,在一个服务无法使用时,还提供断路器的方式来处理问题服务,从而执行降级方法,返回托底数据。

Ps:Eureka,Ribbon,Hystrix都是SpringCloud技术栈中的组件。

使用Hystrix帮我们提供断路器和隔离,并最终服务降级
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海量数据

海量数据会导致数据库无法存储全部的内容,即便数据库可以存储海量的数据,在查询数据时,数据库的响应时极其缓慢的,在用户高并发的情况下,数据库也时无法承受住的。

解决思路:

  1. 分区
  2. 分库
  3. 分表

为了解决上述的问题,目前有以下两种较流行的解决方案:

  • MyCat
  • Sharding Sphere
基于MyCat实现分库分表
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微服务架构


微服务架构

虽然已经将每个模块独立的做开发,比如商品模块,压力最大的是商品的查询。

在单独模块中再次拆分项目的方式就可以称之为微服务架构,微服务架构也是分布式架构。

微服务架构,在分布式架构的基础上再次拆分
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模块过多,运维成本增加

为了解决模块过多,运维成本增加的问题,采用Docker容器化技术来帮助我们管理各个模块的部署,还可以通过CI、CD持续集成,持续交付,持续部署。

而且后期在学习的时候,也需要大量的软件,可以使用Docker来帮助我们快速的安装软件。

Docker容器化技术
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分布式架构下的其他问题

分布式架构帮助我们解决了很多的问题,但是随之也带来了很多问题

分布式事务

最传统的操作事务的方式,是通过Connection链接对象的方式操作,Spring也提供了声明式事务的操作。

为了解决事务的问题,后续会使用到RabbitMQ或者LCN等方式来解决。

分布式锁

传统的锁方式,synchronized | Lock锁,在分布式环境下,传统的锁是没有效果的。

为了解决锁的问题,后续会使用到Redis或者Zookeeper来解决。

分布式任务

在传统的定时任务下,由于分布式环境的问题,可能会造成任务重复执行,一个比较大的任务,需要可以拆分。

为了解决这个问题,后续会使用到Redis + Quartz或者Elastic-Job来解决。