高可用框架
高可用性
高可用是什么
系统可用性指的是当前系统在一段时间内可正常提供服务的时间占比。
高可用指系统可以一直提供服务,而不会出现不可用的现象。
高可用架构图
初级架构
这类架构比较适用于初创企业或流量较小的平台。
此种架构一般都是在平台运行之初所用到的架构,日均访问量不大,简单的架构足以能够应对用户的流量请求,比如前端网站使用Apache/nginx都可以,APP服务器直接使用JAVA环境如tomcat应用,互联网平台的数据库大部分使用Mysql,备份服务器一般都备份一些常用的配置、代码、数据库数据的备份文件等。
中期架构
随着用户数量的增长、访问量的增加,随之而来的问题就是单台服务器已无法承受用户的访问流量,因此前期的基础架构就需要面临一定的调整,大概调整如下:
这类架构就此引入了负载均衡的概念:
nginx负载均衡与反向代理
Nginx+Tomcat多实例及负载均衡配置
负载均衡的算法通常有:
- 轮询法
- 随机法
- 源地址哈希法
- 加权轮询法
- 加权随机法
- 最小连接数法
此架构在上面的架构基础,以应对各类问题做出的修改,增加了数据存储服务器(NFS共享存储Linux系统NFS网络文件系统),对于存储架构及源件,其实挺多的,具体有以下几种开源软件服务
- NFS网络共享存储文件系统
- FastDFS 轻量级网络文件系统(参考文章:分布式文件系统FastDFS详解)
- 分布式文件系统MooseFS
- GlusterFS文件系统
并配置负载均衡、并且还解决了单点故障的问题,对于数据库服务器做出了一定的架构调整,为双主多从的架构,对于数据库的各种高可用架构,前面也有文章做过分析,具体如:
浅谈MySQL集群高可用架构
MySQL集群高可用架构之MHA
但是所有架构都是要以实际需求(如对数据完整性、一致性的要求为主),从而解决主库单点问题、从库读取量大的性能问题,保证在一定量用访问时的平台性能与高可用
架构终期
架构演变到一定程度,仅通过平行的扩展或增加服务器数量可能已无法解决相关的性能问题,因此
第一,在用户访问初始阶段就会使用CDN加速技术,来提高用户的访问体验度;
第二,按照业务来拆分成不同的服务,通过拆分服务、相同服务布署多个实例的架构来达到扩展的目的,来提高一定的性能,也能保证平台的高可用性;服务拆分后,也能一定限度的解决发布问题,因为服务之间彼此独立,服务之间耦合性不强,也比较方便平时的维护;
第三,对于用户与数据库之间的瓶颈问题,考虑加上缓存技术来提高一定的访问性能与高可用性,让用户的访问流量在到达数据库之前直接过滤掉一部分,甚至一大半,从而减轻数据库访问压力,在查多写少的场景,非常适用使用缓存来提升查询服务的性能,减轻对数据库的压力。通常使用redis作为缓存服务器,redis的一些集群机制能很大程度上保证缓存服务的高可用性(Redis集群生产环境高可用方案实战过程),缓存服务故障时,还能从数据库获取信息。然后对于备份服务器也简单的做调整保证数据的完整性,一方面也能及时保障应用的高可用性;其实一些大型分布式的系统在缓存这块还是比较倾向于memcached服务(Linux系统Memcached服务介绍),比如像一些用户的登录信息同步到其它系统此种场景,一般布署在前台应用层与数据存储层中间,应对前端应用大量请求与快速响应,从而减少数据库的访问压力,也能提高用户的访问体验度。
也有一部分平台架构是采用分层的方式
前端应用层:
* 给用户提供页面展示、查找、搜索的界面及相关的最终结果显示页面
后端服务层:
* 一般包括像常用的后台服务、用户管理、接口管理、支付管理等,都是给前端应用提供服务的
* 数据存储层:*
* 这个就很容易理解,像数据库、文件系统、缓存等一系列提供数据访问与存储的
所以因此也有下面的这类架构产生
最终总结
高可用、高性能只能说是一个阶段、一个时期的,没有完美的架构,只有不断演变、不断完善的架构。因此,今天所说的高性能、高可用架构,可能不尽完美,但归根结底总结成一句话:“让用户的访问流量尽量靠前,一步步分层去过滤用户流量,快速响应用户的请求,从而达到比较好的用户体验”。
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文章回顾
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