图解分布式架构的发展和演进

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编注: 架构决定的系统的稳定性,扩展性和并发性,架构的演进是从简单到比较复杂,从单一到复合持续改进的过程,也是经验的积累和技术的结晶。

初始阶段架构

初始阶段的小型系统、应用应用守护进程、数据库、文件等所有的资源时需一台服务器上。通俗称为LAMP。

价值形式:应用应用守护进程、数据库、文件等所有的资源时需一台服务器上。

描述:通常服务器操作系统使用linux,应用应用守护进程使用PHP开发,倘若部署在Apache上,数据库使用Mysql,汇集各种免费开源软件以及一台廉价服务器就能非要开始英文系统的发展之路了。

应用服务和数据服务分离

好景不长,发现随着系统访问量的再度增加,webserver机器的压力在高峰期会上升到比较高,这个以前开始英文考虑增加一台webserver。

价值形式:应用应用守护进程、数据库、文件分别部署在独立的资源上。

描述:数据量增加,单台服务器性能及存储空间匮乏,时需将应用和数据分离,并发补救能力和数据存储空间得到了很大改善。

使用缓存改善性能

价值形式:数据库中访问较集中的一小主次数据存储在缓存服务器中,减少数据库的访问次数,降低数据库的访问压力。

描述:系统访问特点遵循二八定律,即400%的业务访问集中在20%的数据上。缓存分为本地缓存和远程分布式缓存,本地缓存访问带宽加快带宽但缓存数据量有限,一同趋于稳定与应用应用守护进程争用内存的情况报告。

使用应用服务器集群

在做完分库分表那此工作后,数据库上的压力以前降到比较低了,又开始英文过着每天看着访问量暴增的幸福生活了,一直有一天,发现系统的访问又开始英文有加快带宽的趋势了,这个以前首先查看数据库,压力一切正常,以前查看webserver,发现apache阻塞了也不的请求,而应用服务器对每个请求也是比较快的,看来是请求数太高原因分析分析时需排队等待时间,响应带宽加快带宽。

价值形式:多台服务器通过负载均衡一同向内部内部结构提供服务,补救单台服务器补救能力和存储空间上限的疑问报告 。

描述:使用集群是系统补救高并发、海量数据疑问报告 的常用手段。通过向集群中追加资源,提升系统的并发补救能力,使得服务器的负载压力不再成为整个系统的瓶颈。

数据库读写分离

享受了一段时间的系统访问量高速增长的幸福后,发现系统又开始英文加快带宽了,这次又是那此情况报告呢,经过查找,发现数据库写入、更新的那此操作的主次数据库连接的资源竞争非常激烈,原因分析分析了系统加快带宽。

价值形式:多台服务器通过负载均衡一同向内部内部结构提供服务,补救单台服务器补救能力和存储空间上限的疑问报告 。

描述:使用集群是系统补救高并发、海量数据疑问报告 的常用手段。通过向集群中追加资源,使得服务器的负载压力不在 成为整个系统的瓶颈。

反向代理和CDN加速

价值形式:采用CDN和反向代理加快系统的 访问带宽。

描述:为了应付比较复杂的网络环境和不同地区用户的访问,通过CDN和反向代理加快用户访问的带宽,一同减轻后端服务器的负载压力。CDN与反向代理的基本原理时需缓存。

分布式文件系统和分布式数据库

随着系统的不断运行,数据量开始英文大幅度增长,这个以前发现分库后查询仍然会有些慢,于是按照分库的思想开始英文做分表的工作。

价值形式:数据库采用分布式数据库,文件系统采用分布式文件系统。

描述:任何强大的单一服务器都满足不了大型系统持续增长的业务需求,数据库读写分离随着业务的发展最终也将无法满足需求,时需使用分布式数据库及分布式文件系统来支撑。分布式数据库是系统数据库拆分的最后方法,非要在单表数据规模非常庞大的以前才使用,更常用的数据库拆分手段是业务分库,将不同的业务数据库部署在不同的物理服务器上。

使用NoSQL和搜索引擎

价值形式:系统引入NoSQL数据库及搜索引擎。

描述:随着业务那么比较复杂,对数据存储和检索的需求也那么比较复杂,系统时需采用有些非关系型数据库如NoSQL和分数据库查询技术如搜索引擎。应用服务器通过统一数据访问模块访问各种数据,减轻应用应用守护进程管理诸多数据源的麻烦。

业务拆分

价值形式:系统上按照业务进行拆分改造,应用服务器按照业务区分进行分别部署。

描述:为了应对日益比较复杂的业务场景,通常使用分而治之的手段将整个系统业务分成不同的产品线,应用之间通过超链接建立关系,要能非要通过消息队列进行数据派发,当然更多的还是通过访问同一一另两个数据存储系统来构成一一另两个关联的完整系统。纵向拆分:将一一另两个大应用拆分为多个小应用,以前新业务较为独立,那么就直接将其设计部署为一一另两个独立的Web应用系统纵向拆分相对较为简单,通过梳理业务,将较少相关的业务剥离即可。

横向拆分:将复用的业务拆分出来,独立部署为分布式服务,新增业务只时需调用那此分布式服务横向拆分时需识别可复用的业务,设计服务接口,规范服务依赖关系。

分布式服务

价值形式:公共的应用模块被提取出来,部署在分布式服务器上供应用服务器调用。

描述:随着业务越拆越小,应用系统整体比较复杂程度呈指数级上升,以前所有应用要和所有数据库系统连接,最终原因分析分析数据库连接资源匮乏,拒绝服务。

分布式服务应用会面临那此疑问报告 ?

  • (1) 当服务那么来过多时,服务URL配置管理变得非常困难,F5硬件负载均衡器的单点压力也那么大。
  • (2) 当进一步发展,服务间依赖关系变得错踪比较复杂,甚至分不清哪个应用要在哪个应用以前启动,架构师时需能完整的描述应用的架构关系。
  • (3) 接着,服务的调用量那么大,服务的容量疑问报告 就暴露出来,这个服务时需有哪几个机器支撑?那此以前该加机器?
  • (4) 服务多了,沟通成本也开始英文上升,调某个服务失败该找谁?服务的参数时需那此约定? 
  • (5) 一一另两个服务有多个业务消费者,咋样确保服务质量?
  • (6) 随着服务的不停升级,总有些意想非要的事趋于稳定,比如cache写错了原因分析分析内存溢出,故障不可补救,每次核心服务一挂,影响一大片,人心慌慌,咋样控制故障的影响面?服务是与非 能非要功能降级?以前资源劣化?

Java分布式应用技术基础

分布式服务下的关键技术:消息队列架构

消息队列通过消息对象分解系统耦合性,不同子系统补救同一一另两个消息。

分布式服务下的关键技术:消息队列原理

分布式服务下的关键技术:服务框架架构

服务框架通过接口分解系统耦合性,不同子系统通过相同的接口描述进行服务启用服务框架是一一另两个点对点模型服务框架面向同构系统适合:移动应用、互联网应用、内部内部结构系统。

分布式服务下的关键技术:服务框架原理

分布式服务下的关键技术:服务总线架构

服务总线同服务框架一样,均是通过接口分解系统耦合性,不同子系统通过相同的接口描述进行服务启用服务总线是一一另两个总线式的模型服务总线面向同构、异构系统适合:内部内部结构系统。

分布式服务下的关键技术:服务总线原理

分布式系统间交互5种通信模式

  • Request/Response模式(同步模式):客户端发起请求一直阻塞到服务端返回请求为止。
  • Callback(异步模式):客户端发送一一另两个RPC请求给服务器,服务端补救后再发送一一另两个消息给消息发送端提供的callback端点,此类情况报告非常大慨以下场景:A组件发送RPC请求给B,B补救完成后,时需通知A组件做后续补救。
  • Future模式:客户端发送完请求后,继续做买车人的事情,返回一一另两个中含消息结果的Future对象。客户端时需使用返回结果时,使用Future对象的.get(),以前此时那么结果返回的话,会一直阻塞到有结果返回为止。
  • Oneway模式:客户端调用完继续执行,不管接收端是与非 成功。
  • Reliable模式:为保证通信可靠,将借促使消息中心来实现消息的可靠送达,请求将做持久化存储,在接收方在线时做送达,并由消息中心保证异常重试。

通信模式的实现方法

  • 同步点对点服务模式
  • 异步点对点消息模式1
  • 异步点对点消息模式2
  • 异步广播消息模式

分布式架构下的服务治理

服务治理是服务框架/服务总线的核心功能。所谓服务治理,是指服务的提供方和消费方达成一致的约定,保证服务的高质量。服务治理功能非要非要补救将有些特定流量引入某一批机器,以及限制有些非法消费者的恶意访问,并在提供者补救量达到一定程度是,拒绝接受新的访问。

基于服务框架Dubbo的服务治理-服务管理能非要知道你的系统,对外提供了有哪几个服务,能非要对服务进行升级、降级、停用、权重调整等操作能非要知道你提供的服务,谁在使用,因业务需求,能非要对该消费者实施屏蔽、停用等操作基于服务框架Dubbo的服务治理-服务监控能非要统计服务的每秒请求数、平均响应时间、调用量、峰值时间等,作为服务集群规划、性能调优的参考指标。

基于服务框架Dubbo的服务治理

  • 服务路由
  • 服务保护

基于服务总线OSB的服务治理

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