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1. 用户的请求由谁来转发到到具体的应用服务器
2. 有什么转发的算法
3. 应用服务器如何返回用户的请求
4. 用户如果每次访问到的服务器不一样，那么如何维护session的一致性

　　我们来看看解决问题的方案：

　　1、第一个问题即是负载均衡的问题，一般有5种解决方案：

　　　　1、http重定向。HTTP重定向就是应用层的请求转发。用户的请求其实已经到了HTTP重定向负载均衡服务器，服务器根据算法要求用户重定向，用户收到重定向请求后，再次请求真正的集群

　　　　　　优点：简单。

　　　　　　缺点：性能较差。

　　　　2、DNS域名解析负载均衡。DNS域名解析负载均衡就是在用户请求DNS服务器，获取域名对应的IP地址时，DNS服务器直接给出负载均衡后的服务器IP。

　　　　　　优点：交给DNS，不用我们去维护负载均衡服务器。

　　　　　　缺点：当一个应用服务器挂了，不能及时通知DNS，而且DNS负载均衡的控制权在域名服务商那里，网站无法做更多的改善和更强大的管理。

　　　　3、反向代理服务器。在用户的请求到达反向代理服务器时（已经到达网站机房），由反向代理服务器根据算法转发到具体的服务器。常用的apache，nginx都可以充当反向代理服务器。

　　　　　　优点：部署简单。

　　　　　　缺点：代理服务器可能成为性能的瓶颈，特别是一次上传大文件。

　　　　4、IP层负载均衡。在请求到达负载均衡器后，负载均衡器通过修改请求的目的IP地址，从而实现请求的转发，做到负载均衡。

　　　　　　优点：性能更好。

　　　　　　缺点：负载均衡器的宽带成为瓶颈。

　　　　5、数据链路层负载均衡。在请求到达负载均衡器后，负载均衡器通过修改请求的mac地址，从而做到负载均衡，与IP负载均衡不一样的是，当请求访问完服务器之后，直接返回客户。而无需再经过负载均衡器。

　　2、第二个问题即是集群调度算法问题，常见的调度算法有10种。

　　　　1、rr 轮询调度算法。顾名思义，轮询分发请求。

　　　　　　优点：实现简单

　　　　　　缺点：不考虑每台服务器的处理能力

　　　　2、wrr 加权调度算法。我们给每个服务器设置权值weight，负载均衡调度器根据权值调度服务器，服务器被调用的次数跟权值成正比。

　　　　　　优点：考虑了服务器处理能力的不同

　　　　3、sh 原地址散列：提取用户IP，根据散列函数得出一个key，再根据静态映射表，查处对应的value，即目标服务器IP。过目标机器超负荷，则返回空。

　　　　4、dh 目标地址散列：同上，只是现在提取的是目标地址的IP来做哈希。

　　　　　　优点：以上两种算法的都能实现同一个用户访问同一个服务器。

　　　　5、lc 最少连接。优先把请求转发给连接数少的服务器。

　　　　　　优点：使得集群中各个服务器的负载更加均匀。

　　　　6、wlc 加权最少连接。在lc的基础上，为每台服务器加上权值。算法为：（活动连接数*256+非活动连接数）÷权重 ，计算出来的值小的服务器优先被选择。

　　　　　　优点：可以根据服务器的能力分配请求。

　　　　7、sed 最短期望延迟。其实sed跟wlc类似，区别是不考虑非活动连接数。算法为：（活动连接数+1)*256÷权重，同样计算出来的值小的服务器优先被选择。

　　　　8、nq 永不排队。改进的sed算法。我们想一下什么情况下才能“永不排队”，那就是服务器的连接数为0的时候，那么假如有服务器连接数为0，均衡器直接把请求转发给它，无需经过sed的计算。

　　　　9、LBLC 基于局部性的最少连接。均衡器根据请求的目的IP地址，找出该IP地址最近被使用的服务器，把请求转发之，若该服务器超载，最采用最少连接数算法。

　　　　10、LBLCR 带复制的基于局部性的最少连接。均衡器根据请求的目的IP地址，找出该IP地址最近使用的“服务器组”，注意，并不是具体某个服务器，然后采用最少连接数从该组中挑出具体的某台服务器出来，把请求转发之。若该服务器超载，那么根据最少连接数算法，在集群的非本服务器组的服务器中，找出一台服务器出来，加入本服务器组，然后把请求转发之。

　　3、第三个问题是集群模式问题，一般3种解决方案：

　　　　1、NAT：负载均衡器接收用户的请求，转发给具体服务器，服务器处理完请求返回给均衡器，均衡器再重新返回给用户。

　　　　2、DR：负载均衡器接收用户的请求，转发给具体服务器，服务器出来玩请求后直接返回给用户。需要系统支持IP Tunneling协议，难以跨平台。

　　　　3、TUN：同上，但无需IP Tunneling协议，跨平台性好，大部分系统都可以支持。

　　4、第四个问题是session问题，一般有4种解决方案：

　　　　1、Session Sticky。session sticky就是把同一个用户在某一个会话中的请求，都分配到固定的某一台服务器中，这样我们就不需要解决跨服务器的session问题了，常见的算法有ip_hash法，即上面提到的两种散列算法。

　　　　　　优点：实现简单。

　　　　　　缺点：应用服务器重启则session消失。

　　　　2、Session Replication。session replication就是在集群中复制session，使得每个服务器都保存有全部用户的session数据。

　　　　　　优点：减轻负载均衡服务器的压力，不需要要实现ip_hasp算法来转发请求。

　　　　　　缺点：复制时宽带开销大，访问量大的话session占用内存大且浪费。

　　　　3、Session数据集中存储：session数据集中存储就是利用数据库来存储session数据，实现了session和应用服务器的解耦。

　　　　　　优点：相比session replication的方案，集群间对于宽带和内存的压力减少了很多。

　　　　　　缺点：需要维护存储session的数据库。

　　　　4、Cookie Base：cookie base就是把session存在cookie中，有浏览器来告诉应用服务器我的session是什么，同样实现了session和应用服务器的解耦。

　　　　　　优点：实现简单，基本免维护。

　　　　　　缺点：cookie长度限制，安全性低，宽带消耗。

　　值得一提的是：

　　nginx目前支持的负载均衡算法有wrr、sh（支持一致性哈希）、fair（本人觉得可以归结为lc）。但nginx作为均衡器的话，还可以一同作为静态资源服务器。

　　keepalived+ipvsadm比较强大，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本身并没有提供session同步的解决方案，而apache则提供了session共享的支持。

　　好了，解决了以上的问题之后，系统的结构如下：

• 它能够大大提高查询速度。

• 带来大量的维护工作，我们需要自己实现索引的构建过程，设计全量/增加的构建方式来应对非实时与实时的查询需求。
• 需要维护搜索引擎集群

• 解决了原来把所有业务放在一个数据库中的压力问题。
• 可以根据业务的特点进行更多的优化

1. 这样拆分后，可能会有一些相同的代码，如用户相关的代码，商品和交易都需要用户信息，所以在两个系统中都保留差不多的操作用户信息的代码。如何保证这些代码可以复用是一个需要解决的问题。