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1.1 大型网站软件系统的特点
大型网站应用系统有以下特点
高并发，大流量：需要面对高并发用户，大流量访问。谷歌日均 PV数 35亿，日均 IP访问数 3亿；腾讯 QQ的最大在线用户数1.4亿（2011年数据）。
高可用：系统 7*24小时不间断服务。
海量数据：需要存储、管理海量数据，需要使用大量服务器。Facebook 每周上传的照片数量接近10亿，百度收录的网页数量有数百亿，谷歌有近百万台服务器为全球用户提供服务。
用户分布广泛，网络情况复杂：大型互联网都是为全球用户提供服务的，用户分布范围广，各地网络情况差别大。在国内，各个运营商网络互通难。中美光缆多次故障，对国外用户依赖较大的网站需要建立海外数据中心。
安全环境恶劣：互联网站容易受到攻击，大型网站基本每天都会有黑客攻击。
需求快速变更，发布频繁
渐进式发展：所有的大型互联网站都是从一个小网站开始，渐进的发展起来的。
1.2 大型网站架构演化发展历程
1.2.1 初始阶段的网站架构
大型网站都是从小型网站发展来的，网站架构也一样，从小型网站架构逐步演化而来。小型网站一开始没有太多人访问，只需要一台服务器绰绰有余，网站架构如下图
应用程序、数据库、文件等所有资源都在一台服务器上。通常服务器操作系统使用 Linux，应用程序使用 PHP开发，然后部署在 Apache上，数据库使用 MySQL，汇集各种免费开源软件及一台廉价服务器就可以开始网站的发展。
1.2.2 应用服务和数据服务分离
应用和数据分离后整个网站使用三台服务器：应用服务器、文件服务器和数据库服务器
这三台服务器对硬件资源的要求各不相同：
应用服务器需要处理大量的业务逻辑，因此需要更快更强大的 CPU；
数据库服务器需要快速磁盘检索和数据缓存，因此需要更快的硬盘和更大的内存；
文件服务器需要存储大量用户上传的文件，因此需要更大的硬盘。
随着用户逐渐增多，网站有一次面临挑战：数据库压力太大导致访问延迟，进而影响整个网站的性能，用户体验收到影响，需要进一步优化网站架构。
1.2.3 使用缓存改善网站性能
互联网的业务访问集中在一小部分的数据上，，把这一小部分数据缓存在内存中，就可以减少数据库的访问压力，提高整个网站的数据访问速度，改善数据库写入性能。
网站使用的缓存可以分为两种：缓存在应用服务器上的本地缓存和缓存在专门的分布式缓存服务器上的远程缓存。
本地缓存的访问速度更快一些，但是受应用服务器内存限制，其缓存数据量有限，而且会出现和应用程序争用内存的情况。
远程分布式缓存可以使用集群的方式，部署大内存的服务器作为专门的缓存服务器，可以在理论上做到不受内存容量限制的缓存服务。
使用缓存后，数据访问压力得到有效缓解，但是单一应用服务器能够处理的请求连接有限，在网站访问高峰期，应用服务器成为整个网站的瓶颈。
1.2.4 使用应用服务器集群改善网站的并发处理能力
对网站架构而言，只要能通过增加一台服务器的方式改善负载压力，就可以以同样的方式持续增加服务器不断改善系统性能，从而实现系统的可伸缩性。
应用服务器实现集群是网站可伸缩集群架构设计中较为简单成熟的一种
通过负载均衡调度服务器，可将来自用户浏览器的访问请求分发到应用服务器集群中的任何一台服务器上，如果有更多的用户，就在集群中加入更多的应用服务器，使应用服务器的负载压力不再成为整个网站的瓶颈。
1.2.5 数据库读写分离
网站在使用缓存后，使绝大部分数据读操作访问都可以不通过数据库就能完成，但仍有一部分读操作（缓存访问不命中、缓存过期）和全部的写操作需要访问数据库，在网站的用户达到一定规模后，数据库因为负载压力过高而成为网站的瓶颈。
目前大部分的主流数据库都提供主从热备功能，通过配置两台数据库主从关系，可以将一台数据库服务器的数据更新同步到另一台服务器上。
网站利用数据库的这一功能实现数据库读写分离，从而改善数据库负载压力。
应用服务器在写数据的时候，访问主数据库，主数据库通过主从复制机制将数据更新同步到从数据库，这样当应用服务器读数据的时候，就可以通过从数据库获得数据。为了便于应用程序访问读写分离后数据库，通常在应用服务器端使用专门的数据访问模块，使数据库读写分离对应用透明。
1.2.6 使用反向代理和CDN加速网站响应
网站访问延迟和用户流失率正相关，网站访问越慢，用户越容易失去耐心离开，为了提供更好的用户体验，留住用户，网站需要加速网站访问速度。
主要手段有使用 CDN和反向代理。
CDN 和 反向代理的基本原理都是缓存，区别在于 CDN 部署在网络提供商的机房，使用户在请求网站服务时，可以从距离自己最近的网络提供商机房获取数据；
而反向代理则部署在网站的中心机房，当用户请求到达中心机房后，首先访问的服务器是反向代理服务器，如果反向代理服务器中缓存着用户请求的资源，就将其直接返回给用户。
使用 CDN 和反向代理的目的都是尽早返回数据给用户，一方面加快用户访问速度，另一方面也减轻后端服务器的负载压力。
1.2.7 使用分布式文件系统和分布式数据库系统
任何强大的单一服务器都满足不了大型网站持续增长的业务需求。数据库经过读写分离后，从一台服务器拆分成两台服务器，但是随着网站业务的发展仍然不能满足需求，这时需要使用分布式数据库。文件系统也是一样，需要使用分布式文件系统。
分布式数据库是网站数据库拆分的最后手段，只有在单表数据规模非常庞大的时候才使用。不到不得已时，网站更常用的数据库拆分手段是业务分库，将不同业务的数据库部署在不同的物理服务器上。
1.2.8 使用 NoSQL 和搜索引擎
随着网站业务越来越复杂，对数据存储和检索的需求也越来越复杂，网站需要采用一些非关系数据库技术如 NoSQL 和非数据库查询技术如搜索引擎，如下图所示：
NoSQL 和搜索引擎都是源自互联网的技术手段，对可伸缩的分布式特性具有更好的支持。
应用服务器则通过一个统一数据访问模块访问各种数据，减轻应用程序管理诸多数据源的麻烦。
1.2.9 业务拆分
大型网站为了应对日益复杂的业务场景，通过使用分而治之的手段将整个网站业务分成不同的产品线，
如大型购物交易网站就会将首页、商铺、订单、买家、卖家等拆分成不同的产品线，分归不同的业务团队负责。
具体到技术上，也会根据产品线划分，将一个网站拆分成许多不同的应用，每个应用独立部署维护。应用之间可以通过一个超链接建立关系（在首页上的导航链接每个都指向不同的应用地址），
也可以通过消息队列进行数据分发，当然最多的还是通过访问同一个数据存储系统来构成一个关联的完整系统。
1.2.10 分布式服务
随着业务拆分越来越小，存储系统越来越庞大，应用系统的整体复杂度呈指数级增加，部署维护越来越困难。由于所有应用要和所有数据库系统连接，在数万台服务器规模的网站中，这些连接的数目是服务器规模的平方，导致存数据库连接资源不足，拒绝服务。
既然每一个应用系统都需要执行许多相同的业务操作，比如用户管理、商品管理等，那么可以将这些共用的业务提取出来，独立部署。由这些可复用的业务连接数据库，提供共用业务服务，而应用系统只需要管理用户界面，通过分布式服务调用共用业务服务完成具体业务操作。
大型网站的架构演化到这里，基本上大多数的技术问题都得以解决，诸如跨数据中心的实时数据同步和具体网站业务相关的问题也都可以通过组合改进现有技术架构来解决。
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