标签：依赖管理 ace 重要 cimage 大型网站 精准 保护 告诉 多层
一、需考虑问题
二、前端架构
三、应用层架构
四、服务层架构
五、存储层架构
六、后台架构
七、数据采集与监控
八、安全架构
九、数据中心机房架构
十、自动化运维
十一、参考文章
（1）依赖管理，每个模块对其他模块的依赖是管理困难的；
（2）版本管理；
（3）部署管理（搭火车，难以触达到用户）；
（4）模块组织方式（库工程，源代码级别，没有权限）。
（5）构建打包痛苦：可能不能打包（2.x安装不上），合并代码搞了很久，编译打包时间过长。
（1）业务分级、核心、非核心业务隔离
（2）多机房部署，流量分流、容灾冗余、峰值应对冗余
（3）读库多源，失败自动转移
（4）写库主备，短暂有损服务容忍下的快速切换
（5）外部接口，失败转移或快速断路
6.Redis 主备，失败转移
7.大表迁移，MongoDB 取代 MySQL 存储消息记录
8.改进消息投递模型
前端指用户请求到达网站应用服务器之前经历的环节，通常不包含网站业务逻辑，不处理动态内容。
并不是优化浏览器，而是通过优化响应页面，加快浏览器页面的加载和显示，常用的有页面缓存、合并HTTP减少请求次数、使用页面压缩等。
内容分发网络，部署在网络运营商机房，通过将静态页面内容分发到离用户最近最近的CDN服务器，使用户可以通过最短路径获取内容。
动静分离，静态资源独立部署
静态资源，如JS、CSS等文件部署在专门的服务器集群上，和Web应用动态内容服务分离，并使用专门的（二级）域名。
图片不是指网站Logo、按钮图标等，这些文件属于上面提到的静态资源，应该和JS、CSS部署在一起。这里的图片指用户上传的图片，如产品图片、用户头像等，图片服务同样适用独立部署的图片服务器集群，并使用独立（二级）域名。
部署在网站机房，在应用服务器、静态资源服务器、图片服务器之前，提供页面缓存服务。
域名服务，将域名解析成IP地址，利用DNS可以实现DNS负载均衡，配置CDN也需要修改DNS，使域名解析后指向CDN服务器。
应用层是处理网站主要业务逻辑的地方。
网站业务是多变的，网站的大部分软件工程师都是在加班加点开发网站业务，一个好的开发框架至关重要。一个号的开发框架应该能够分离关注面，使美工、开发工程师可以各司其事，易于协作。同时还应该内置一些安全策略，防护Web用攻击。
将分别开发维护的动态内容和静态页面模板集成起来，组合成最终显示给用户的完整页面。
将多台应用服务器组成一个集群，通过负载均衡技术将用户请求分发到不同的服务器上，以应对大量用户同时访问时产生的高并发负载压力。
为了实现高可用的应用服务器集群，应用服务器通常设计为无状态，不保存用户请求上下文信息，但是网站业务通常需要保持用户会话信息，需要专门的机制管理Session，使集群内甚至跨集群的应用服务器可以共享Session。
对于访问量特别大而更新又不很频繁的动态页面，可以将其静态化，即生成一个静态页面，利用静态页面的优化手段加速用户访问，如反向代理、CDN、浏览器缓存等。
将复杂而庞大的业务拆分开来，形成多个规模较小的产品，独立开发、部署、维护，除了降低系统耦合度，也便于数据库业务分库。按业务对关系数据库进行拆分，技术难度相对较小，而效果又相对较好。
将一台物理服务器虚拟化成多态虚拟服务器，对于并发访问较低的业务，更容易用较少的资源构架高可用的应用服务器集群。
提供基础服务，供应用层调用，完成网站业务。
利用消息队列机制，实现业务和业务、业务和服务之间的异步消息发送及低耦合的业务关系。
提供高性能、低耦合、易复用、易管理的分布式服务，在网站实现面向服务架构（SOA）。
通过可伸缩的服务器集群提供大规模热点数据的缓存服务，是网站性能优化的重要手段。
系统运行需要配置许多参数，如果这些参数需要修改，比如分布式缓存集群加入新的缓存服务器，需要修改应用程序客户端的缓存服务器列表配置，并重启应用程序服务器。分布式配置在系统运行期提供配置动态推送服务，将配置修改实时推送到应用系统，无需重启服务器。
系统把所有的功能都包含了，比如说登录、注册、参数下发、消息、日志、更新。
其实对于玩家来玩游戏来说，真正强相关的只有登录注册和参数下发，消息和日志、更新其实并不是玩家玩游戏必须具备或者强相关的。
所以，业务分离的做法就是把核心业务和非核心业务分拆到不同的系统中，把两个系统之间通过接口调用，互相访问。
这样做的好处，假设非核心业务系统出现故障，它并不影响核心业务系统，因为它们之间是通过接口调用的，并不共享相同的资源。
服务中心类似于DNS，是实现整个内部系统之间服务调用时候的调度功能，服务中心是一个类似于服务的名字系统。
比如说有一个A业务想访问其他系统提供的业务。它首先并不是直接访问到另外一个系统，而是要到服务中心访问一下。
比如说我需要X服务，服务中心告诉A：你去访问Host1+port1的xxx接口。服务中心有一个配置和状态上报，可以根据一些状态、算法、配置，选择一个最优秀的服务器告诉A业务。
那么，A业务收到之后就按照这个指示去访问真正提供业务的机器，比如B系统里的Host1+ port1这个机器。服务中心的作用跟HTTP-DNS的作用差不多，就是希望在内部某个系统故障的时候可以快速处理或者切换。
假设B系统某台机器有问题了，我们可以通过自动或者人工的方式在服务中心把这台机器直接下掉，A业务请求的时候，它就不会再请求到这个有问题的机器上，这一台机器的故障就不影响A业务。
整个系统拆分成核心业务系统和非核心业务系统，在一些紧急情况下，比如说非核心业务系统重启也没有办法，甚至说某个数据库搞挂了，它又影响业务核心系统。
这个时候，接口是可以访问的，但是响应时间特别慢，核心系统就有点被拖慢。
那么，在这种比较极端的情况下，我们可以通过人工的方式下发降级指令，把这个非核心业务系统的功能给停掉，这个停掉并不是把程序停掉，而是说把其中的一个接口或者url停掉，核心系统去访问的时候就得到一个500或者503错误。
我们做了一个专门的降级系统，降级系统可以去下发这些降级指令。一般情况下由降级系统给非核心业务系统下发降级指令，如果到了一些关键时刻，其实核心业务系统中有的接口也是可以进行降级的。
也就是说，我们降级的时候并不是对整个系统或者整个功能进行降级，我们可以做到接口或者url这个级别的降级。通过牺牲非核心业务系统的功能，我们尽最大努力地去保证核心业务系统提供的业务。
这个业界有很多叫法，比如有损服务、可损服务，其实我们这个也是一个可损服务，功能上的可损，不是流量上的可损。
如果分流、限流还没抗住，系统进一步出现压力问题，再要做准备做容灾降级。
容灾降级有机房容灾，我们做多中心机房，网络容灾、内网外网的容灾，应用的容灾，分组、托底容器，最后保证基础的服务是正常的。
网络及 IDC 降级
这是容灾降级，这是网络大概示意图。我们的 ISP 进入机房，核心交换机、柜顶交换机、这是交换级的容灾，网络共享容灾。
业务降级
购物车结算页的降级，当订单出现过大，延保服务、预约服务如果不行，直接保主流层，就属于业务层面的降级。
安全与限流
我们假设系统当超过一定流量后，超过的流量做直接拒绝处理，以便保护后端的服务，这就是限流。
Web 的限流根据 PIN 来限流，这是根据 IP 加 PIN 风控数据限流，这一块根据业务逻辑，一个单一天能下多少单，根据这个逻辑去限流。渠道可以按 App、PC、微信等分开，分流和限流这么做。
下面讲秒杀系统是怎么来的。秒杀系统是限流和分流的典型。
秒杀，假设预约是 1500 万，在那一分钟之内，这么多用户过来抢手机，也就是单个商品，就把流量直接导到秒杀系统。
秒杀系统从 Ngnix 进来就有各种的限制，到我们会识别用户供应商或者商贩去刷的数据，这块调用是从正常访问的单品页分出来，不影响主流程。
通过 IP、PIN、每一步怎么来、用户以提交记录，一秒钟提交多少次，一分钟提交多少次等一堆的规则做判断来限流。到最后再验证有没有预约、常用地址服务等，都通过后再调到接单系统。
整个秒杀系统就是一个典型的沙漏的系统，当流量跑到后面，实际上只剩很小的一部分，只有真实的写流量到接单。
接单提交服务单独出来两台机器给它用，后面的存储得到保护，两台机器最多也就几十万，也能承载住，这就是分流跟限流。
促销与价格
促销里面也有一个限购，比如前 30 个用户享受促销，发一个码出去，需要对这个码进行处理，这是一种限流。
促销分流中需要把价格服务单拎出来，分出去，单品页搜索，手机微信，购物车的架构从这里出来，最实时的价格。这样产生分流，这一块有一个存储分流，还有更多其它的就没有一一列举，这只是一个示意图。
这就是我们整个的分流跟限流。根据前面的渠道，调用量、做多少程度，相对于影响力，做分流和限流。
提供数据、文件的持久化存储访问与管理服务。
网站在线业务需要存储的文件大部分都是图片、网页、视频等比较小的文件，但是这些文件的数量非常庞大，而且通常都在持续增加，需要伸缩性设计比较好的分布式文件系统。
大部分万丈的主要业务是基于关系数据库开发的，但是关系数据库对集群伸缩性的支持表较差。通过在应用程序的数据访问层增加数据库访问的路由功能，根据业务配置将数据库访问路由到不同的物理数据库上，可实现关系数据库的分布式访问。
目前各种NoSQL数据库层出不穷，在内存管理、数据模型、集群分布式管理等方面各有优势，不过从社区活动性角度看，HBase无疑是目前最好的。
在支持全球范围内数据共享的分布式数据库技术成熟之前，拥有多个数据中心的网站必须在多个数据中心之间进行数据同步，以保证每个数据中心都拥有完整的数据。在实践中，为了减轻数据库压力，将数据库的事物日志（或者NoSQL的写操作Log）同步到其他数据中心，根据Log进行数据重演，实现数据同步。
网站应用中，除了要处理用户的实时访问请求外，还有一些后台非实时数据分析要处理。
搜索引擎
即使是网站内部的搜索引擎，也需要进行数据增量更新及全量更新、构建索引等。这些操作通过后台系统定时执行。
数据仓库
根据离线数据，提供数据分析与数据挖掘服务。
推荐系统
社交网站及购物网站通过挖掘人与人之间的关系，人和商品之间的关系，发展潜在的人际关系和购物兴趣，为用户提供个性化推荐服务。
监控网站访问情况与系统运行情况，为网站运营决策和运维管理提供支持保障。
通过在网站页面中嵌入JS脚本采集用户浏览器环境与操作记录，分析用户行为。
服务器业务数据包括两种，一种是采集在服务器端记录的用户请求操作日志；一种是采集应用程序运行期业务数据，比如待处理消息数目等。
采集服务器性能数据，如系统负载、内存使用率、网卡流量等。
将前述采集的数据以图表的方式展示，以便运营和运维人员监控网站运行状况，做到这一步仅仅是系统监视。更先进的做法是根据采集的数据进行自动化运维，自动处理系统异常状况，是吸纳自动化控制。
如果采集来的数据超过预设的正常情况的阀值，比如系统负载过高，就通过邮件、短信、语音电话等方式发出警报信号，等待工程师干预。
整体方案从上到下分为五层：业务层、应用服务层、接口调用层、基础组件层、基础设施层。
（1）业务层：就是我们业务上的打点，根据这些打点进行机型统计或者分析；
（2）应用服务层：简单来说就是我们url的一个访问情况；
（3）接口调用层：就是我们自己系统对外部依赖的那些接口的访问情况，比如A系统调用B系统的一个接口，在A系统里统计或者监控调用B系统接口的情况，包括时延、错误次数之类；
（4）基础组件层：其实就是我们使用的一些组件，包括MySQL等；
（5）基础设施层：就是最底层的，包括操作系统、网络、磁盘、IO这些设备。
整个监控是分层的，在我们出现问题的时候，定位问题需要的关键信息全部包括在这里面的。
保护网站免遭攻击及敏感信息泄露。
以HTTP请求的方式发起的攻击，危害最大的就是XSS和SQL注入攻击。但是只要措施得当，这两种攻击都是比较容易防范的。
敏感信息加密传输与存储，保护网站和用户资产。
大型网站需要的服务器规模数以十万计，机房物理架构也需要关注。
对于一个拥有十万台服务器的大型网站，每台服务器耗电（包括服务器本身耗电及空调耗电）每年大约需要人民币2000元，那么网站每年机房电费就需要两亿人民币。数据中心能耗问题日趋严重，Google、Facebook选择数据中心地理位置的时候趋向选择散热良好，供电充裕的地方。
包括机柜大小，网线布局、指示灯规格、不间断电源、电压规格（是48V直流电还是220V民用交流电）等一系列问题。
大型网站由于服务器采购规模庞大，大都采用定制服务器的方式代替购买服务器整机。根据网站应用需求，定制硬盘、内存、甚至CPU，同时去除不必要的外设接口（显示器输出接口，鼠标、键盘输入接口），并使空间结构利于散热。
（1）硬件和网络的自动管理
（2）云化、虚拟机的自动管理
（3）操作系统和软件的自动化安装、配置
（4）常规任务（健康检查、安全加固和检查、备份、清理、数据管理、弹性伸缩等）
（5）手工任务（容灾切换、应急操作、应用部署和起停……）
（6）监控
（7）问题诊断
（8）可视化
压测分为线上压测、线下压测，主力做线上压测。
为什么我们会采用线上压测？早年我们只做线下压测，环境跟线上不一样，路由器和机器 CPU，物理机，每一个不相同或者架设的路由超过 3 层，丢包，各种数据不一样，压测出来的数据经常会差异。
线上压测分开是怎么样做的？需要将读业务跟写业务区分开。读业务，我们正常可以看到读价格读库存、读购物车场景的分开，读跟写，看到购物车上的分布，就能知道是读还是写。
演练缩减服务器
从压测上，在集群中将服务器缩减，因为我们支撑的量，最高量达到 1 分钟达到 1 亿左右，平常最少有几十万、几百万的量。集群肯定是比较大的，最少也是几十台的机器，我们会把集群机器逐台往下缩减，真正看到线上量能扛到什么情况。
做到这儿，大家会有疑问？风险挺大。对，风险的确挺大，比如一个集群的 30 台机器一个一个往下缩，比如缩到 5 台，如果扛不住，所有的机器就崩溃，就会面临很大风险。所以梳理完每个架构之后，每年我们冒着风险，找到这个点，往上一点的量进行缩减，缩到一定程度再强行缩。
复制流量
主要通过 TCPCopy 复制端口流量，多层翻倍放大流量。如下图就直接将每层流量翻倍整体就是 1,000 倍，工具实现简单，可以实现多条线组合进行流量复制。通过这种方式发起超负荷的请求，检验服务能够承载的容量。
模拟流量
我们做了一个成立了一个压力小组，线上压力测试小组，我们做线上压测。用非常简单的底层工具去做压测。底层发起的量特别快而且特别多，集群，我们只做了压测平台，把这些工具集成起来做模拟流量压测。
在数据模拟上，我们是自己事先会准备一批数据。比如说几万个用户，几万个 SKU。商家各种库存模式，促销模式，在模拟平台我们会准备好。
流量泄洪
我们把订单在这个结构，接住堵在这个地方不往下放，往后拽都是密集的一些服务。从这一块把量堵住，堵几十万，突然有一天打开，看到一个峰值，看每一分钟处理量，往后能承受多大量，是不是能够承受发起的量，
实施方法
大家可能在朋友圈看到照片，各个服务的核心人员，集中在一个会议室，进行压测。一步一步往上加量，严密监控线上响应情况、订单量情况、各个服务器，以及各个缓存、数据库等机器的实际负载情况。出现任何风吹草动就停止发起压力，并进行记录和排查问题。
然后压测订单提交，往主集群写数据。跟购物车不同，这种压测会直接在生成集群上进行压测，并会写入数据。因此需要将写入数据进行隔离操作，并将垃圾数据进行数据删除，不能进入生产环境。
根据业务和技术维度筛选一批商品、一批用户，主要覆盖存储分布、用户每个等级以及业务分支。促销组帮忙建立能覆盖所有环节的促销数据。将这些用户的提交订单后清空购物车的功能禁用，保证能不停的重复下单。另外这些用户的订单提交流程中的邮件、短信提醒等相关功能禁用，产生的订单进行隔离，不往生产系统下发，并在测试完成后进行删除。
线上压测时，组织各个相关组核心人员严密监控各项数据。出现问题立即停止压测。先进行恢复，同时进行数据记录和问题排查，如分钟级无法恢复则直接切亦庄备用集群。
每个服务分别进行一轮压测，记录每个服务和购物车、订单提交压测得出的数据。根据线上实际用户调用比例进行换算，得出一个相对精准的整体集群承载数据。
订单生产后系统，主要用憋单，快速释放流量进行压测。形成对整个后续系统的，持续性高流量冲击，得出整体系统的处理订单能力。
通过压测，就知道目前京东系统，压测完能承受多大量，面临我们目标差距有多少？压测完之后，我们就要运维优化。
在打压时候，我们按照交易系统的流量分布来模拟流量，比如正常访问购物车与结算页是 16 ：4 的流量，下图的在打压时候我们也严格按照这个流量来执行，确保压力接近大促时候的真实访问场景。
调优一：多级缓存
缓存从前面比较多，CDN、Nginx、Java 都会有缓存。
缓存是逐级往下做，是一个漏斗状，最开始做缓存，到缓存的持续性在很短的时间内，一分钟或者一秒钟或者毫秒，这样给用户的感知是看不到缓存的，如果你要承载这么大量，必须逐级做缓存，前面做一些静态缓存掉，后面会做一些基础数据缓存，最后大数据，一层一层往上能挡住整个这一块，
调优二：善用异步
这是购物车大概的结构。这里有一个异步双写，我们会写丢这个数据，写丢没关系，我们购物车是整体的，加一个商品，写不过来，下次过来又会全覆盖。这样购物车就有一个多机房多活的可用性。
调优三：超热数据的缓存
购物车里面做热数据缓存，这种数据的缓存，比如促销服务直接影响到价格，缓存效率必须是在秒级毫秒级，在一秒钟怎么筛选十亿商品里面最热的商品？
我们利用 Queue 的原理，不断往里塞 SKU，队列的长只有 50。传进来之后，这里有的位置往前移，我们很快知道在一秒钟知道，排在前面肯定是访问次数最多的，每一个阶段应用存储访问最多的数据，如果是秒杀商品，500 万的请求有十万到二十万，它肯定大部分的请求在这块就出去了，不会穿透进来，这是我们自己做的热数据缓存。
调优四：数据压缩
对 Redis 存储的数据进行压缩，这样空间又缩小四分之一或是三分之一，我们数据到后面就会很小。当量小之后，访问效率就会升高，你数据量弹出很小，丢单率很小，可以提高我们的可用性。
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