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web系统整体优化

时间:2019-06-29 14:35:16      阅读:122      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:拆分   背景   地理位置   一段   enter   code   站点   比较   多层   

关于web系统整体优化提速总结

一、背景

  随着公司业务的拓展,随之而来就是各种系统横向和纵向的增加,PV、UV也都随之增加,原有的系统架构和模式慢慢遇上了瓶颈,需要逐步的对系统从整体上进行改造升级,通过一段时间的整理思路,做一个简单的总结与分享。同时由于能力等方面的不足,如果有什么说的不好之处,还请各位大神多多指点。

二、整体思路

  本次调整提示主要从以下几个点进行入手

  • 项目本身架构上:前后端分离、业务系统与管理系统横向拆分、服务接口根据业务流向进行横向拆分、服务接口根据功能单元进行纵向分割;
  • 数据交互上:采用多级缓存、消息队列机制;
  • 数据存储上:根据业务线和功能模块横向分库、在具体表上,根据实际业务采用横向拆表纵向分表存储

三、具体每一个点的细分

1、项目本身架构改进

  项目架构改进,主线就是面向微服务化。主要思路是:前后端分离、业务系统与管理系统横向拆分、服务接口根据业务流向进行横向拆分、服务接口根据功能单元进行纵向分层。

  系统分割的整体架构及其组成单元,以及其各个单元间的数据交互关系如下图:

 技术图片

 

前后端分离:

  前后端分离,通俗的说就是:将界面显示和后端业务逻辑处理分割成独立的项目,分割后,两种的数据交互是,前端通过ajax调用后端暴露的数据交互接口,数据交互格式采用(json)。

  前后端分离能够起到很好的前后端解耦,各自分工,提高开发效率,提高代码的复用性,便于资源的横向扩展部署。

系统横向拆分:

  系统横向拆分,主要是只,根据不同的业务角色,独立搭建对应的UI系统,避免一个平台大单点站点,只要一个模块出问题,导致整个系统平台都不能使用。系统拆分后,不同的系统独立部署,互不影响。这样适当系统职责功能单一,便于后期维护和管理,同时能够提高平台的整体可用性。

  比如,系统横向可拆分为:平台总后台管理系统、合作商管理后台、店铺管理后台、PC商城、H5商城、APP。

接口进行横向拆分、纵向分层:

  接口横向拆分:横向拆分,主要是指根据不同的功能模块将取拆分为独立的服务。一般拆分标准,是按照大的功能模块点来拆分。比如:商品、订单、账单、用户、公共数据。

    这样拆分的好处是:单点项目功能职责单一便于后期维护管理;不同服务独立部署,互不影响,提高系统的可用性;资源部署,可根据服务使用频率动态增加单点的硬件资源,提高资源的利用率。

  接口纵向分割:这个就是软件上的一个分层思想,其作用主要表现在:

  •     可维护性、灵活性,比如当需求发生变化时,只需要修改软件的一部分,不会影响到其他部分的代码,降低了层与层之间的耦合度;
  •     可扩展性,可以很方便的在现有系统中新功能;可重用性,可以减少程序代码冗余,每一层都可以多种用途,满足于多种需求;
  •     可管理性,程序分层后可以降低系统管理的难易程序,将程序分为多层后,可以将工作分解给不同的开发小组,从而便于管理,系统越复杂、规模越大,分的层数就需越多。

2、数据交互方式上改进

  数据交互上的改进主要采用多级缓存+消息队列机制,来提高相应效率,同时也能提高系统的吞吐量和并发数。下面将简要说明缓存及其消息队列的使用机制。

 

   多级缓存效果图,借用一张博客园的图,觉得解释的很到位,如下:

 技术图片

 

   客户端缓存:客户端缓存主要缓存用户的登录状态消息,非敏感、变更频率及其小、使用频换(入地理位置信息)。

    由于客户端缓存在相应速度是最快的方式,但是也会有一个很致命的缺点,如果需要强制清理缓存比较麻烦,服务器端提供一个接口配置强制清缓存策略,这样能够提高客户端缓存的可控性。

  服务器缓存:服务器缓存主要存储一些登录用户相关信息,以及配置信息等。

  分布式缓存:分布式缓存主要用于缓存一些变化频率低的数据,比如:商品信息、店铺信息等等。

  运维级缓存:运维缓存主要缓存一些文件资源,如js、css、html等,这样用户能够快速的获取到资源信息。

 

  消息队列:使用消息队列异步处理用户请求,能够将用户请求和逻辑操作解耦,提高用户相应速度。

3、数据存储上改进

  数据存储的主要改进方案是:数据库读写分离+主从备份,纵向分表+横向分区存储

  根据业务线和功能模块横向分库、在具体表上,根据实际业务采用横向拆表纵向分表存储

  业务线和功能模块横向分库:比如,订单数据、账单数据、商品相关的数据,采用独立的库存储

  横向拆表:主要是针对数据量比较大的表,按照某一规则,分表存储(是否分表的规则是保持单标数据不要超出百万),

         比如订单表,由于数据量比较大,可以按照月分表;用户表可以按照哈希分表存储。

  纵向分表:主要是针对表字段比较多的表,拆分为多表存储,一般拆分规则为:

       对于一张表如果业务上分两次访问某一张表其中一部分数据,那么就可以根据每次访问列的不同来做拆分;

         另外还可以根据列更新的频率来拆分,例如某些列每天要更新3次,有些列从创建开始基本上很少更新。

四、总结

  通过前后端分离+系统拆分:独立部署,提高系统的可使用性,提高资源的使用效率

  通过多级缓存+消息队列:提高系统相应时间、系统的吞吐量、并发数

  数据库读写分离+主从备份,纵向分表+横向分区存储:提高数据库的处理效率,和降低处理压力。

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原文地址:https://www.cnblogs.com/Leo_wl/p/11106267.html

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