假如你開發(fā)了一個網(wǎng)站(例如網(wǎng)上商店、社交網(wǎng)站或者其他任何東西),之后你把它發(fā)布到了網(wǎng)上,網(wǎng)站運行良好,每天有幾百的訪問量,能快速地響應用戶的請求。 但是有一天,不知道什么原因,你的網(wǎng)站出名了! 每分每秒都有成千上萬的用戶蜂擁而至,你的網(wǎng)站變得越來越慢…… 對你來講,這是個好消息,但是對你的 Web 應用來說這是個壞消息。因為現(xiàn)在它需要擴展了,你的應用需要為全球用戶提供 7*24 不宕機服務。 如何進行擴展? 幾年前,我討論過水平擴展與垂直擴展。簡而言之, 垂直擴展意味著在性能更強的計算機上運行同樣的服務,而水平擴展是并行地運行多個服務。 如今,幾乎沒有人說垂直擴展了。原因很簡單:
現(xiàn)在我們水平擴展服務。需要哪些步驟呢? 單臺服務器+數(shù)據(jù)庫 上圖可能是你后端服務最初的樣子。有一個執(zhí)行業(yè)務邏輯的應用服務器(Application Server)和保存數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫。 看上去很不錯。但是這樣的配置,滿足更高要求的唯一方法是在性能更強的計算機上運行,這點不是很好。 增加一個反向代理 成為大規(guī)模服務架構(gòu)的第一步是添加反向代理。類似于酒店大堂的接待處。 你也可以讓客人直接去他們的客房。但是實際上,你需要一個中間人他去檢查是否允許客人進入, 如果客房沒有開放,得有人告訴客人,而不是讓客人處于尷尬的境地。這些事情正是反向代理需要做的。 通常,代理是一個接收和轉(zhuǎn)發(fā)請求的過程。正常情況下,「正向代理」代理的對象是客戶端,「反向代理」代理的對象是服務端,它完成這些功能:
引入負載均衡器 大多數(shù)反向代理還有另外一個功能:他們也可以充當負載均衡器。 負載均衡器是個簡單概念,想象下有一百個用戶在一分鐘之內(nèi)在你的網(wǎng)店里付款。 遺憾的是,你的付款服務器在一分鐘內(nèi)只能處理 50 筆付款。這怎么辦呢?同時運行兩個付款服務器就行了。 負載均衡器的功能就是把付款請求分發(fā)到兩臺付款服務器上。用戶 1 往左,用戶 2 往右,用戶 3 再往左。。。以此類推。 如果一次有 500 個用戶需要立刻付款,這該怎么解決呢?確切地說,你可以擴展到十臺付款服務器,之后讓負載均衡器分發(fā)請求到這十臺服務器上。 擴展數(shù)據(jù)庫 負載均衡器的使用使得我們可以在多個服務器之間分配負載。但是你發(fā)現(xiàn)問題了嗎? 盡管我們可以用成百上千臺服務器處理請求,但是他們都是用同一個數(shù)據(jù)庫存儲和檢索數(shù)據(jù)。 那么,我們不能以同樣的方式來擴展數(shù)據(jù)庫嗎?很遺憾,這里有個一致性的問題。 系統(tǒng)使用的所有服務需要就他們使用的數(shù)據(jù)達成一致。數(shù)據(jù)不一致會導致各種問題,如訂單被多次處理,從一個余額只有 100 元的賬戶中扣除兩筆 90 元的付款等等......那么我們在擴展數(shù)據(jù)庫的時候如何確保一致性呢? 我們需要做的第一件事是把數(shù)據(jù)庫分成多個部分。一部分專門負責接收并存儲數(shù)據(jù),其他部分負責檢索數(shù)據(jù)。 這個方案有時稱為主從模式或者單實例寫多副本讀。這里假設是從數(shù)據(jù)庫讀的頻率高于寫的頻率。 這個方案的好處是保證了一致性,因為數(shù)據(jù)只能被單實例寫入,之后把寫入數(shù)據(jù)同步到其他部分即可。缺點是我們?nèi)匀恢挥幸粋€寫數(shù)據(jù)庫實例。 這對于中小型的 Web 應用來說沒問題, 但是像 Facebook 這樣的則不會這樣做了。 微服務 到目前為止,我們的付款、訂單、庫存、用戶管理等等這些功能都在一臺服務器上。 這也不是壞事,單個服務器同時意味著更低的復雜性。隨著規(guī)模的增加,事情會變得復雜和低效:
對于這些問題的解決方案是一個新的架構(gòu)范式,微服務。它已經(jīng)在開發(fā)人員中掀起了風暴:
緩存和內(nèi)容分發(fā)網(wǎng)絡(CDN) 有什么方式能使服務更高效? 網(wǎng)絡應用的很大一部由靜態(tài)資源構(gòu)成,如圖片、CSS 樣式文件、JavaScript 腳本以及一些針對特定產(chǎn)品提前渲染好的頁面等等。 我們使用緩存而不是對每個請求都重新處理,緩存用于記住最后一次的結(jié)果并交由其他服務或者客戶端,這樣就不用每次都請求后端服務了。 緩存的加強版叫內(nèi)容分發(fā)網(wǎng)絡(Content Delivery Network),遍布全球的大量緩存。 這使得用戶可以從物理上靠近他們的地方來獲取網(wǎng)頁內(nèi)容,而不是每次都把數(shù)據(jù)從源頭搬到用戶那里。 消息隊列 你去過游樂園嗎?你是否走到售票柜臺去買票?也許不是這樣,可能是排隊等候。 政府機構(gòu)、郵局、游樂園入口都屬于并行概念的例子,多個售票亭同時售票,但似乎也永遠不足以為每個人立即服務,于是隊列形成了。 隊列同樣也是用于大型 Web 應用。每分鐘都有成千上萬的圖片上傳到 Instagram、Facebook 每個圖片都需要處理,調(diào)整大小,分析與打標簽,這些都是耗時的處理過程。 因此,不要讓用戶等到完成所有步驟,圖片接收服務只需要做以下三件事:
這個待辦事項列表中的任務可以被其他任意數(shù)量服務接收,每個服務完成其中一個任務,直到所有的待辦事項完成。管理這些“待辦事項列表”的稱為消息隊列。 使用這樣的隊列有許多優(yōu)點:
好了,如果按照我們上面的所有步驟操作下來,我們的系統(tǒng)已經(jīng)做好提供大流量服務的準備了。 但是如果還想提供更大量的,該怎么做呢?還有一些可以做。 分片,分片,還是分片 什么是分片?好吧,深呼吸一下,準備好了嗎?我們看下定義: 'Sharding is a technique of parallelizing an application's stacks by separating them into multiple units, each responsible for a certain key or namespace' 哎呦...... 分片究竟是什么意思呢?其實也很簡單:Facebook 上需要為 20 億用戶提供個人資料, 可以把你的應用架構(gòu)分解為 26 個 mini-Facebook。 用戶名如果以 A 開頭,會被 mini-facebook A 處理, 用戶名如果以 B 開頭,會被 mini-facebook B 來處理…… 分片不一定按字母順序,根據(jù)業(yè)務需要,你可以基于任何數(shù)量的因素,比如位置、使用頻率(特權(quán)用戶被路由到好的硬件)等等。你可以根據(jù)需要以這種方式切分服務器、數(shù)據(jù)庫或其他方面。 對負載均衡器進行負載均衡 到目前為止,我們一直使用一個負載均衡器,即使你購買的一些功能強悍(且其價格極其昂貴)的硬件負載均衡器,但是他們可以處理的請求量也存在硬件限制。 幸運地是,我們可以有一個全球性、分散且穩(wěn)定的層,用于在請求達到負載均衡器之前對請求負載均衡。 最棒的地方是免費,這是域名系統(tǒng)或簡稱DNS。DNS 將域名(如 arcentry.com)映射到 IP,143.204.47.77。DNS 允許我們?yōu)橛蛎付ǘ鄠€ IP,每個 IP 都會解析到不同的負載均衡器。 你看,擴展 Web 應用確實需要考慮很多東西,感謝你和我們一起待了這么久。 我希望這篇文章能給你一些有用的東西。但是如果你做任何 IT 領(lǐng)域相關(guān)的工作,你在閱讀本文的時候,可能有個問題一直縈繞在你的腦海:'云服務是怎樣的呢?' Cloud Computing / Serverless 但是云服務如何呢?確實,它是上面許多問題最有效的解決方案。 你無需解決這些難題。相反,這些難題留給了云廠商,他們?yōu)槲覀兲峁┮粋€系統(tǒng),可以根據(jù)需求進行擴展,而不用擔心錯綜復雜的問題。 例如,Arcentry 網(wǎng)站不會執(zhí)行上述討論的任何操作(除了數(shù)據(jù)庫的讀寫分離),而只是把這些難題留給 Amazon Web Service Lambda 函數(shù)處理了,用戶省去了煩惱。 但是,并不是說你使用了云服務以后(如 Amazon Web Service Lambda)所有的問題都解決了,它隨之而來的是一系列挑戰(zhàn)和權(quán)衡。 作者:Wolfram Hempel ,Join 翻譯 |
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