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干货:记一次JavaWeb网站技术架构总结

来源:未知 作者:澳门新葡亰官网app 时间:2019-02-20 03:10

  工作也有几多年了,无论是身边遇到的还是耳间闻到的,多多少少也积攒了自己的一些经验和思考,当然,博主并没有太多接触高大上的分布式架构实践,相对比较零碎,随时补充(附带架构装逼词汇)。

  俗话说的好,冰冻三尺非一日之寒,滴水穿石非一日之功,罗马也不是一天就建成的,当然对于我们开发人员来说,一个好的架构也不是一蹴而就的。

  开始的开始,就是各种框架一搭,然后扔到Tomcat容器中跑就是了,这时候我们的文件,数据库,应用都在一个服务器上。

  随着系统的的上线,用户量也会逐步上升,很明显一台服务器已经满足不了系统的负载,这时候,我们就要在服务器还没有超载的时候,提前做好准备。

  由于我们是单体架构,优化架构在短时间内是不现实的,增加机器是一个不错的选择。这时候,我们可能要把应用和数据库服务单独部署,如果有条件也可以把文件服务器单独部署。

  为了提升服务处理能力,我们在Tomcat容器前加一个代理服务器,我一般使用Nginx,当然你如果更熟悉apache也未尝不可。

  严格意义上来说,Nginx是属于web服务器,一般处理静态html、css、js请求,而Tomcat属于web容器,专门处理JSP请求,当然Tomcat也是支持html的,只是效果没Nginx好而已。

  基于以上Nginx反向代理,我们还可以实现动静分离,静态请求如html、css、js等请求交给Nginx处理,动态请求分发给后端Tomcat处理。

  在这分布式微服务已经普遍流行的年代,其实我们没必要踩过多的坑,就很容易进行拆分。市面上已经有相对比较成熟的技术,比如阿里开源的Dubbo(官方明确表示已经开始维护了),spring家族的spring cloud,当然具体如何去实施,无论是技术还是业务方面都要有很好的把控。

  Linux集群主要分成三大类( 高可用集群, 负载均衡集群,科学计算集群)。其实,我们最常见的也是生产中最常接触到的就是负载均衡集群。

  ·DNS负载均衡,一般域名注册商的dns服务器不支持,但博主用的阿里云解析已经支持

  大家都知道,服务一般分为有状态和无状态,而分布式sessoion就是针对有状态的服务。

  ·Session Replication 方式管理 (即session复制)简介:将一台机器上的Session数据广播复制到集群中其余机器上使用场景:机器较少,网络流量较小优点:实现简单、配置较少、当网络中有机器Down掉时不影响用户访问缺点:广播式复制到其余机器有一定廷时,带来一定网络开销

  ·Session Sticky 方式管理简介:即粘性Session、当用户访问集群中某台机器后,强制指定后续所有请求均落到此机器上使用场景:机器数适中、对稳定性要求不是非常苛刻优点:实现简单、配置方便、没有额外网络开销缺点:网络中有机器Down掉时、用户Session会丢失、容易造成单点故障

  ·缓存集中式管理简介:将Session存入分布式缓存集群中的某台机器上,当用户访问不同节点时先从缓存中拿Session信息使用场景:集群中机器数多、网络环境复杂优点:可靠性好缺点:实现复杂、稳定性依赖于缓存的稳定性、Session信息放入缓存时要有合理的策略写入

  负载均衡策略的优劣及其实现的难易程度有两个关键因素:一、负载均衡算法,二、对网络系统状况的检测方式和能力。

  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。

  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。

  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。

  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。

  MySql主从配置,读写分离并引入中间件,开源的MyCat,阿里的DRDS都是不错的选择。

  如果是对高可用要求比较高,但是又没有相应的技术保障,建议使用阿里云的RDS或者Redis相关数据库,省事省力又省钱。

  如果有搜索业务需求,引入solr或者elasticsearch也是一个不错的选择,不要什么都塞进关系型数据库。

  引入缓存无非是为了减轻后端数据库服务的压力,防止其罢工。

  常见的缓存服务有,Ehcache、OsCache、MemCache、Redis,当然这些都是主流经得起考验的缓存技术实现,特别是Redis已大规模运用于分布式集群服务中,并证明了自己优越的性能。

  日志处理:系统中日志是必不可少的,但是如何去处理高并发下的日志确是一个技术活,一不小心可能会压垮整个服务。工作中我们常用到的开源日志ELK,为嘛中间会加一个Kafka或者redis就是这么一个道理(一群人涌入和排队进的区别)。

  消息队列中提到的ELK开源日志组间对于中小型创业供公司是一个不错的选择。

  ·相关服务访问,比如Mysql、Redis、Solr等如果没有特殊需求尽量使用内网访问并设置鉴权

  ·超时重试(代理超时、容器超时、前端超时、中间件超时、数据库超时、NoSql超时)

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