《大型網站技術架構》讀書筆記 - 架構的模式
大CC上周寫的讀書筆記記錄的是網絡的升級路線，其中用到的各種技術手段只是點到即止（《大型網站技術架構》讀書筆記 - 網站的技術升級路線）；今天寫的第二篇筆記，討論架構的模式；這篇文章，其中主干是書中的重點筆記，分支和內容則是我展開的思考；
需要說明，模式不是萬能的，任何模式都是一定應用場景的經驗總結；離開具體的場景生搬硬套就偏離的模式總結的初衷；
分層
隨着應用框架的普及，分層的概念已經深入人心；從我們學習寫web代碼開始，框架就要求我們通過分層開發來適應框架的結構；只是到后來，才逐漸體會到分層帶來的好處；
最基本的分層一般分為以下三層：
應用層：面向終端用戶的應用；
服務層：為應用層提供服務的通用服務；
數據層：數據存儲層；
分層架構是邏輯上的，但物理上也可部署在不同的機器上。
分割
網站大了，通過分割網站的功能和業務，大而化小，將不同的模塊分布式部署，從而提高並發處理能力和功能擴展能力；
分布式集群
當單機負載無法滿足我們的需求時，就會考慮分布式：
分布式靜態資源 （動靜分離）
這是最為簡單的分布式，將網站中的靜態資源分離出去，部署到別的機器上， 減輕應用服務器壓力；這種分離最為簡單，而且性能提升明顯；同時，采用獨立域名，加大瀏覽器的並發加載量，讓網站更快的呈現在用戶面前；web優化中有這么一個優化順序，先前端后后台，前端優化是需要時間最少而見效最快的方式，關於具體的優化步驟和效果，可以參考大CC之前寫的這篇文章：WEB站點性能優化實踐（加載速度提升2s）
分布式應用和服務
分層和分割后的應用分布式部署，提升性能、增加網站的伸縮性和擴展性；
分布式數據和存儲
包括關系數據庫的分布式和NoSQL的分布式；關系數據庫的分布式，可以細分為分表和數據分片；數據庫的分布式不是那么簡單，阿里的OceanBase項目貌似是做到了關系數據庫的分布式；
Nosql的分布式相對簡單許多，例如新浪的redis使用場景，就是分布式存儲微博內容；關於新浪redis的分布式應用，請移步這篇文章：Redis 在新浪微博中的應用
分布式計算
以Hadoop和MapReduce為代表的分布式計算，主要應用場景為日志分析、索引建立，數據挖掘等，實時處理的分布式計算還是見得少；
分布式要注意的問題
任何事務都有其兩面性，分布式並不一定就是好的，在網絡訪問量小的時候，沒必要分布式，單機處理能大大節省運維成本；
分布式需要注意以下問題：
- 分布式服務器見通信的網絡開銷
- 服務器多了，服務器宕機概率增大
- 如何保持分布式存儲的數據的一致性，一台機器宕機后故障恢復，如何保證一致性；
- 分布式事務難以保證
- 分布式部署后，結構會復雜很多，這帶來了維護的困難
緩存
最簡單的緩存是本地緩存：有頁面緩存、前端頁面靜態化、前端頁面的片段化緩存、以及數據緩存；大CC之前介紹過一篇關於Yii的緩存配置，有興趣可以參考：Yii 的緩存（頁面緩存配置實例）
需要緩存的內容多了，單機裝不下，就得考慮分布式緩存；
反向代理也是緩存的一種，反向代理將緩存放到了應用層的前面，用戶請求還未接入到應用層，反向代理就將之前被訪問過的內容返回給用戶；
CDN也是緩存，一般由第三方服務商提供；相比反向代理，CDN這個緩存與用戶又近了一步；
下圖展示了用戶的WEB請求中會遇到的緩存； 
CDN提供最基礎的緩存（靜態化的頁面和靜態資源（css、js等）；
反向代理提供與CDN類似的數據；
WEB服務器的緩存提供片段化的緩存和警惕資源緩存；頁面中變化的部分則需要通過web服務器生成，其中涉及到調用應用服務器；
應用服務器中的緩存為計算結果的緩存；主要是內容緩存；基礎數據緩存；
異步
使用SEDA（分段消息驅動）設計，異步非阻塞技術，可提高系統可用性，加快網站響應速度；
異步還有個好處，就是消除並發訪問高峰；發到后台的請求通過消息隊列存起來，起到緩沖作用，后台按照其處理能力依次處理；
在實現上，單一服務器上使用多線程共享內存隊列來實現異步，在集群中，通常使用分布式消息隊列來實現，比如我們用到的MQ、ZeroQ等；
冗余
考慮到數據安全，備份必不可少；冷備份沒有什么好說的，主要是熱備，架構的設計中需要考慮數據的熱備；
自動化
自動化應該是程序員最應該掌握的基礎技能；一般而言，自動化要求的技術含量不是很高，但卻是長期實踐的經驗結晶；自動化能有效的降低公司運營成本，提升程序員的生活質量，想想就歡樂，重復的工作都交給機器來做，創造性的工作才需要人來參與嘛；自動化主題廣泛，大致包含以下方面：
發布過程自動化
自動化代碼管理
自動化測試
自動化部署
自動化監控
自動化失效轉移和恢復
自動化降級
自動化分配資源
附：思維導圖
卓越亞馬遜地址： 《大型網站技術架構》
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Posted by: 大CC | 09APR,2014
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