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基本概念
应用（Application）/ 系统（System）
模块（Module）/ 组件（Component）
分布式（Distributed）
集群（Cluster）
主（Master）/ 从（Slave）
中间件（Middleware）
容器（Docker）
容器编排（K8S）
可用性（Availability）
响应时长（Response Time RT）
吞吐（Throughput）vs 并发（Concurrent）
架构演进
单机架构
应用数据分离架构
应用服务集群架构
读写分离 / 主从分离架构
引入缓存 —— 冷热分离架构
垂直分库
业务拆分 —— 微服务
容器化引入——容器编排架构
前言
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基本概念
应用（Application）/ 系统（System）
为了完成一整套服务的一个程序或者一组相互配合的程序群。生活例子类比：为 了完成一项任务，而搭建的由一个人或者一群相互配的人组成的团队。
模块（Module）/ 组件（Component）
当应用较复杂时，为了分离职责，将其中具有清晰职责的、内聚性强的部分，抽 象出概念，便于理解。生活例子类比：军队中为了进行某据点的攻克，将人员分为突 击小组、爆破小组、掩护小组、通信小组等。
分布式（Distributed）
系统中的多个模块被部署于不同服务器之上，即可以将该系统称为分布式系统。 如 Web 服务器与数据库分别工作在不同的服务器上，或者多台 Web 服务器被分别部 署在不同服务器上。生活例子类比：为了更好的满足现实需要，一个在同一个办公场 地的工作小组被分散到多个城市的不同工作场地中进行远程配合工作完成目标。跨主 机之间的模块之间的通信基本要借助网络支撑完成。
集群（Cluster）
被部署于多台服务器上的、为了实现特定目标的一个/组特定的组件，整个整体被 称为集群。比如多个 MySQL 工作在不同服务器上，共同提供数据库服务目标，可以 被称为一组数据库集群。生活例子类比：为了解决军队攻克防守坚固的大城市的作战 目标，指挥部将大批炮兵部队集中起来形成一个炮兵打击集群。
分布式 vs 集群。通常不用太严格区分两者的细微概念，细究的话，分布式强调的 是物理形态，即工作在不同服务器上并且通过网络通信配合完成任务；而集群更在意逻辑形态，即是否为了完成特定服务目标。
主（Master）/ 从（Slave）
集群中，通常有一个程序需要承担更多的职责，被称为主；其他承担附属职责的 被称为从。比如 MySQL 集群中，只有其中一台服务器上数据库允许进行数据的写入 （增/删/改），其他数据库的数据修改全部要从这台数据库同步而来，则把那台数据库 称为主库，其他数据库称为从库。
中间件（Middleware）
一类提供不同应用程序用于相互通信的软件，即处于不同技术、工具和数据库之 间的桥梁。生活例子类比：一家饭店开始时，会每天去市场挑选买菜，但随着饭店业 务量变大，成立一个采购部，由采购部专职于采买业务，称为厨房和菜市场之间的桥 梁。
容器（Docker）
Docker 是一个开源的应用容器引擎，让开发者可以打包他们的应用以及依赖包到 一个可移植的镜像中，然后发布到任何流行的 Linux或Windows操作系统的机器上， 也可以实现虚拟化。可以理解为一个集装箱，集装箱里面是每个用户的货物，整体打 包。
容器编排（K8S）
kubernetes，简称 K8s，是用8代替名字中间的8个字符“ubernete”而成的缩写。 是一个开源的，用于管理云平台中多个主机上的容器化的应用，Kubernetes的目标是 让部署容器化的应用简单并且高效。可以理解为一个货船，安装集装箱的大小，货物 情况合理的来组织集装箱完成整体货物的搬运。
可用性（Availability）
考察单位时间段内，系统可以正常提供服务的概率/期望。例如： 年化系统可用性 = 系统正常提供服务时长 / 一年总时长。这里暗含着一个指标，即如何评价系统提供无 法是否正常，我们就不深入了。平时我们常说的 4 个 9 即系统可以提供 99.99% 的可 用性，5 个 9 是 99.999% 的可用性，以此类推。我们平时只是用高可用（High Availability HA）这个非量化目标简要表达我们系统的追求。
响应时长（Response Time RT）
指用户完成输入到系统给出用户反应的时长。例如点外卖业务的响应时长 = 拿到 外卖的时刻 – 完成点单的时刻。通常我们需要衡量的是最长响应时长、平均响应时长 和中位数响应时长。这个指标原则上是越小越好，但很多情况下由于实现的限制，需 要根据实际情况具体判断
吞吐（Throughput）vs 并发（Concurrent）
吞吐考察单位时间段内，系统可以成功处理的请求的数量。并发指系统同一时刻 支持的请求最高量。例如一条2车道高速公路，一分钟可以通过 20 辆车，则并发是 2， 一分钟的吞吐量是 20。实践中，并发量往往无法直接获取，很多时候都是用极短的时 间段（比如 1 秒）的吞吐量做代替。我们平时用高并发（Hight Concurrnet）这个非量 化目标简要表达系统的追求。
架构演进
单机架构
初期，我们需要利用我们精干的技术团队，快速将业务系统投入市场进行检验， 并且可以迅速响应变化要求。但好在前期用户访问量很少，没有对我们的性能、安全 等提出很高的要求，而且系统架构简单，无需专业的运维团队，所以选择单机架构是 合适的。
用户在浏览器中输入 www.bit.com，首先经过 DNS 服务将域名解析成 IP 地址 10.102.41.1，随后浏览器访问该 IP 对应的应用服务。
应用数据分离架构
随着系统的上线，我们不出意外地获得了成功。市场上出现了一批忠实于我们的 用户，使得系统的访问量逐步上升，逐渐逼近了硬件资源的极限，同时团队也在此期 间积累了对业务流程的一批经验。面对当前的性能压力，我们需要未雨绸缪去进行系 统重构、架构挑战，以提升系统的承载能力。但由于预算仍然很紧张，我们选择了将 应用和数据分离的做法，可以最小代价的提升系统的承载能力。
和之前架构的主要区别在于将数据库服务独立部署在同一个数据中心的其他服务器上， 应用服务通过网络访问数据。
应用服务集群架构
我们的系统受到了用户的欢迎，并且出现了爆款，单台应用服务器已经无法满足 需求了。我们的单机应用服务器首先遇到了瓶颈，摆在我们技术团队面前的有两种方 案，大家针对方案的优劣展示了热烈的讨论：
- 垂直扩展 / 纵向扩展 Scale Up。通过购买性能更优、价格更高的应用服务器来应 对更多的流量。这种方案的优势在于完全不需要对系统软件做任何的调整；但劣势也 很明显：硬件性能和价格的增长关系是非线性的，意味着选择性能 2 倍的硬件可能需 要花费超过 4 倍的价格，其次硬件性能提升是有明显上限的。
- 水平扩展 / 横向扩展 Scale Out。通过调整软件架构，增加应用层硬件，将用户流 量分担到不同的应用层服务器上，来提升系统的承载能力。这种方案的优势在于成本 相对较低，并且提升的上限空间也很大。但劣势是带给系统更多的复杂性，需要技术 团队有更丰富的经验。
经过团队的学习、调研和讨论，最终选择了水平扩展的方案，来解决该问题，但这需 要引入一个新的组件 —— 负载均衡：为了解决用户流量向哪台应用服务器分发的问题， 需要一个专门的系统组件做流量分发。实际中负载均衡不仅仅指的是工作在应用层的， 甚至可能是其他的网络层之中。同时流量调度算法也有很多种，这里简单介绍几种较 为常见的：
- Round-Robin 轮询算法。即非常公平地将请求依次分给不同的应用服务器。
- Weight-Round-Robin 轮询算法。为不同的服务器（比如性能不同）赋予不同的权 重（weight），能者多劳。
- 一致哈希散列算法。通过计算用户的特征值（比如 IP 地址）得到哈希值，根据哈 希结果做分发，优点是确保来自相同用户的请求总是被分给指定的服务器。也就是我 们平时遇到的专项客户经理服务。
读写分离 / 主从分离架构
我们把用户的请求通过负载均衡分发到不同的应用服务器之后，可 以并行处理了，并且可以随着业务的增长，可以动态扩张服务器的数量来缓解压力。 但是现在的架构里，无论扩展多少台服务器，这些请求最终都会从数据库读写数据， 到一定程度之后，数据的压力称为系统承载能力的瓶颈点。我们可以像扩展应用服务 器一样扩展数据库服务器么？答案是否定的，因为数据库服务有其特殊性：如果将数 据分散到各台服务器之后，数据的一致性将无法得到保障。所谓数据的一致性，此处 是指：针对同一个系统，无论何时何地，我们都应该看到一个始终维持统一的数据。 想象一下，银行管理的账户金额，如果收到一笔转账之后，一份数据库的数据修改了， 但另外的数据库没有修改，则用户得到的存款金额将是错误的。
我们采用的解决办法是这样的，保留一个主要的数据库作为写入数据库，其他的 数据库作为从属数据库。从库的所有数据全部来自主库的数据，经过同步后，从库可 以维护着与主库一致的数据。然后为了分担数据库的压力，我们可以将写数据请求全 部交给主库处理，但读请求分散到各个从库中。由于大部分的系统中，读写请求都是 不成比例的，例如 100 次读 1 次写，所以只要将读请求由各个从库分担之后，数据库 的压力就没有那么大了。当然这个过程不是无代价的，主库到从库的数据同步其实是 由时间成本的，但这个问题我们暂时不做进一步探讨。
应用中需要对读写请求做分离处理，所以可以利用一些数据库中间件，将请求分离的 职责托管出去。
引入缓存 —— 冷热分离架构
随着访问量继续增加，发现业务中一些数据的读取频率远大于其他数据的读取频 率。我们把这部分数据称为热点数据，与之相对应的是冷数据。针对热数据，为了提 升其读取的响应时间，可以增加本地缓存，并在外部增加分布式缓存，缓存热门商品 信息或热门商品的 html 页面等。通过缓存能把绝大多数请求在读写数据库前拦截掉， 大大降低数据库压力。其中涉及的技术包括：使用memcached作为本地缓存，使用 Redis 作为分布式缓存，还会涉及缓存一致性、缓存穿透/击穿、缓存雪崩、热点数据 集中失效等问题。
垂直分库
随着业务的数据量增大，大量的数据存储在同一个库中已经显得有些力不从心了， 所以可以按照业务，将数据分别存储。比如针对评论数据，可按照商品 ID 进行 hash， 路由到对应的表中存储；针对支付记录，可按照小时创建表，每个小时表继续拆分为 小表，使用用户ID或记录编号来路由数据。只要实时操作的表数据量足够小，请求能 够足够均匀的分发到多台服务器上的小表，那数据库就能通过水平扩展的方式来提高性能。其中前面提到的Mycat也支持在大表拆分为小表情况下的访问控制。这种做法 显著的增加了数据库运维的难度，对DBA的要求较高。数据库设计到这种结构时，已 经可以称为分布式数据库，但是这只是一个逻辑的数据库整体，数据库里不同的组成 部分是由不同的组件单独来实现的，如分库分表的管理和请求分发，由Mycat实现， SQL的解析由单机的数据库实现，读写分离可能由网关和消息队列来实现，查询结果 的汇总可能由数据库接口层来实现等等，这种架构其实是MPP（大规模并行处理）架 构的一类实现。
业务拆分 —— 微服务
随着人员增加，业务发展，我们将业务分给不同的开发团队去维护，每个团队独 立实现自己的微服务，然后互相之间对数据的直接访问进行隔离，可以利用 Gateway、 消息总线等技术，实现相互之间的调用关联。甚至可以把一些类似用户管理等业务提 成公共服务
容器化引入——容器编排架构
随着业务增长，然后发现系统的资源利用率不高，很多资源用来应对短时高并发，平 时又闲置，需要动态扩缩容，还没有办法直接下线服务器，而且开发、测试、生产每 套环境都要隔离的环境，运维的工作量变的非常大。容器化技术的出现给这些问题的 解决带来了新的思路。
目前最流行的容器化技术是Docker，最流行的容器管理服务是Kubernetes(K8S)，应 用/服务可以打包为Docker镜像，通过K8S来动态分发和部署镜像。Docker镜像可理 解为一个能运行你的应用/服务的最小的操作系统，里面放着应用/服务的运行代码，运 行环境根据实际的需要设置好。把整个“操作系统”打包为一个镜像后，就可以分发到需 要部署相关服务的机器上，直接启动Docker镜像就可以把服务起起来，使服务的部署 和运维变得简单。服务 通常会有生产和研发k8s集群，一般不会公用，而研发集群通过命名空间来完成应用 隔离，有的公司按照研发目的划分为研发和测试集群，有的公司通过组织架构完成部 门间的资源复用。
