架構(gòu)演變第二步：增加頁面緩存 -

好景不長，隨著訪問的人越來越多，你發(fā)現(xiàn)響應(yīng)速度又開始變慢了，查找原因，發(fā)現(xiàn)是訪問數(shù)據(jù)庫的操作太多，導(dǎo)致數(shù)據(jù)連接競爭激烈，所以響應(yīng)變慢，但數(shù)據(jù)庫連 接又不能開太多，否則數(shù)據(jù)庫機(jī)器壓力會很高，因此考慮采用緩存機(jī)制來減少數(shù)據(jù)庫連接資源的競爭和對數(shù)據(jù)庫讀的壓力，這個時候首先也許會選擇采用squid 等類似的機(jī)制來將系統(tǒng)中相對靜態(tài)的頁面（例如一兩天才會有更新的頁面）進(jìn)行緩存（當(dāng)然，也可以采用將頁面靜態(tài)化的方案），這樣程序上可以不做修改，就能夠 很好的減少對webserver的壓力以及減少數(shù)據(jù)庫連接資源的競爭，OK，于是開始采用squid來做相對靜態(tài)的頁面的緩存。-

看看這一步完成后系統(tǒng)的圖示：-

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這一步涉及到了這些知識體系：-

前端頁面緩存技術(shù)，例如squid，如想用好的話還得深入掌握下squid的實現(xiàn)方式以及緩存的失效算法等。-

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架構(gòu)演變第三步：增加頁面片段緩存 -

增加了squid做緩存后，整體系統(tǒng)的速度確實是提升了，webserver的壓力也開始下降了，但隨著訪問量的增加，發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)又開始變的有些慢了，在嘗 到了squid之類的動態(tài)緩存帶來的好處后，開始想能不能讓現(xiàn)在那些動態(tài)頁面里相對靜態(tài)的部分也緩存起來呢，因此考慮采用類似ESI之類的頁面片段緩存策略，OK，于是開始采用ESI來做動態(tài)頁面中相對靜態(tài)的片段部分的緩存。-

看看這一步完成后系統(tǒng)的圖示：-

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這一步涉及到了這些知識體系：-

頁面片段緩存技術(shù)，例如ESI等，想用好的話同樣需要掌握ESI的實現(xiàn)方式等；-

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架構(gòu)演變第四步：數(shù)據(jù)緩存 -

在采用ESI之類的技術(shù)再次提高了系統(tǒng)的緩存效果后，系統(tǒng)的壓力確實進(jìn)一步降低了，但同樣，隨著訪問量的增加，系統(tǒng)還是開始變慢，經(jīng)過查找，可能會發(fā)現(xiàn)系 統(tǒng)中存在一些重復(fù)獲取數(shù)據(jù)信息的地方，像獲取用戶信息等，這個時候開始考慮是不是可以將這些數(shù)據(jù)信息也緩存起來呢，于是將這些數(shù)據(jù)緩存到本地內(nèi)存，改變完畢后，完全符合預(yù)期，系統(tǒng)的響應(yīng)速度又恢復(fù)了，數(shù)據(jù)庫的壓力也再度降低了不少。-

看看這一步完成后系統(tǒng)的圖示：-

這一步涉及到了這些知識體系：-

緩存技術(shù)，包括像Map數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、緩存算法、所選用的框架本身的實現(xiàn)機(jī)制等。-

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架構(gòu)演變第五步： 增加webserver -

好景不長，發(fā)現(xiàn)隨著系統(tǒng)訪問量的再度增加，webserver機(jī)器的壓力在高峰期會上升到比較高，這個時候開始考慮增加一臺webserver，這也是為了同時解決可用性的問題，避免單臺的webserver down機(jī)的話就沒法使用了，在做了這些考慮后，決定增加一臺webserver，增加一臺webserver時，會碰到一些問題，典型的有：-

1、如何讓訪問分配到這兩臺機(jī)器上，這個時候通常會考慮的方案是Apache自帶的負(fù)載均衡方案，或LVS這類的軟件負(fù)載均衡方案；-

2、如何保持狀態(tài)信息的同步，例如用戶session等，這個時候會考慮的方案有寫入數(shù)據(jù)庫、寫入存儲、cookie或同步session信息等機(jī)制等；-

3、如何保持?jǐn)?shù)據(jù)緩存信息的同步，例如之前緩存的用戶數(shù)據(jù)等，這個時候通常會考慮的機(jī)制有緩存同步或分布式緩存；-

4、如何讓上傳文件這些類似的功能繼續(xù)正常，這個時候通常會考慮的機(jī)制是使用共享文件系統(tǒng)或存儲等；-

在解決了這些問題后，終于是把webserver增加為了兩臺，系統(tǒng)終于是又恢復(fù)到了以往的速度。-

看看這一步完成后系統(tǒng)的圖示：-

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這一步涉及到了這些知識體系：-

負(fù)載均衡技術(shù)（包括但不限于硬件負(fù)載均衡、軟件負(fù)載均衡、負(fù)載算法、linux轉(zhuǎn)發(fā)協(xié)議、所選用的技術(shù)的實現(xiàn)細(xì)節(jié)等）、主備技術(shù)（包括但不限于ARP欺騙、linux heart-beat等）、狀態(tài)信息或緩存同步技術(shù)（包括但不限于Cookie技術(shù)、UDP協(xié)議、狀態(tài)信息廣播、所選用的緩存同步技術(shù)的實現(xiàn)細(xì)節(jié)等）、共享文件技術(shù)（包括但不限于NFS等）、存儲技術(shù)（包括但不限于存儲設(shè)備等）。-

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架構(gòu)演變第六步：分庫 -

享受了一段時間的系統(tǒng)訪問量高速增長的幸福后，發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)又開始變慢了，這次又是什么狀況呢，經(jīng)過查找，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫寫入、更新的這些操作的部分?jǐn)?shù)據(jù)庫連接的 資源競爭非常激烈，導(dǎo)致了系統(tǒng)變慢，這下怎么辦呢，此時可選的方案有數(shù)據(jù)庫集群和分庫策略，集群方面像有些數(shù)據(jù)庫支持的并不是很好，因此分庫會成為比較普遍的策略，分庫也就意味著要對原有程序進(jìn)行修改，一通修改實現(xiàn)分庫后，不錯，目標(biāo)達(dá)到了，系統(tǒng)恢復(fù)甚至速度比以前還快了。-

看看這一步完成后系統(tǒng)的圖示：-

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這一步涉及到了這些知識體系：-

這一步更多的是需要從業(yè)務(wù)上做合理的劃分，以實現(xiàn)分庫，具體技術(shù)細(xì)節(jié)上沒有其他的要求；-

但同時隨著數(shù)據(jù)量的增大和分庫的進(jìn)行，在數(shù)據(jù)庫的設(shè)計、調(diào)優(yōu)以及維護(hù)上需要做的更好，因此對這些方面的技術(shù)還是提出了很高的要求的。 -

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架構(gòu)演變第七步：分表、DAL和分布式緩存 -

隨著系統(tǒng)的不斷運行，數(shù)據(jù)量開始大幅度增長，這個時候發(fā)現(xiàn)分庫后查詢?nèi)匀粫行┞?，于是按照分庫的思想開始做分表的工作，當(dāng)然，這不可避免的會需要對程序 進(jìn)行一些修改，也許在這個時候就會發(fā)現(xiàn)應(yīng)用自己要關(guān)心分庫分表的規(guī)則等，還是有些復(fù)雜的，于是萌生能否增加一個通用的框架來實現(xiàn)分庫分表的數(shù)據(jù)訪問，這個在ebay的架構(gòu)中對應(yīng)的就是DAL，這個演變的過程相對而言需要花費較長的時間，當(dāng)然，也有可能這個通用的框架會等到分表做完后才開始做，同時，在這個階段可 能會發(fā)現(xiàn)之前的緩存同步方案出現(xiàn)問題，因為數(shù)據(jù)量太大，導(dǎo)致現(xiàn)在不太可能將緩存存在本地，然后同步的方式，需要采用分布式緩存方案了，于是，又是一通考察和折磨，終于是將大量的數(shù)據(jù)緩存轉(zhuǎn)移到分布式緩存上了。-

看看這一步完成后系統(tǒng)的圖示：-

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這一步涉及到了這些知識體系：-

分表更多的同樣是業(yè)務(wù)上的劃分，技術(shù)上涉及到的會有動態(tài)hash算法、consistent hash算法等；-

DAL涉及到比較多的復(fù)雜技術(shù)，例如數(shù)據(jù)庫連接的管理（超時、異常）、數(shù)據(jù)庫操作的控制（超時、異常）、分庫分表規(guī)則的封裝等；-

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架構(gòu)演變第八步：增加更多的webserver -

在做完分庫分表這些工作后，數(shù)據(jù)庫上的壓力已經(jīng)降到比較低了，又開始過著每天看著訪問量暴增的幸福生活了，突然有一天，發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)的訪問又開始有變慢的趨勢 了，這個時候首先查看數(shù)據(jù)庫，壓力一切正常，之后查看webserver，發(fā)現(xiàn)apache阻塞了很多的請求，而應(yīng)用服務(wù)器對每個請求也是比較快的，看來 是請求數(shù)太高導(dǎo)致需要排隊等待，響應(yīng)速度變慢，這還好辦，一般來說，這個時候也會有些錢了，于是添加一些webserver服務(wù)器，在這個添加 webserver服務(wù)器的過程，有可能會出現(xiàn)幾種挑戰(zhàn)：-

1、Apache的軟負(fù)載或LVS軟負(fù)載等無法承擔(dān)巨大的web訪問量（請求連接數(shù)、網(wǎng)絡(luò)流量等）的調(diào)度了，這個時候如果經(jīng)費允許的話，會采取的方案是購 買硬件負(fù)載，例如F5、Netsclar、Athelon之類的，如經(jīng)費不允許的話，會采取的方案是將應(yīng)用從邏輯上做一定的分類，然后分散到不同的軟負(fù)載集群中；-

2、原有的一些狀態(tài)信息同步、文件共享等方案可能會出現(xiàn)瓶頸，需要進(jìn)行改進(jìn)，也許這個時候會根據(jù)情況編寫符合網(wǎng)站業(yè)務(wù)需求的分布式文件系統(tǒng)等；-

在做完這些工作后，開始進(jìn)入一個看似完美的無限伸縮的時代，當(dāng)網(wǎng)站流量增加時，應(yīng)對的解決方案就是不斷的添加webserver。-

看看這一步完成后系統(tǒng)的圖示：-

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這一步涉及到了這些知識體系：-

到了這一步，隨著機(jī)器數(shù)的不斷增長、數(shù)據(jù)量的不斷增長和對系統(tǒng)可用性的要求越來越高，這個時候要求對所采用的技術(shù)都要有更為深入的理解，并需要根據(jù)網(wǎng)站的需求來做更加定制性質(zhì)的產(chǎn)品。-

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架構(gòu)演變第九步：數(shù)據(jù)讀寫分離和廉價存儲方案 -

突然有一天，發(fā)現(xiàn)這個完美的時代也要結(jié)束了，數(shù)據(jù)庫的噩夢又一次出現(xiàn)在眼前了，由于添加的webserver太多了，導(dǎo)致數(shù)據(jù)庫連接的資源還是不夠用，而這個時候又已經(jīng)分庫分表了，開始分析數(shù)據(jù)庫的壓力狀況，可能會發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫的讀寫比很高，這個時候通常會想到數(shù)據(jù)讀寫分離的方案，當(dāng)然，這個方案要實現(xiàn)并不 容易，另外，可能會發(fā)現(xiàn)一些數(shù)據(jù)存儲在數(shù)據(jù)庫上有些浪費，或者說過于占用數(shù)據(jù)庫資源，因此在這個階段可能會形成的架構(gòu)演變是實現(xiàn)數(shù)據(jù)讀寫分離，同時編寫一些更為廉價的存儲方案，例如BigTable這種。-

看看這一步完成后系統(tǒng)的圖示：-

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這一步涉及到了這些知識體系：-

數(shù)據(jù)讀寫分離要求對數(shù)據(jù)庫的復(fù)制、standby等策略有深入的掌握和理解，同時會要求具備自行實現(xiàn)的技術(shù)；-

廉價存儲方案要求對OS的文件存儲有深入的掌握和理解，同時要求對采用的語言在文件這塊的實現(xiàn)有深入的掌握。-

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架構(gòu)演變第十步：進(jìn)入大型分布式應(yīng)用時代和廉價服務(wù)器群夢想時代 -

經(jīng)過上面這個漫長而痛苦的過程，終于是再度迎來了完美的時代，不斷的增加webserver就可以支撐越來越高的訪問量了，對于大型網(wǎng)站而言，人氣的重要毋 庸置疑，隨著人氣的越來越高，各種各樣的功能需求也開始爆發(fā)性的增長，這個時候突然發(fā)現(xiàn)，原來部署在webserver上的那個web應(yīng)用已經(jīng)非常龐大 了，當(dāng)多個團(tuán)隊都開始對其進(jìn)行改動時，可真是相當(dāng)?shù)牟环奖悖瑥?fù)用性也相當(dāng)糟糕，基本是每個團(tuán)隊都做了或多或少重復(fù)的事情，而且部署和維護(hù)也是相當(dāng)?shù)穆闊?因為龐大的應(yīng)用包在N臺機(jī)器上復(fù)制、啟動都需要耗費不少的時間，出問題的時候也不是很好查，另外一個更糟糕的狀況是很有可能會出現(xiàn)某個應(yīng)用上的bug就導(dǎo) 致了全站都不可用，還有其他的像調(diào)優(yōu)不好操作（因為機(jī)器上部署的應(yīng)用什么都要做，根本就無法進(jìn)行針對性的調(diào)優(yōu)）等因素，根據(jù)這樣的分析，開始痛下決心，將 系統(tǒng)根據(jù)職責(zé)進(jìn)行拆分，于是一個大型的分布式應(yīng)用就誕生了，通常，這個步驟需要耗費相當(dāng)長的時間，因為會碰到很多的挑戰(zhàn)：-

1、拆成分布式后需要提供一個高性能、穩(wěn)定的通信框架，并且需要支持多種不同的通信和遠(yuǎn)程調(diào)用方式；-

2、將一個龐大的應(yīng)用拆分需要耗費很長的時間，需要進(jìn)行業(yè)務(wù)的整理和系統(tǒng)依賴關(guān)系的控制等；-

3、如何運維（依賴管理、運行狀況管理、錯誤追蹤、調(diào)優(yōu)、監(jiān)控和報警等）好這個龐大的分布式應(yīng)用。-

經(jīng)過這一步，差不多系統(tǒng)的架構(gòu)進(jìn)入相對穩(wěn)定的階段，同時也能開始采用大量的廉價機(jī)器來支撐著巨大的訪問量和數(shù)據(jù)量，結(jié)合這套架構(gòu)以及這么多次演變過程吸取的經(jīng)驗來采用其他各種各樣的方法來支撐著越來越高的訪問量。-

看看這一步完成后系統(tǒng)的圖示：-

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這一步涉及到了這些知識體系：-

這一步涉及的知識體系非常的多，要求對通信、遠(yuǎn)程調(diào)用、消息機(jī)制等有深入的理解和掌握，要求的都是從理論、硬件級、操作系統(tǒng)級以及所采用的語言的實現(xiàn)都有清楚的理解。-

運維這塊涉及的知識體系也非常的多，多數(shù)情況下需要掌握分布式并行計算、報表、監(jiān)控技術(shù)以及規(guī)則策略等等。-

說起來確實不怎么費力，整個網(wǎng)站架構(gòu)的經(jīng)典演變過程都和上面比較的類似，當(dāng)然，每步采取的方案，演變的步驟有可能有不同，另外，由于網(wǎng)站的業(yè)務(wù)不同，會有不同的專業(yè)技術(shù)的需求，這篇blog更多的是從架構(gòu)的角度來講解演變的過程，當(dāng)然，其中還有很多的技術(shù)也未在此提及，像數(shù)據(jù)庫集群、數(shù)據(jù)挖掘、搜索等，但在真實的演變過程中還會借助像提升硬件配置、網(wǎng)絡(luò)環(huán)境、改造操作系統(tǒng)、CDN鏡像等來支撐更大的流量，因此在真實的發(fā)展過程中還會有很多的不同，另外一個大型網(wǎng)站要做到的遠(yuǎn)遠(yuǎn)不僅僅上面這些，還有像安全、運維、運營、服務(wù)、存儲等，要做好一個大型的網(wǎng)站真的很不容易，寫這篇文章更多的是希望能夠引出更多大型網(wǎng)站架構(gòu)演變的介紹，:)。-

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ps:最后附上幾篇LiveJournal架構(gòu)演變的文章：-

從LiveJournal后臺發(fā)展看大規(guī)模網(wǎng)站性能優(yōu)化方法-

http://blog.zhangjianfeng.com/article/743-

另外從這里：http://www.danga.com/words/大家可以找到更多關(guān)于現(xiàn)在LiveJournal網(wǎng)站架構(gòu)的介紹。

大型網(wǎng)站架構(gòu)演變和知識體系