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javaweb电商系统,架构分析及演变(上)

前言

我们以javaweb为例,来搭建一个简单的电商系统,看看这个系统可以如何一步步演变。

该系统具备的功能:

  • 用户模块:用户注册和管理
  • 商品模块:商品展示和管理
  • 交易模块:创建交易和管理

阶段一、单机构建网站

网站的初期,我们经常会在单机上跑我们所有的程序和软件。此时我们使用一个容器,如tomcat、jetty、jboos,然后直接使用JSP/servlet技术,或者使用一些开源的框架如maven+spring+struct+hibernate、maven+spring+springmvc+mybatis;最后再选择一个数据库管理系统来存储数据,如mysql、sqlserver、oracle,然后通过JDBC进行数据库的连接和操作。

把以上的所有软件都装载同一台机器上,应用跑起来了,也算是一个小系统了。此时系统结果如下:

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阶段二、应用服务器与数据库分离随着网站的上线,访问量逐步上升,服务器的负载慢慢提高,在服务器还没有超载的时候,我们应该就要做好准备,提升网站的负载能力。假如我们代码层面已难以优化,在不提高单台机器的性能的情况下,增加机器是一个不错的方式,不仅可以有效地提高系统的负载能力,而且性价比高。

增加的机器用来做什么呢?此时我们可以把数据库,web服务器拆分开来,这样不仅提高了单台机器的负载能力,也提高了容灾能力。

应用服务器与数据库分开后的架构如下图所示:

 

阶段三、应用服务器集群随着访问量继续增加,单台应用服务器已经无法满足需求了。在假设数据库服务器没有压力的情况下,我们可以把应用服务器从一台变成了两台甚至多台,把用户的请求分散到不同的服务器中,从而提高负载能力。多台应用服务器之间没有直接的交互,他们都是依赖数据库各自对外提供服务。著名的做故障切换的软件有keepalived,keepalived是一个类似于layer3、4、7交换机制的软件,他不是某个具体软件故障切换的专属品,而是可以适用于各种软件的一款产品。keepalived配合上ipvsadm又可以做负载均衡,可谓是神器。

我们以增加了一台应用服务器为例,增加后的系统结构图如下:

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系统演变到这里,将会出现下面四个问题:

  • 用户的请求由谁来转发到到具体的应用服务器
  • 有什么转发的算法
  • 应用服务器如何返回用户的请求
  • 用户如果每次访问到的服务器不一样,那么如何维护session的一致性

我们来看看解决问题的方案:

1、第一个问题即是负载均衡的问题,一般有5种解决方案:

1、http重定向。HTTP重定向就是应用层的请求转发。用户的请求其实已经到了HTTP重定向负载均衡服务器,服务器根据算法要求用户重定向,用户收到重定向请求后,再次请求真正的集群

优点:简单。

缺点:性能较差。

2、DNS域名解析负载均衡。DNS域名解析负载均衡就是在用户请求DNS服务器,获取域名对应的IP地址时,DNS服务器直接给出负载均衡后的服务器IP。

优点:交给DNS,不用我们去维护负载均衡服务器。

缺点:当一个应用服务器挂了,不能及时通知DNS,而且DNS负载均衡的控制权在域名服务商那里,网站无法做更多的改善和更强大的管理。

3、反向代理服务器。在用户的请求到达反向代理服务器时(已经到达网站机房),由反向代理服务器根据算法转发到具体的服务器。常用的apache,nginx都可以充当反向代理服务器。

优点:部署简单。

缺点:代理服务器可能成为性能的瓶颈,特别是一次上传大文件。

4、IP层负载均衡。在请求到达负载均衡器后,负载均衡器通过修改请求的目的IP地址,从而实现请求的转发,做到负载均衡。

优点:性能更好。

缺点:负载均衡器的宽带成为瓶颈。

5、数据链路层负载均衡。在请求到达负载均衡器后,负载均衡器通过修改请求的mac地址,从而做到负载均衡,与IP负载均衡不一样的是,当请求访问完服务器之后,直接返回客户。而无需再经过负载均衡器。

2、第二个问题即是集群调度算法问题,常见的调度算法有10种。

1、rr 轮询调度算法。顾名思义,轮询分发请求。

优点:实现简单

缺点:不考虑每台服务器的处理能力

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。

优点:考虑了服务器处理能力的不同

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。

4、dh 目标地址散列:同上,只是现在提取的是目标地址的IP来做哈希。

优点:以上两种算法的都能实现同一个用户访问同一个服务器。

5、lc 最少连接。优先把请求转发给连接数少的服务器。

优点:使得集群中各个服务器的负载更加均匀。

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。

优点:可以根据服务器的能力分配请求。

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。

3、第三个问题是集群模式问题,一般3种解决方案:

1、NAT:负载均衡器接收用户的请求,转发给具体服务器,服务器处理完请求返回给均衡器,均衡器再重新返回给用户。

2、DR:负载均衡器接收用户的请求,转发给具体服务器,服务器出来玩请求后直接返回给用户。需要系统支持IP Tunneling协议,难以跨平台。

3、TUN:同上,但无需IP Tunneling协议,跨平台性好,大部分系统都可以支持。

4、第四个问题是session问题,一般有4种解决方案:

1、Session Sticky。session sticky就是把同一个用户在某一个会话中的请求,都分配到固定的某一台服务器中,这样我们就不需要解决跨服务器的session问题了,常见的算法有ip_hash法,即上面提到的两种散列算法。

优点:实现简单。

缺点:应用服务器重启则session消失。

2、Session Replication。session replication就是在集群中复制session,使得每个服务器都保存有全部用户的session数据。

优点:减轻负载均衡服务器的压力,不需要要实现ip_hasp算法来转发请求。

缺点:复制时宽带开销大,访问量大的话session占用内存大且浪费。

3、Session数据集中存储:session数据集中存储就是利用数据库来存储session数据,实现了session和应用服务器的解耦。

优点:相比session replication的方案,集群间对于宽带和内存的压力减少了很多。

缺点:需要维护存储session的数据库。

4、Cookie Base:cookie base就是把session存在cookie中,有浏览器来告诉应用服务器我的session是什么,同样实现了session和应用服务器的解耦。

优点:实现简单,基本免维护。

缺点:cookie长度限制,安全性低,宽带消耗。

值得一提的是:

nginx目前支持的负载均衡算法有wrr、sh(支持一致性哈希)、fair(本人觉得可以归结为lc)。但nginx作为均衡器的话,还可以一同作为静态资源服务器。

keepalived+ipvsadm比较强大,目前支持的算法有:rr、wrr、lc、wlc、lblc、sh、dh

keepalived支持集群模式有:NAT、DR、TUN

nginx本身并没有提供session同步的解决方案,而apache则提供了session共享的支持。

好了,解决了以上的问题之后,系统的结构如下:

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阶段四、数据库读写分离化上面我们总是假设数据库负载正常,但随着访问量的的提高,数据库的负载也在慢慢增大。那么可能有人马上就想到跟应用服务器一样,把数据库一份为二再负载均衡即可。但对于数据库来说,并没有那么简单。假如我们简单的把数据库一分为二,然后对于数据库的请求,分别负载到A机器和B机器,那么显而易见会造成两台数据库数据不统一的问题。那么对于这种情况,我们可以先考虑使用读写分离的方式。

读写分离后的数据库系统结构如下:

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这个结构变化后也会带来两个问题:

解决问题方案:

  • 我们可以使用MYSQL自带的master+slave的方式实现主从复制。
  • 采用第三方数据库中间件,例如mycat。mycat是从cobar发展而来的,而cobar是阿里开源的数据库中间件,后来停止开发。mycat是国内比较好的mysql开源数据库分库分表中间件。

阶段五、用搜索引擎缓解读库的压力

数据库做读库的话,常常对模糊查找力不从心,即使做了读写分离,这个问题还未能解决。以我们所举的交易网站为例,发布的商品存储在数据库中,用户最常使用的功能就是查找商品,尤其是根据商品的标题来查找对应的商品。对于这种需求,一般我们都是通过like功能来实现的,但是这种方式的代价非常大。此时我们可以使用搜索引擎的倒排索引来完成。

搜索引擎具有以下优点:

引入搜索引擎后也会带来以下的开销:

  • 带来大量的维护工作,我们需要自己实现索引的构建过程,设计全量/增加的构建方式来应对非实时与实时的查询需求。
  • 需要维护搜索引擎集群

搜索引擎并不能替代数据库,他解决了某些场景下的“读”的问题,是否引入搜索引擎,需要综合考虑整个系统的需求。引入搜索引擎后的系统结构如下:

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javaweb电商系统,架构分析及演变(下)

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