1. 大型分布式网站架构概述
1.1. 大型网站的特点
用户多，分布广泛
大流量，高并发
海量数据，服务高可用
安全环境恶劣，易受网络***
功能多，变更快，频繁发布
从小到大，渐进发展
以用户为中心
免费服务，付费体验
1.2. 大型网站架构目标
高性能：提供快速的访问体验。
高可用：网站服务一直可以正常访问。
可伸缩：通过硬件增加/减少，提高/降低处理能力。
安全性：提供网站安全访问和数据加密，安全存储等策略。
扩展性：方便的通过新增/移除方式，增加/减少新的功能/模块。
敏捷性：随需应变，快速响应；
1.3. 大型网站架构模式
分层：一般可分为，应用层，服务层，数据层，管理层，分析层；
分割：一般按照业务/模块/功能特点进行划分，比如应用层分为首页，用户中心。
分布式：将应用分开部署（比如多台物理机），通过远程调用协同工作。
集群：一个应用/模块/功能部署多份（如：多台物理机），通过负载均衡共同提供对外访问。
缓存：将数据放在距离应用或用户最近的位置，加快访问速度。
异步：将同步的操作异步化。客户端发出请求，不等待服务端响应，等服务端处理完毕后，使用通知或轮询的方式告知请求方。一般指：请求——响应——通知 模式。
冗余：增加副本，提高可用性，安全性，性能。
安全：对已知问题有有效的解决方案，对未知/潜在问题建立发现和防御机制。
自动化：将重复的，不需要人工参与的事情，通过工具的方式，使用机器完成。
敏捷性：积极接受需求变更，快速响应业务发展需求。
1.4. 高性能架构
以用户为中心，提供快速的网页访问体验。主要参数有较短的响应时间，较大的并发处理能力，较高的吞吐量，稳定的性能参数。
可分为前端优化，应用层优化，代码层优化，存储层优化。
前端优化：网站业务逻辑之前的部分；
浏览器优化：减少 Http 请求数，使用浏览器缓存，启用压缩，Css Js 位置，Js 异步，减少 Cookie 传输；
CDN 加速，反向代理；
应用层优化：处理网站业务的服务器。使用缓存，异步，集群
代码优化：合理的架构，多线程，资源复用（对象池，线程池等），良好的数据结构，JVM 调优，单例，Cache 等；
存储优化：缓存，固态硬盘，光纤传输，优化读写，磁盘冗余，分布式存储（HDFS），NOSQL 等；
1.5. 高可用架构
大型网站应该在任何时候都可以正常访问。正常提供对外服务。因为大型网站的复杂性，分布式，廉价服务器，开源数据库，操作系统等特点。要保证高可用是很困难的，也就是说网站的故障是不可避免的。
如何提高可用性，就是需要迫切解决的问题。首先，需要从架构级别，在规划的时候，就考虑可用性。行业内一般用几个 9 表示可用性指标。比如四个 9（99.99），一年内允许的不可用时间是 53 分钟。
不同层级使用的策略不同，一般采用冗余备份和失效转移解决高可用问题。
应用层：一般设计为无状态的，对于每次请求，使用哪一台服务器处理是没有影响的。一般使用负载均衡技术（需要解决 Session 同步问题），实现高可用。
服务层：负载均衡，分级管理，快速失败（超时设置），异步调用，服务降级，幂等设计等。
数据层：冗余备份（冷，热备[同步，异步]，温备），失效转移（确认，转移，恢复）。数据高可用方面著名的理论基础是 CAP 理论（持久性，可用性，数据一致性[强一致，用户一致，最终一致]）
1.6. 可伸缩架构
伸缩性是指在不改变原有架构设计的基础上，通过添加/减少硬件（服务器）的方式，提高/降低系统的处理能力。
应用层：对应用进行垂直或水平切分。然后针对单一功能进行负载均衡（DNS,HTTP[反向代理],IP,链路层）。
服务层：与应用层类似；
数据层：分库，分表，NOSQL 等；常用算法 Hash，一致性 Hash。
1.7. 可扩展架构
可以方便的进行功能模块的新增/移除，提供代码/模块级别良好的可扩展性。
模块化，组件化：高内聚，内耦合，提高复用性，扩展性。
稳定接口：定义稳定的接口，在接口不变的情况下，内部结构可以“随意”变化。
设计模式：应用面向对象思想，原则，使用设计模式，进行代码层面的设计。
消息队列：模块化的系统，通过消息队列进行交互，使模块之间的依赖解耦。
分布式服务：公用模块服务化，提供其他系统使用，提高可重用性，扩展性。
1.8. 安全架构
对已知问题有有效的解决方案，对未知/潜在问题建立发现和防御机制。对于安全问题，首先要提高安全意识，建立一个安全的有效机制，从政策层面，组织层面进行保障。比如服务器密码不能泄露，密码每月更新，并且三次内不能重复；每周安全扫描等。以制度化的方式，加强安全体系的建设。同时，需要注意与安全有关的各个环节。安全问题不容忽视。包括基础设施安全，应用系统安全，数据保密安全等。
基础设施安全：硬件采购，操作系统，网络环境方面的安全。一般采用，正规渠道购买高质量的产品，选择安全的操作系统，及时修补漏洞，安装杀毒软件防火墙。防范病毒，后门。设置防火墙策略，建立 DDOS 防御系统，使用***检测系统，进行 子网隔离等手段。
应用系统安全：在程序开发时，对已知常用问题，使用正确的方式，在代码层面解决掉。防止跨站脚本***（XSS），注入***，跨站请求伪造（CSRF），错误信息，HTML 注释，文件上传，路径遍历等。还可以使用 Web 应用防火墙（比如：ModSecurity），进行安全漏洞扫描等措施，加强应用级别的安全。
数据保密安全：存储安全（存在在可靠的设备，实时，定时备份），保存安全（重要的信息加密保存，选择合适的人员复杂保存和检测等），传输安全（防止数据窃取和数据篡改）；
常用的加解密算法（单项散列加密[MD5,SHA]，对称加密[DES,3DES,RC]），非对称加密[RSA]等。
1.9. 敏捷性
网站的架构设计，运维管理要适应变化，提供高伸缩性，高扩展性。方便的应对快速的业务发展，突增高流量访问等要求。
除上面介绍的架构要素外，还需要引入敏捷管理，敏捷开发的思想。使业务，产品，技术，运维统一起来，随需应变，快速响应。
1.10. 大型架构举例
以上采用七层逻辑架构，第一层客户层，第二层前端优化层，第三层应用层，第四层服务层，第五层数据存储层，第六层大数据存储层，第七层大数据处理层。
客户层：支持 PC 浏览器和手机 APP。差别是手机 APP 可以直接访问通过 IP 访问，反向代理服务器。
前端层：使用 DNS 负载均衡，CDN 本地加速以及反向代理服务；
应用层：网站应用集群；按照业务进行垂直拆分，比如商品应用，会员中心等；
服务层：提供公用服务，比如用户服务，订单服务，支付服务等；
数据层：支持关系型数据库集群（支持读写分离），NOSQL 集群，分布式文件系统集群；以及分布式 Cache；
大数据存储层：支持应用层和服务层的日志数据收集，关系数据库和 NOSQL 数据库的结构化和半结构化数据收集；
大数据处理层：通过 Mapreduce 进行离线数据分析或 Storm 实时数据分析，并将处理后的数据存入关系型数据库。（实际使用中，离线数据和实时数据会按照业务要求进行分类处理，并存入不同的数据库中，供应用层或服务层使用）。
2. 电商网站架构案例
2.1. 网站初级架构
一般网站，刚开始的做法，是三台服务器，一台部署应用，一台部署数据库，一台部署 NFS 文件系统。
这是前几年比较传统的做法，之前见到一个网站 10 万多会员，垂直服装设计门户，N 多图片。使用了一台服务器部署了应用，数据库以及图片存储。出现了很多性能问题。
如下图：
但是，目前主流的网站架构已经发生了翻天覆地的变化。一般都会采用集群的方式，进行高可用设计。至少是下面这个样子。
（1） 使用集群对应用服务器进行冗余，实现高可用；（负载均衡设备可与应用一块部署）
使用数据库主备模式，实现数据备份和高可用；
2.2. 系统容量预估
预估步骤：
（1） 注册用户数-日均 UV 量-每日的 PV 量-每天的并发量；
（2） 峰值预估：平常量的 2~3 倍；
（3） 根据并发量（并发，事务数），存储容量计算系统容量。
客户需求：3~5 年用户数达到 1000 万注册用户；
每秒并发数预估：
（1） 每天的 UV 为 200 万（二八原则）；
（2） 每日每天点击浏览 30 次；
（3） PV 量：200*30=6000 万；
（4） 集中访问量：240.2=4.8 小时会有 6000 万0.8=4800 万（二八原则）；
（5） 每分并发量：4.8*60=288 分钟，每分钟访问 4800/288=16.7 万（约等于）；
（6） 每秒并发量：16.7 万/60=2780（约等于）；
（7） 假设：高峰期为平常值的三倍，则每秒的并发数可以达到 8340 次。
（8） 1 毫秒=1.3 次访问；
没好好学数学后悔了吧？！（不知道以上算是否有错误，呵呵~~）
服务器预估：（以 tomcat 服务器举例）
（1） 按一台 web 服务器，支持每秒 300 个并发计算。平常需要 10 台服务器（约等于）；[tomcat 默认配置是 150]
（2） 高峰期：需要 30 台服务器；
容量预估：70/90 原则
系统 CPU 一般维持在 70%左右的水平，高峰期达到 90%的水平，是不浪费资源，并比较稳定的。内存，IO 类似。
以上预估仅供参考，因为服务器配置，业务逻辑复杂度等都有影响。在此 CPU，硬盘，网络等不再进行评估。
2.3. 网站架构分析
根据以上预估，有几个问题：
需要部署大量的服务器，高峰期计算，可能要部署 30 台 Web 服务器。并且这三十台服务器，只有秒杀，活动时才会用到，存在大量的浪费。
所有的应用部署在同一台服务器，应用之间耦合严重。需要进行垂直切分和水平切分。
大量应用存在冗余代码
服务器 SESSION 同步耗费大量内存和网络带宽
数据需要频繁访问数据库，数据库访问压力巨大。
大型网站一般需要做以下架构优化（优化是架构设计时，就要考虑的，一般从架构/代码级别解决，调优主要是简单参数的调整，比如 JVM 调优；如果调优涉及大量代码改造，就不是调优了，属于重构）：
业务拆分
应用集群部署（分布式部署，集群部署和负载均衡）
多级缓存
单点登录（分布式 Session）
数据库集群（读写分离，分库分表）
服务化
消息队列
其他技术
2.4. 网站架构优化
业务拆分
根据业务属性进行垂直切分，划分为产品子系统，购物子系统，支付子系统，评论子系统，客服子系统，接口子系统（对接如进销存，短信等外部系统）。
根据业务子系统进行等级定义，可分为核心系统和非核心系统。核心系统：产品子系统，购物子系统，支付子系统；非核心：评论子系统，客服子系统，接口子系统。
业务拆分作用：提升为子系统可由专门的团队和部门负责，专业的人做专业的事，解决模块之间耦合以及扩展性问题；每个子系统单独部署，避免集中部署导致一个应用挂了，全部应用不可用的问题。
等级定义作用：用于流量突发时，对关键应用进行保护，实现优雅降级；保护关键应用不受到影响。
拆分后的架构图：
参考部署方案 2
（1） 如上图每个应用单独部署
（2） 核心系统和非核心系统组合部署
应用集群部署（分布式，集群，负载均衡）
分布式部署：将业务拆分后的应用单独部署，应用直接通过 RPC 进行远程通信；
集群部署：电商网站的高可用要求，每个应用至少部署两台服务器进行集群部署；
负载均衡：是高可用系统必须的，一般应用通过负载均衡实现高可用，分布式服务通过内置的负载均衡实现高可用，关系型数据库通过主备方式实现高可用。
集群部署后架构图：
多级缓存
缓存按照存放的位置一般可分为两类：本地缓存和分布式缓存。本案例采用二级缓存的方式，进行缓存的设计。一级缓存为本地缓存，二级缓存为分布式缓存。（还有页面缓存，片段缓存等，那是更细粒度的划分）
一级缓存，缓存数据字典，和常用热点数据等基本不可变/有规则变化的信息，二级缓存缓存需要的所有缓存。当一级缓存过期或不可用时，访问二级缓存的数据。如果二级缓存也没有，则访问数据库。
缓存的比例，一般 1:4，即可考虑使用缓存。（理论上是 1:2 即可）。
根据业务特性可使用以下缓存过期策略：
（1） 缓存自动过期；
（2） 缓存触发过期；
单点登录（分布式 Session）
系统分割为多个子系统，独立部署后，不可避免的会遇到会话管理的问题。一般可采用 Session 同步，Cookies，分布式 Session 方式。电商网站一般采用分布式 Session 实现。
再进一步可以根据分布式 Session，建立完善的单点登录或账户管理系统。
流程说明
（1） 用户第一次登录时，将会话信息（用户 Id 和用户信息），比如以用户 Id 为 Key，写入分布式 Session；
（2） 用户再次登录时，获取分布式 Session，是否有会话信息，如果没有则调到登录页；
（3） 一般采用 Cache 中间件实现，建议使用 Redis，因为它有持久化功能，方便分布式 Session 宕机后，可以从持久化存储中加载会话信息；
（4） 存入会话时，可以设置会话保持的时间，比如 15 分钟，超过后自动超时；
结合 Cache 中间件，实现的分布式 Session，可以很好的模拟 Session 会话。
数据库集群（读写分离，分库分表）
大型网站需要存储海量的数据，为达到海量数据存储，高可用，高性能一般采用冗余的方式进行系统设计。一般有两种方式读写分离和分库分表。
读写分离：一般解决读比例远大于写比例的场景，可采用一主一备，一主多备或多主多备方式。
本案例在业务拆分的基础上，结合分库分表和读写分离。如下图：
（1） 业务拆分后：每个子系统需要单独的库；
（2） 如果单独的库太大，可以根据业务特性，进行再次分库，比如商品分类库，产品库；
（3） 分库后，如果表中有数据量很大的，则进行分表，一般可以按照 Id，时间等进行分表；（高级的用法是一致性 Hash）
（4） 在分库，分表的基础上，进行读写分离；
相关中间件可参考 Cobar（阿里，目前已不在维护），TDDL（阿里），Atlas（奇虎 360），MyCat（在 Cobar 基础上，国内很多牛人，号称国内第一开源项目）。
分库分表后序列的问题，JOIN，事务的问题，会在分库分表主题分享中，介绍。
服务化
将多个子系统公用的功能/模块，进行抽取，作为公用服务使用。比如本案例的会员子系统就可以抽取为公用的服务。
消息队列
消息队列可以解决子系统/模块之间的耦合，实现异步，高可用，高性能的系统。是分布式系统的标准配置。本案例中，消息队列主要应用在购物，配送环节。
（1） 用户下单后，写入消息队列，后直接返回客户端；
（2） 库存子系统：读取消息队列信息，完成减库存；
（3） 配送子系统：读取消息队列信息，进行配送；
目前使用较多的 MQ 有 Active MQ,Rabbit MQ,Zero MQ，MS MQ 等，需要根据具体的业务场景进行选择。建议可以研究下 Rabbit MQ。
其他架构（技术）
除了以上介绍的业务拆分，应用集群，多级缓存，单点登录，数据库集群，服务化，消息队列外。还有 CDN，反向代理，分布式文件系统，大数据处理等系统。
此处不详细介绍，大家可以问度娘/Google，有机会的话也可以分享给大家。
2.5. 架构总结
以上是本次分享的架构总结，其中细节可参考前面分享的内容。其中还有很多可以优化和细化的地方，因为是案例分享，主要针对重要部分做了介绍，工作中需要大家根据具体的业务场景进行架构设计。
以上是电商网站架构案例的分享一共有三篇，从电商网站的需求，到单机架构，逐步演变为常用的，可供参考的分布式架构的原型。除具备功能需求外，还具备一定的高性能，高可用，可伸缩，可扩展等非功能质量需求（架构目标）。
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