本文是学习大型分布式站点体系结构的技术总结。 概述了高性能、高可用性、可伸缩、可扩展的分布式网站，并给出了体系结构参考。 本文一部分是读书笔记，一部分是个人经验的总结，对大型分布式网站架构有很好的参考价值。
一张图说明电商架构
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大型电商网站架构案例
网络和新浪等大型门户网站
校内、快乐网等社交网站
阿里巴巴、京东商城、国美在线、汽车之家等电子商务网站。
大型门户网站一般是新闻类信息，可以使用CDN、静态化等进行优化。 开心网等交互性强，可能会引入很多NoSQL、分布式缓存、高性能通信框架等。 电子商务网站具备以上两个特征，例如，产品细节需要采用CDN、静态化、交互性强的需要采用NoSQL等技术。 因此，我们以电子商务网站为案例，进行了分析。
1、电商案例的原因
分布式大型网站，目前看主要有几类：
建立全种类的电子商务网站(B2C )，用户可以在线购买商品，在线支付，也可以货到付款。
用户在购买时可以在线与客户联系；
用户收到商品后，可以对商品进行打分、评价；
需要与目前有成熟进口系统的商城系统平台对接；
3~5年，想支持业务的发展
预计3~5年用户数将达到1000万人；
定期举办双11、双12、三八男人节等活动；
关于其他功能，请参照京东和国美在线等网站。
客户就是客户。 我不会告诉你具体想要什么。 只是，我只告诉你你想要什么。 我们往往会激发客户的需求。 幸运的是，提供了明确的参考网站。 因此，下一步必须进行大量分析，结合行业和参考网站，为客户提供方案。 要求矩阵要求管理的传统方法是使用用例图或模块图(要求列表)来描述要求。 这样做的话，重要的需求(非功能需求)往往会被忽略，所以建议使用需求功能矩阵进行需求描述。 本电子商务网站的需求矩阵如下。
2、电商网站需求
典型的网站最初包括三台服务器、一个部署APP应用程序、一个部署数据库和一个部署NFS文件系统。
这是几年前的传统做法，以前遇到过某网站的10万多名会员、垂直服装设计门户、n多张照片。 我们使用一台服务器部署了APP应用程序、数据库和图像存储。 发生了很多性能问题。
客户需求：
但是，目前主流网站的体系结构发生了巨大的变化。 一般采用集群方式，进行高可用性设计。 至少如下
使用群集冗馀APP应用程序服务器以实现高可用性(负载均衡器可以与APP应用程序一起部署)
使用数据库备份模式进行数据备份和高可用性
3、网站初级架构
如下图：
注册用户数-每日UV量-每日PV量-每日并发量
峰值估计：为正常量的2~3倍；
根据并发量(并发、事务数)，根据存储容量计算系统容量。
根据客户的需求，3~5年的用户数达到1000万注册用户，可以估算出每秒的同时数。
每日UV为200万(二八原则)；
每天点击30次进行浏览
PV量： 200*30=6000万；
集中访问量： 240.2=4.8小时6000万(0.8=4800万(二八原则) )；
每分钟并发量： 4.8*60=288分钟，每分钟访问4800/288=16.7万(约等于)；
每秒并发量： 16.7万/60=2780 (约)；
假设：如果高峰期是平时的3倍，则每秒并发次数可达8340次。
1毫秒=1.3次访问
没有好好学习数学，后悔了吧？ (不知道上述计算是否有错误，呵呵~~)服务器(以tomcat服务器为例，一台web服务器支持每秒300个同时计算。 通常需要10台服务器(约等于)； [tomcat缺省配置为150]，高峰期估计30台服务器所需容量： 70/90原则系统CPU一般维持在70%左右，高峰期达到90%的水平，不浪费资源，稳定可靠。 内存，IO很相似。 以上预计仅供参考。 服务器配置、业务逻辑的复杂性等都有影响。 此CPU、硬盘、网络等不再进行评估。 5、网站结构分析基于以上预期，存在一些问题。
需要部署大量服务器，高峰计算可能需要部署30台Web服务器。 而且，这30台服务器，光是秒杀就在活动时使用，有大量的浪费。
所有APP应用程序
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；
6、网站架构优化
6.1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
如上图每个应用单独部署，核心系统和非核心系统组合部署
6.2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：
6.3 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：
缓存自动过期；
缓存触发过期；
6.4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
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；
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；
一般采用Cache中间件实现，建议使用Redis，因此它有持久化功能，方便分布式Session宕机后，可以从持久化存储中加载会话信息；
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。
6.5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：
业务拆分后：每个子系统需要单独的库；
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；
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）
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。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。
6.6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。
6.7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。
用户下单后，写入消息队列，后直接返回客户端；
库存子系统：读取消息队列信息，完成减库存；
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。
6.8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。
架构汇总大型网站的架构是根据业务需求不断完善的，根据不同的业务特征会做特定的设计和考虑，本文只是讲述一个常规大型网站会涉及的一些技术和手段，希望能给大家带来启发。
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