大型互联网架构概述

jopen 11年前

本文旨在简单介绍大型互联网的架构和核心组件实现原理。 理论上讲,从安装配置,最佳实践以及源码来剖析各个组件,这个自然是极好的。由于笔者时间以及知识有限,有很多知识没有在工作中亲自实践的机会。所以有些地方语焉不详,还请大家多多指教。

大型互联网架构

解决问题的通用思路是将分而治之(divide-and-conquer),将大问题分为若干个小问题,各个击破。在大型互联网的架构实践中,无一不体现这种思想。

架构目标

  • 低成本:任何公司存在的价值都是为了获取商业利益。在可能的情况下,希望一切都是低成本的。
  • 高性能:网站性能是客观的指标,可以具体体现到响应时间、吞吐量等技术指标。系统的响应延迟,指系统完成某一功能需要使用的时间;系统的吞吐量,指系统在某一时间可以处理的数据总量,通常可以用系统每秒处理的总的数据量来衡量;系统的并发能力,指系统可以同时完成某一功能的能力,通常也用 QPS(query per second)来衡量。
  • 高可用:系统的可用性(availability)指系统在面对各种异常时可以正确提供服务的能力。系统的可用性可
    以用系统停服务的时间与正常服务的时间的比例来衡量,也可以用某功能的失败次数与成功次数的比例来衡量。
  • 易伸缩:注重线性扩展,是否可以容易通过加入机器来处理不断上升的用户访问压力。系统的伸缩性(scalability)指分布式系统通过扩展集群机器规模提高系统性能(吞吐、延迟、并发)、存储容量、计算能力的特性。
  • 高安全:现在商业环境中,经常出现被网站被拖库,用户账户被盗等现象。网站的安全性不言而喻。

典型实现

下面典型的一次web交互请求示意图。

在此输入图片描述

DNS

  1. 当用户在浏览器中输入网站地址后,浏览器会检查浏览器缓存中是否存在对应域名的解析结果。如果有,则解析过程结束;否则进入下一个步骤
  2. 浏览器查找操作系统缓存中是否存在这个域名的解析结果。这个缓存的内容来源就是操作系统的hosts文件。如果有,则解析过程结束;否则进入下一个步骤
  3. 前两个步骤都是本地查找,没有发生网络交互。在本步骤中,会使用到在网络配置的中DNS地址。这个地址我们通常称之为LDNS(Local DNS)。操作系统会把域名发送给LDNS解析。如果解析成功,则解析过程结束;否则进入下一个步骤
  4. LDNS将请求返回给GTLD(Global Top Level Domain)服务器,GTLD服务器查找此域名对应的Name Server域名的地址。这个Name Server通常就是你的域名提供商的服务器。Name Server根据客户请求,返回该域名对应的IP地址和TTL(Time To Live)值。
  5. 浏览器根据TTL值,把这个域名对应的IP缓存在本地系统中。域名至此解析结束。

CDN

CDN(Content Delivery Network,内容分发网络)部署在网络提供商的机房里面。在用户请求网站服务时,可以从距离自己最近的网络提供商获取数据。比如视频网站和内容网站的热点内容。

如果需要自己搭建CDN系统,有3种主流方案可以选择:

  • squid是缓存服务器科班出生,自己实现了一套内存页/磁盘页的管理系统
  • varnish是觉得squid性能不行,varnish觉得linux内核已经把虚拟内存管理做得很好了,squid的多此一举反而影响了性能。
  • nginx cache是属于不务正业,得益于nginx强大的插件机制。

LB

LB(Load Balance,负载均衡)就是将负载(用户的请求)根据某些策略,将负载分摊给多个操作单元执行。该技术可以提供服务器的响应速度以及利用效率,避免出现单点失效。

这里回顾下前面介绍的两个小节,其实本质上把数据分类(根据数据更新频率,分为动态文件,静态文件),并把数据放在离距离用户最近的地方。另外一点就是,在DNS和CDN具体实现时,也是大量使用了负载均衡技术。

常见的负载均衡算法由:RR(Round Robin,轮询),WRR(Weighted RR,加权轮询),Random(随机),LC(Least Connection,最少连接),SH(Source Hash,源址哈希)

在常见的互联网架构中,通常使用软件负载:LVS+HAproxy+WebServer(Nginx)。在部署时,LVS,HAProxy,WebServer都会部署一个集群,用来进行负载均衡。LVS工作在第4层,在网络层利用IP地址进行转发。 HAProxy工作在第7层,根据用户的HTTP请求(比如根据URL,消息头)来进行转发。

在上述实现中,通常还会使用Keepalived+VIP(虚IP) 技术。Keepalived 提供健康检查,故障转移,提高系统的可用性。通过VIP(配置DNS 绑定域名)的形式对网站进行访问。

WEB APP

前端技术:遵循基本的Web前端优化经验,详见Web前端优化最佳实践及工具集锦
介绍。另外还可以使用BigPipe,动态页面静态化,无限滚动的翻页技术等技术提供更好的用户体验。另外一部分就是考虑mobile技术了,这块笔者暂时还没涉足,就不谈了。

后端技术:

  • HTTP协议:HTTP协议大概分为请求头,请求体,响应头,响应体。无论是WebServer还是ApplicationServer,很多花样都是基于请求头的请求路径来玩的。
  • API接口:使用RESTFUL API,暴露接口。它具有如下好处:1.充分利用 HTTP 协议本身语义。2.面向资源,一目了然,具有自解释性。3.无状态,在调用一个接口(访问、操作资源)的时候,可以不用考虑上下文,极大的降低了复杂度。
  • Application Server:在Java中,为了保证程序能够在各个厂商的AS中兼容运行,Sun公司为制定了J2EE规范。从技术发展路径来看, Serverlet,JSP演变都是为了更好地方便程序员们编程。以典型的Tomcat为例,Connector和Container组成一个 Service,多个Service组成一个Server。Connector主要负责接受外部请求,Container负责处理请求。Server提供了生命周期管理,如启动,停止等。
  • Session Framework:在大型互联网架构中,单台机器已经存放不了用户的登录信息。同时为了支持故障转移等特性,需要一套session管理机制,支持海量用户同时在线。通常可以在遵循J2EE的容器内,使用Filter模式和分布式缓存系统来实现。
  • MVC:即Model,View和Controller。Model代表业务逻辑,View表示页面视图,Controller表示根据用户请求,执行相应的业务逻辑,并选择适当的页面视图返回。用过ROR的同学都知道,里面的router配置了什么样的URL和什么样的action相对应。相应的,MVC的本质就是根据不同的URL选择不同的servlet来执行。只不过,结合了Intercepting Filter提供了强大的功能而已。
  • IOC:至于为什么需要IOC,笔者在这篇文章进行了讨论。究其本质实现,无非是反射+单例模式+Hash算法+字节码增强+ThreadLocal。前3者用来实现对象生命周期的管理,后2者用来支持AOP,声明式事务。
  • ORM:这个词实际上放在这里介绍不太合适,但是笔者目前没想把它单独拉出章节来讲。根据笔者的经验,ORM主要完成了类和表的映射,对象和一条表数据记录的映射。其核心实现是通过jdbc获取数据库的meta信息,然后根据映射关系(这里可以通过COC(Conversion Over Configuration,约定优于配置),注解等技术来简化配置)来动态生成sql和返回数据库的执行结果。

SOA

网站架构的演进之路,从单一应用架构到垂直应用架构,分布式服务架构以及流动计算架构,越来越体现SOA框架的重要性。这里以优秀的开源实现dubbo为例,简单介绍下。

dubbo的功能介绍见服务治理过程,对dubbo架构详细介绍的有如何学习dubbo源代码dubbo源代码阅读

简而言之,就是使用了spring的schema的扩展机制,进而支持自定义dubbo标签;通过类似serviceload机制配置多个可选服务。通过jdk动态代理和Javassist,使服务调用透明化。结合ZooKeeper实现高可用元数据管理。

MQ

MQ(Message Queue,消息队列)使服务调用异步化,可以消除并发访问洪峰,提升网站响应速度。 在MQ实现中,笔者写过一篇介绍Kafka的学习笔记,详细介绍见Kafka/Metaq设计思想学习笔记,不再多言。

CACHE

Cache就是将数据放到距离计算最近的地方,用来加快处理速度。通常对一定时间内的热点数据进行缓存。
在使用缓存时,需要注意缓存预热和缓存穿透问题。

一般海量数据的缓存系统不会使用Java来实现,是因为Java有额外的对象大小开销以及GC压力。所以一般是用ANSI C来实现。目前用的比较火的是Redis,更多介绍请查看Redis资料汇总

STORAGE

在出现NOSQL之前,一统天下的是MySQL分库分表技术。结合类似TDDL等SQL agent技术,也能够执行类似join的操作。后来,就像忽如一夜春风来,出现了很多NOSQL/分布式存储系统产品。

分布式存储系统是分布式系统中最复杂的一部分,相比较SOA,CACHE等框架,它需要解决的问题更加复杂。常见的问题如下:

  • 数据分布 在多台服务器之间保证数据分布均匀,跨服务器如何读写
  • 一致性 异常情况下如何保证副本一致性
  • 容错 把发生故障当成常态来设计,做到检测是否发生故障并进行故障迁移
  • 负载均衡 新增、移除服务器时如何负载均衡 数据迁移如何不影响已有服务
  • 事务并发控制 如何实现分布式事务,如何实现多版本并发控制
  • 压缩、解压缩 根据数据特点选择恰当算法,如何平衡时间和空间的关系。

当笔者阅读完《大规模分布式存储系统原理解析与架构实战》和google的两篇存储论文后,感觉里面的实现细节太多了。如果要写的话,还是后面单独列一片把。所以这里暂且略过。

其他

还有其他方面的知识,等后面积累再多些,再重点写吧,这里仅仅是索引下,读者可以自行略过。

  • 配置数据、元数据管理系统:可以查看这篇ZooKeeper和Diamond有什么不同
  • 搜索系统:机器学习分析用户行为,结合搜索进行推荐排名。 各种大数据分析工具。
  • 云计算:硬件虚拟化。创业公司可以购买云服务,避免固定资产开销,可能闲置, 购买,管理,安装费用 ,无法迅速购买等问题,属于浮动消费,类似开车和租车的区别,仅是租用服务。 云厂商在能源,制冷,运维成本,量大硬件定制,充分利用闲置资源具有优势。
  • 鹰眼系统:日志规范化+打点+数据分析+树状展现,详细介绍可以参考 鹰眼下的淘宝-分布式调用跟踪系统介绍
  • 系统运维: 目标是自动化运维。
    • 监控各种资源指标:
      • OS:(cpu,memory,disk(空间,读写次数))
      • 网络流量
      • 中间件: tomcat, jvm,
      • MQ:通过监控生产者,broker,消费者之间的队列情况,动态决定增加、减少消费者
      • 服务框架自省(运维监控) 依赖关系统计,前台系统访问路径,
    • 显示各种监控结果:Agent —》 Explorer ,Analyze,Visual,Dashboard,Share。
    • 预警,运维 自动、手工降级,系统问题自动排查甚至问题自动修复,
  • 能源节省:能源消耗(CPU,机柜,水冷)
  • 系统安全:涉及系统的方方面面,各种脚本,sql注入,0day等等。
  • 版本开发、版本发布:开发环境,测试环境,支持开速发布,不用大的cycle,灰色发布,回滚降级流程,周边协调。 大众点评的有个关于开发环境搭建的,感兴趣的可以点击打造高效的单机开发环境
  • 数据中心:在《程序员》2014年第一期介绍里面,提到了阿里使用了ZONE的概念来解决横向扩展的问题。阿里主要是为了解决机房网络瓶颈和超大规模系统的伸缩性问题,把完成某一特定业务需要的系统、核心服务、数据库组合成一个业务单元。

参考

  • 《深入分析Java Web 技术内幕》
  • 《大规模分布式存储系统原理解析与架构实战》
  • 《大型网站技术架构核心原理与案例分析》
  • 《分布式系统原理介绍》
  • 《大规模Web服务开发技术》
  • 《程序员》2014年第一期
  • google系列论文
  • varnish / squid / nginx cache 有什么不同?
  • RESTful的优点