分布式架构原理--分布式架构演进过程

本文涉及的产品
传统型负载均衡 CLB,每月750个小时 15LCU
EMR Serverless StarRocks,5000CU*H 48000GB*H
网络型负载均衡 NLB,每月750个小时 15LCU
简介: 分布式架构原理专题: (演进过程及如何把应用从单机扩展的分布式;CDN加速静态文件访问;系统监控、容灾、存储动态扩容;架构设计及业务驱动分化;CAP\Base理论及其应用)

一、分布式介绍

分布式系统(distributed system) :多个模块在不同服务器上部署,即可称为分布式系统,如Tomcat和数据库分别部署在不同的服务器上,或两个相同功能的Tomcat分别部署在不同服务器上
具有内聚、透明特性:
内聚性:是指每一个数据库分布节点高度自治,有本地的数据库管理系统。
透明性:是指每一个数据库分布节点对用户的应用来说都是透明的,看不出是本地还是远程。

二、分布式架构的演进过程

阶段一,单应用架构
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第一次演进:应用服务器和数据库部署在同一台服务器上---------->应用服务器与数据库分开部署
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阶段二,集群
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在多台服务器上分别部署应用服务,使用负载均衡器把请求均匀分发到每个应用服务中。此处假设应用服务最多支持100个并发,负载均衡器最多支持50000个并发,那么理论上负载均衡器把请求分发到500个应用服务上,就能抗住50000个并发。其中涉及的技术包括:Nginx、HAProxy,两者都是工作在网络第七层的反向代理软件,主要支持http协议,还会涉及session共享、文件上传下载的问题。
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阶段三,数据库压力变大,数据库读写分离
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把数据库划分为读库和写库,读库可以有多个,通过同步机制把写库的数据同步到读库,对于需要查询最新写入数据场景,可通过在缓存中多写一份,通过缓存获得最新数据。其中涉及的技术包括:Mycat,它是数据库中间件,可通过它来组织数据库的分离读写和分库分表,客户端通过它来访问下层数据库,还会涉及数据同步,数据一致性的问题。

阶段四,缓存及数据库拆分
1、通过本地缓存或使用redis作为分布式缓存,降低数据库压力
2、数据库拆分:分库分表(垂直拆分、水平拆分)

阶段五,应用服务拆分(微服务)

1、纵向拆分(基于业务逻辑拆分)
2、横向拆分(从公共且独立功能维度拆分。标准是按照是否有公共的被多个其他服务调用,且依赖的资源独立不与其他业务耦合)
3、基于可扩展拆分(系统中的业务模块按照稳定性排序,将已经成熟和改动不大的服务拆分为稳定服务,将经常变化和迭代的服务拆分为变动服务)
4、基于可靠性拆分(系统中的业务模块按照优先级排序,将可靠性要求高的核心服务和可靠性要求低的非核心服务拆分开来,然后重点保证核心服务的高可用)
5、基于性能拆分(基于性能拆分和基于可靠性拆分类似,将性能要求高或者性能压力大的模块拆分出来,避免性能压力大的服务影响其他服务。常见的拆分方式和具体的性能瓶颈有关,可以拆分 Web 服务、数据库、缓存等。例如电商的抢购,性能压力最大的是入口的排队功能,可以将排队功能独立为一个服务)

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三、分布式服务应用要考虑的问题

(1) 当服务越来越多时,服务URL配置管理变得非常困难,F5硬件负载均衡器的单点压力也越来越大。

(2) 当进一步发展,服务间依赖关系变得错踪复杂,甚至分不清哪个应用要在哪个应用之前启动,架构师都不能完整的描述应用的架构关系。

(3) 接着,服务的调用量越来越大,服务的容量问题就暴露出来,这个服务需要多少机器支撑?什么时候该加机器?

(4) 服务多了,沟通成本也开始上升,调某个服务失败该找谁?服务的参数都有什么约定?

(5) 一个服务有多个业务消费者,如何确保服务质量?

(6) 随着服务的不停升级,总有些意想不到的事发生,比如cache写错了导致内存溢出,故障不可避免,每次核心服务一挂,影响一大片,人心慌慌,如何控制故障的影响面?服务是否可以功能降级?或者资源劣化

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