大型网站架构(1)--分布式系统&中间件从入门到精通(三)

简介: 大型网站架构(1)--分布式系统&中间件从入门到精通(三)

前面说了分布式系统和单机系统五个部分的区别,输出设备输入设别除了传统的人机交互多了节点,控制器变成了负载均衡,以及运算器分布式和存储器分布式的变化。

分布式系统的介绍(2)--分布式系统&中间件从入门到精通(二)

 

当访问的网站有海量的数据和非常高的红发,那么他肯定是一个分布式系统,即便用小机型而不是PC Servver,也需要用集群才可以解决。

当我们需要用单机构建一个网站时候,基本会选择一个开源的server容器,直接使用servlet等技术或者使用一些开源框架来构建我们的应用。选择一个数据库管理系统来存储我们的数据,如mysql,通过jdbc来对数据库进行连接。

于是整个服务器包含着:Application Server,JDBC,DB数据库。Application Server里实现具体的功能。

 

举个例子,如果我们做一个交易网站,那么application Server里面就有交易,商品,用户等业务这些是在jvm 里面处理的,然后通过jdbc连接db,db里面有交易,商品,用户表。这里面的各个功能之间都是通过jvm内部的额方法调用进行交互的。

 

当单机负载过高,数据库和业务分离


当我们对外的服务访问人数越来越多,服务器的负载持续升高,不光应对业务计算的需求,还要应对db查询的负载,这时候就可以采用两个服务器,一个服务器放application Server,一个服务器放DB数据库,这样调整之后,可以很好地缓解当前系统的压力,不过随着时间的推移,访问量持续增加,系统还是要继续改进。

当应用服务器继续发出负载警告,这时候可以根据应用检测针对性的进行优化,把业务代码集群部署在多个服务器上,一起访问通过一个DB服务器。这里就会涉及到用户在多个服务器的选择问题,就可用到我们前面提到的负载均衡器,硬件软件都可以。

 

解决集群后的session问题


我们先了解一下session,用户访问浏览器,浏览器跟web服务器会多次进行交互,但是http协议是无状态协议,这时候基于http协议支持会话协议(session state)的机制,这样的协议可以保证web服务器在众多http请求中区分它们。具体实现是在会话开始的时候,web服务器会生成一个session,浏览器中的cookie里会存储这个session,当下次再访问web服务器的时候,web服务器就可以通过浏览器发过来的cookie来识别当前属于哪个会话。Web服务器会独立保存各个会话,如果我们浏览器在禁用cookie的情况下,一般会把这个会话标识放入到url参数中。

当我们集群部署多个web服务器的时候就会遇到session问题,当访问其中一个web服务器,关键点在于session保存在单机的服务器上,当我们第一次访问A服务器,获取到session,但是第二次访问了B服务器,此刻B服务器里是不存在session的。


1、Session Sticky

这个解决原理也很简单,因为用户浏览器每次访问不同的web服务器,导致的,所以我们可以在负载均衡器上做手脚,当访问的是A服务器,就一直访问A服务器就好,不过会有以下问题:

如果有一台web服务器重启或者宕机,那么这台机器上的数据会丢失,如果有登入状态,则需要重新登入,不满足高可用。

会话标识是应用层信息,那么负载均衡器需要将同一个会话保存在同一个web服务器上的话,就需要进行应用层(第7层)解析,开销比第4层要大。

负载均衡从无状态节点变成了有状态节点,内存消耗更大,容灾方面麻烦很大。


2、session Replication

这个方法不再要求每次访问的都是同一个服务器,而是我们在web服务器之间增加了会话数据的同步,通过同步保证不同web服务器的session一致性。这个方式虽然对负载均衡没有太大影响,但是也有他不足的地方:

同步session会造成比较大的开销,只要session有变化,就需要同步,数据和用户越多带来的开销越大。

每台web服务器都要保存session,存储的内容太冗余。


3、session数据集中存储

把session数据集中存储一起,然后不同web服务器从同样的地方获取session。与replication不同的是,web服务器里没有存储session数据复制,而是妨碍另一个地方集中存着。这样不论哪个web服务器,也不论修改哪个session,最终修改的都发生在这个地方,而web服务器获取session数据时候,也从集中的地方获取。而存储session可以用数据库,也可以用其他分布式的中间件。这个方案的不足之处:

读写session引入了网络操作,这时候就会有不稳定和延迟性,不过我们通信基本在内网,影响基本忽略。

如果存储session的机器或者集群除了问题,则会影响整体应用。


4、cookie based

这个方案对于同一个会话的不同请求也不限制具体处理机器,通过cookie来传递session数据,我们session数据放在cookie中,然后web服务上生成对应的session数据,这个方案和前面不同的是,不会依赖外部的存储系统,不过还是有不足的地方。

Cookie长度限制,这样就限制了session的长度。

安全性。Session本身就是服务端的数据,结果限制吧session写入了cookie,本身就不安全,虽然可以加密,但是为了安全的本质就不该接触。

带宽消耗,这里指数据中心整体发送的消耗,不是内部web服务器的消耗。

性能影响,每次处理都带着大量的session数据,响应的结果输出越少,支持并发请求会越多。

相关实践学习
每个IT人都想学的“Web应用上云经典架构”实战
本实验从Web应用上云这个最基本的、最普遍的需求出发,帮助IT从业者们通过“阿里云Web应用上云解决方案”,了解一个企业级Web应用上云的常见架构,了解如何构建一个高可用、可扩展的企业级应用架构。
相关文章
|
9月前
|
监控 Java API
Spring Boot 3.2 结合 Spring Cloud 微服务架构实操指南 现代分布式应用系统构建实战教程
Spring Boot 3.2 + Spring Cloud 2023.0 微服务架构实践摘要 本文基于Spring Boot 3.2.5和Spring Cloud 2023.0.1最新稳定版本,演示现代微服务架构的构建过程。主要内容包括: 技术栈选择:采用Spring Cloud Netflix Eureka 4.1.0作为服务注册中心,Resilience4j 2.1.0替代Hystrix实现熔断机制,配合OpenFeign和Gateway等组件。 核心实操步骤: 搭建Eureka注册中心服务 构建商品
1338 3
|
12月前
|
消息中间件 存储 Kafka
分布式消息中间件设计与实现
本文深入探讨了消息中间件的核心功能实现与高并发、高可用设计。在生产者设计中,涵盖消息构造、序列化、路由策略及可靠性保障(如ACK机制)。消费者部分分析了拉取/推送模式、分区分配与消息确认机制。同时,Broker作为核心组件,负责消息路由、存储和投递,并通过索引技术实现快速检索。 高并发设计方面,重点讨论了文件存储(顺序写入、分段存储)、日志结构存储及负载均衡策略(如哈希分区、轮询分区)。为确保高可用性,文章详细解析了主从复制、故障转移机制以及同城/异地多活容灾方案。
431 13
|
人工智能 安全 Java
智慧工地源码,Java语言开发,微服务架构,支持分布式和集群部署,多端覆盖
智慧工地是“互联网+建筑工地”的创新模式,基于物联网、移动互联网、BIM、大数据、人工智能等技术,实现对施工现场人员、设备、材料、安全等环节的智能化管理。其解决方案涵盖数据大屏、移动APP和PC管理端,采用高性能Java微服务架构,支持分布式与集群部署,结合Redis、消息队列等技术确保系统稳定高效。通过大数据驱动决策、物联网实时监测预警及AI智能视频监控,消除数据孤岛,提升项目可控性与安全性。智慧工地提供专家级远程管理服务,助力施工质量和安全管理升级,同时依托可扩展平台、多端应用和丰富设备接口,满足多样化需求,推动建筑行业数字化转型。
418 5
|
8月前
|
存储 算法 安全
“卧槽,系统又崩了!”——别慌,这也许是你看过最通俗易懂的分布式入门
本文深入解析分布式系统核心机制:数据分片与冗余副本实现扩展与高可用,租约、多数派及Gossip协议保障一致性与容错。探讨节点故障、网络延迟等挑战,揭示CFT/BFT容错原理,剖析规模与性能关系,为构建可靠分布式系统提供理论支撑。
368 2
|
8月前
|
消息中间件 缓存 监控
中间件架构设计与实践:构建高性能分布式系统的核心基石
摘要 本文系统探讨了中间件技术及其在分布式系统中的核心价值。作者首先定义了中间件作为连接系统组件的"神经网络",强调其在数据传输、系统稳定性和扩展性中的关键作用。随后详细分类了中间件体系,包括通信中间件(如RabbitMQ/Kafka)、数据中间件(如Redis/MyCAT)等类型。文章重点剖析了消息中间件的实现机制,通过Spring Boot代码示例展示了消息生产者的完整实现,涵盖消息ID生成、持久化、批量发送及重试机制等关键技术点。最后,作者指出中间件架构设计对系统性能的决定性影响,
|
12月前
|
监控 Linux 应用服务中间件
Linux多节点多硬盘部署MinIO:分布式MinIO集群部署指南搭建高可用架构实践
通过以上步骤,已成功基于已有的 MinIO 服务,扩展为一个 MinIO 集群。该集群具有高可用性和容错性,适合生产环境使用。如果有任何问题,请检查日志或参考MinIO 官方文档。作者联系方式vx:2743642415。
3783 57
|
12月前
|
消息中间件 存储 中间件
分布式消息中间件基础
消息中间件是一种基于异步消息传递的分布式系统通信工具,核心功能包括消息传输、存储、路由与投递,能够实现系统解耦、异步处理和流量削峰。其主要组件包括生产者、消费者、Broker、主题/队列等,支持点对点和发布-订阅两种消息模型。主流中间件如Kafka(高吞吐)、RabbitMQ(灵活路由)、RocketMQ(事务支持)各有特色,适用于不同场景。此外,中间件还涉及多种协议(AMQP、MQTT等)、可靠性传输机制(持久化、确认机制)、顺序性与重复性问题解决以及事务支持(两阶段提交、本地消息表等)。选择中间件需根据业务需求权衡性能、功能和运维成本。
555 6
|
消息中间件 缓存 算法
分布式开发:数字时代的高性能架构革命-为什么要用分布式?优雅草卓伊凡
分布式开发:数字时代的高性能架构革命-为什么要用分布式?优雅草卓伊凡
1179 0
分布式开发:数字时代的高性能架构革命-为什么要用分布式?优雅草卓伊凡
|
消息中间件 存储 中间件
【消息中间件】详解三大MQ:RabbitMQ、RocketMQ、Kafka
【消息中间件】详解三大MQ:RabbitMQ、RocketMQ、Kafka
14156 1
|
消息中间件 编解码 Docker
Docker部署RabbitMQ消息中间件
【7月更文挑战第4天】Docker部署RabbitMQ消息中间件
594 3

热门文章

最新文章