内部节点方案。大部分公司的做法都是lvs+keepalived
几个厂商的不同作法：
1.pptv keepalived+nginx+squid+ts 节点灵活性比较高，小节点多机房，30左右节点数量，70台左右的机器
2.迅雷 lvs+keepalived+ts+squid lvs是公用的，其他业务也会用到（机房业务比较多）
3.京东 lvs+keepalived+haproxy+squid 大几点，20几个机房，500台左右的机器
4.新浪 lvs+keepalived+nginx+ts. 40左右节点，都算大节点。每节点数量在30台左右，利用率80%
5.淘宝 lvs+keepalived+haproxy+ts 大节点，多服务，ssd。。。流量超大。
准备采用的Cdn整体结构及内部结构：
1）gslb，全局负载均衡使用三方智能dns解析，控制用户到cdn节点的调度（cloudxns，支持到城市的调度，收费1999/(域名/年)）
2）lslb（本地负载均衡）：
方案1：
4层使用lvs+keepalived，7层使用nginx，这样就可以保证4层到7层的高可用性和扩展性，单节点最少需要5个公网IP，4台机器
方案2：
4层使用keepalived, 7层使用nginx，单节点最少需要4个公网IP，2台机器，对比方案1的缺点是不能支持4层-----7层的检测（即，机器挂掉可以实现auto failover，nginx挂掉不能）
Cache系统使用apache traffic server(对比squid，响应更快，性能更强)。
3）cdn节点到源站回源使用bind+lvs（每个bind集群至少需要4台机器，现节点对回源dns的ha要求不高，可以暂时不考虑ha），构建回源dns的高可用。
4）源站构建在双线核心机房，用来保证网通和电信各自的回源质量（目前条件不允许）
5）也可以在cdn节点和源站直接构建2cache（测试阶段可以电信，网通各一个），来缓解源站的压力(这个也是需要的，之前在pptv出现过边缘回源压垮源站的问题，如果能够在2cache有效缓存，就可以避免这种情况)
提供下方案1的Lvs+keepalived的结构图：
几点说明：
1.js,jpg,swf,gif等缓存时间比较长的，object size比较大的文件类型通过ats缓存，使用ats的raw来优化io。
2.html，xml的文件缓存时间比较短，使用squid做缓存，squid只使用内存做缓存。
附ats的一些性能指标：
1.ats vs squid 性能对比
今天review了下ts的性能表现，由于使用了多线程异步处理模型和分离的各个模块子系统，ts的性能要优于squid很多。从响应时间上来看，相同的请求数量下，ts减少了3倍（由0.04s减少至0.01s），而且响应时间趋于平稳。
下面为具体的数据（只取upstream add含有127.0.0.1:8080的访问记录，即proxy到ts的访问记录。sql不再列举）
取切换前后webcdn机器访问数据，环比12.20,12.06,12.13的数据来看。
1）.访问量
12.6号的访问量和12.20号的访问量趋势相当
2.）平均响应时间：
更换成ts后，响应时间明显降低，由12.6号的。0.04s左右降低至0.01s，而且整体趋势比较平稳，在流量高峰时响应时间也未见大幅增加。而更换ts之前的数据显示，在12点-13点，18点-20点的流量高峰时，响应时间都较正常时段有所增加。
12.20号数据环比一天情况
整体的响应时间，13点左右，squid转成ts，平均响应时间降低至0.01s左右。
zabbix监控图：
相同访问量的情况下，squid和ats响应时间对比（都未到达瓶颈），ts很平稳。比squid也低不少
rt,,urt:
（可以看到nginx的request_time也有两个高峰，相反ts倒是很平稳）
nginx-proxy交互使用的时间：
（有两个明显的高峰，后端squid的响应没有这么明显的变化，应该是nginx--squid的交互问题，比如长连接的支持，连接的复用）
切换前后响应时间对比图：
2. ats raw vs ext3 io性能对比
相同流量下Tps,rtps,wtps的结果
Tps的比例是ram:ext3=1:2.45,从趋势图上也可看出，使用raw时，io是比较稳定和集中的，而使用ext3文件系统时，由于会有buffer flush的行为，Io会每隔一段时间出现高峰值，不会稳定。
raw:
平均tps:98.59
平均wtps:50.32
平均rtps:48.27
ext3:
平均tps:241.99
平均rtps:144.61
平均wtps:97.38
响应时间对比
从ts的upstream的时间来看，ts在raw 和ext3两种情况下，响应时间变化不大，也比较平稳。
nginx request time在高峰期时变化比较明显
Avg-upstream_time avg_request_time (type):
0.0024 0.0090 (ext3)
0.0026 0.0093 (raw)
目前结论：Ts 使用raw的情景下，会有效的减低io的操作数，减少io的消耗，比例是ram:ext3=1:2.45,ts的响应速度上基本没有变化。按现在的cdn节点压力来看，io还没有到达性能的瓶颈，所以可以暂不考虑raw的方案，如果以后机器的压力上去了，io成为瓶颈的话，可以将ext3换成raw.
