一、需求缘起
明明架构要求高可用，为何系统中还会存在单点？
回答：单点master的设计，会大大简化系统设计，何况有时候避免不了单点
在哪些场景中会存在单点？先来看一下一个典型互联网高可用架构。
典型互联网高可用架构：
（1）客户端层，这一层是浏览器或者APP，第一步先访问DNS-server，由域名拿到nginx的外网IP
（2）负载均衡层，nginx是整个服务端的入口，负责反向代理与负载均衡工作
（3）站点层，web-server层，典型的是tomcat或者apache
（4）服务层，service层，典型的是dubbo或者thrift等提供RPC调用的后端服务
（5）数据层，包含cache和db，典型的是主从复制读写分离的db架构
在这个互联网架构中，站点层、服务层、数据库的从库都可以通过冗余的方式来保证高可用，但至少
（1）nginx层是一个潜在的单点
（2）数据库写库master也是一个潜在的单点
再举一个GFS（Google File System）架构的例子。
GFS的系统架构里主要有这么几种角色：
（1）client，就是发起文件读写的调用端
（2）master，这是一个单点服务，它有全局事业，掌握文件元信息
（3）chunk-server，实际存储文件额服务器
这个系统里，master也是一个单点的服务，Map-reduce系统里也有类似的全局协调的master单点角色。
系统架构设计中，像nginx，db-master，gfs-master这样的单点服务，会存在什么问题，有什么方案来优化呢，这是本文要讨论的问题。
二、单点架构存在的问题
单点系统一般来说存在两个很大的问题：
（1）非高可用：既然是单点，master一旦发生故障，服务就会受到影响
（2）性能瓶颈：既然是单点，不具备良好的扩展性，服务性能总有一个上限，这个单点的性能上限往往就是整个系统的性能上限
接下来，就看看有什么优化手段可以优化上面提到的两个问题
三、shadow-master解决单点高可用问题
shadow-master是一种很常见的解决单点高可用问题的技术方案。
“影子master”，顾名思义，服务正常时，它只是单点master的一个影子，在master出现故障时，shadow-master会自动变成master，继续提供服务。
shadow-master它能够解决高可用的问题，并且故障的转移是自动的，不需要人工介入，但不足是它使服务资源的利用率降为了50%，业内经常使用keepalived+vip的方式实现这类单点的高可用。
以GFS的master为例，master正常时：
（1）client会连接正常的master，shadow-master不对外提供服务
（2）master与shadow-master之间有一种存活探测机制
（3）master与shadow-master有相同的虚IP（virtual-IP）
当发现master异常时：
shadow-master会自动顶上成为master，虚IP机制可以保证这个过程对调用方是透明的
除了GFS与MapReduce系统中的主控master，nginx亦可用类似的方式保证高可用，数据库的主库master（主库）亦可用类似的方式来保证高可用，只是细节上有些地方要注意：
传统的一主多从，读写分离的db架构，只能保证读库的高可用，是无法保证写库的高可用的，要想保证写库的高可用，也可以使用上述的shadow-master机制：
（1）两个主库设置相互同步的双主模式
（2）平时只有一个主库提供服务，言下之意，shadow-master不会往master同步数据
（3）异常时，虚IP漂移到另一个主库，shadow-master变成主库继续提供服务
需要说明的是，由于数据库的特殊性，数据同步需要时延，如果数据还没有同步完成，流量就切到了shadow-master，可能引起小部分数据的不一致。
四、减少与单点的交互，是存在单点的系统优化的核心方向
既然知道单点存在性能上限，单点的性能（例如GFS中的master）有可能成为系统的瓶颈，那么，减少与单点的交互，便成了存在单点的系统优化的核心方向。
怎么来减少与单点的交互，这里提两种常见的方法。
批量写
批量写是一种常见的提升单点性能的方式。
例如一个利用数据库写单点生成做“ID生成器”的例子：
（1）业务方需要ID
（2）利用数据库写单点的auto increament id来生成和返回ID
这是一个很常见的例子，很多公司也就是这么生成ID的，它利用了数据库写单点的特性，方便快捷，无额外开发成本，是一个非常帅气的方案。
潜在的问题是：生成ID的并发上限，取决于单点数据库的写性能上限。
如何提升性能呢？批量写
（1）中间加一个服务，每次从数据库拿出100个id
（2）业务方需要ID
（3）服务直接返回100个id中的1个，100个分配完，再访问数据库
这样一来，每分配100个才会写数据库一次，分配id的性能可以认为提升了100倍。
客户端缓存
客户端缓存也是一种降低与单点交互次数，提升系统整体性能的方法。
还是以GFS文件系统为例：
（1）GFS的调用客户端client要访问shenjian.txt，先查询本地缓存，miss了
（2）client访问master问说文件在哪里，master告诉client在chunk3上
（3）client把shenjian.txt存放在chunk3上记录到本地的缓存，然后进行文件的读写操作
（4）未来client要访问文件，从本地缓存中查找到对应的记录，就不用再请求master了，可以直接访问chunk-server。如果文件发生了转移，chunk3返回client说“文件不在我这儿了”，client再访问master，询问文件所在的服务器。
根据经验，这类缓存的命中非常非常高，可能在99.9%以上（因为文件的自动迁移是小概率事件），这样与master的交互次数就降低了1000倍。
五、水平扩展是提升单点系统性能的好方案
无论怎么批量写，客户端缓存，单点毕竟是单机，还是有性能上限的。
想方设法水平扩展，消除系统单点，理论上才能够无限的提升系统系统。
以nginx为例，如何来进行水平扩展呢？
第一步的DNS解析，只能返回一个nginx外网IP么？答案显然是否定的，“DNS轮询”技术支持DNS-server返回不同的nginx外网IP，这样就能实现nginx负载均衡层的水平扩展。
DNS-server部分，一个域名可以配置多个IP，每次DNS解析请求，轮询返回不同的IP，就能实现nginx的水平扩展，扩充负载均衡层的整体性能。
数据库单点写库也是同样的道理，在数据量很大的情况下，可以通过水平拆分，来提升写入性能。
遗憾的是，并不是所有的业务场景都可以水平拆分，例如秒杀业务，商品的条数可能不多，数据库的数据量不大，就不能通过水平拆分来提升秒杀系统的整体写性能（总不能一个库100条记录吧？）。
六、总结
今天的话题就讨论到这里，内容很多，占用大家宝贵的时间深表内疚，估计大部分都记不住，至少记住这几个点吧：
（1）单点系统存在的问题：可用性问题，性能瓶颈问题
（2）shadow-master是一种常见的解决单点系统可用性问题的方案
（3）减少与单点的交互，是存在单点的系统优化的核心方向，常见方法有批量写，客户端缓存
（4）水平扩展也是提升单点系统性能的好方案
==【完】==
