本文大纲：
1. 小型电商网站的架构
2. 日志与监控系统的解决方案
3. 构建数据库的主从架构
4. 基于共享存储的图片服务器架构
5. 移动M站建设
6. 系统容量预估
7. 缓存系统
一、小型电商网站的架构
刚从传统软件行业进入到电商企业时，觉得电商网站没有什么技术含量，也没有什么门槛，都是一些现有的东西堆积木似的堆出来罢了。然而，真正进入到这个行业之后，才发现并非如此。有人说过，好的架构，是演化出来的，电商网站的架构也是如此。现在好的电商网站，看似很复杂，很牛逼，其实也是从很小的架构，也是从没什么技术含量开始的。所以，架构的演化过程，就是在技术团队不断追求极致的过程。
今天就来总结小型电商网站的架构演进。一套电商系统最初期的架构，往往会采用一个比较典型的LAMP架构，前端加上Apache/PHP，后端是MySQL。这个算是比较流行的。不过，目前还有一套.net的技术架构，可能大家很少提到。很不幸，我就是在一个.net平台为基础的电商公司。所以，今天也是要总结.net 平台的电商架构。
一般初期的电商网站，基本就几个业务子系统：网站前台、商家前台、系统管理后台、App、M站等。业务量也不是很大。所以，MVC + 缓存 + 数据库基本就搞定了。
单就开发效率而言，.net MVC 的技术架构不会比LAMP开发速度慢。所以，一些企业，为了快速推出自己的电商平台，也会采用.net 架构。
上图为基础架构层面。这是一个很简单的基础架构。
前端网站和M站，考虑到访问量和系统的可用性，基本会采用分布式部署。通过代理服务器进行请求分发。
其它的业务子系统，像商家前台和管理系统，基本上都是单机或是主从部署。
各个DB ，Redis 服务和文件和图片服务，搜索引擎Solr服务等，采用主从部署。
整个系统架构里面，还有一个比较重要的组成部分，那就是监控系统。例如：流量监控、硬件监控、系统性能监控等， 还有就是对某个页面进行监控，设置页面的其中一块进行监控等。它是提高整个平台可用性的一个重要手段。多平台、多个维度的监控，能够确保系统的可用性。一旦出现异常，特别在硬件或者性能方面出现异常，监控系统也能立刻发出警告，这样也好防范于未然。
总而言之，一个好的系统架构应该从扩展性、安全性、性能和可靠性来考虑。罗马不是一天建成的，架构适合就行，可以先行之而后优。通过渐进演化的过程，逐步让系统越来越完善。
二、日志与监控系统的解决方案
监控系统主要用于服务器集群的资源和性能监控，以及应用异常、性能监控、日志管理等多维度的性能监控分析。一个完善的监控系统和日志系统对于一个系统的重要性不必多说。总之，只有实时了解各系统的状态，才能保证各系统的稳定。
如上图所示，监控平台监控的范围很广，从服务器性能及资源，到应用系统的监控。每个公司都有特定的平台统一监控的需求及解决方案，但监控平台的任务和作用基本是一致的。
日志是监视程序运行的一种重要的方式，主要有两个目的：1.bug的及时发现和定位；2.显示程序运行状态。
正确详细的日志记录能够快速的定位问题。同样，通过查看日志，可以看出程序正在做什么，是不是按预期的设计在执行，所以记录下程序的运行状态是必要的。这里将日志分为两种：1.异常日志；2.运行日志。
我们主要是使用log4net，将各个系统的日志，持久化记录到数据库或者文件中，以方便后续的系统异常监控和性能分析。如何集成log4net，这里不多说。
日志记录的几个原则：
日志级别一定要区分清楚，哪些属于error、warning、info等。
记录错误的位置。如果是分层系统，一定要在某个层统一处理，例如我们的MVC架构，都是在各个Action中Catch异常并处理，而业务层和数据库层这些地方的异常，都是Catch到异常后，往上一层抛。
日志信息清晰准确有意义，日志尽量详细点，以方便处理。应该记录相关系统、模块、时间、操作人、堆栈信息等。方便后续处理。
监控系统是一个复杂的系统平台，目前有很多的开源产品和平台。不过我们平台小，监控任务和需求少，所以基本都是自己开发。主要有这五个方面：1.系统资源；2.服务器；3.服务；4.应用异常；5.应用性能。
具体的架构图如下：
1）系统资源监控
监控各种网络参数和各服务器相关资源（CPU、内存、磁盘读写、网络、访问请求等），保证服务器系统的安全运营，并提供异常通知机制以让系统管理员快速定位/解决存在的各种问题。目前比较流行的应该是Zabbix。
2）服务器监控
服务器的监控，主要是监控各个服务器、网络节点、网关等网络设备的请求响应是否正常。通过定时服务，定时去Ping各个网络节点设备，以确认各网络设备是否正常。如果哪个网络设备出现异常，则发出消息提醒。
3）服务监控
服务监控，指的是各个Web服务、图片服务、搜索引擎服务、缓存服务等平台系统的各项服务是否正常运行。可以通过定时服务，每隔一段时间，就去请求相关的服务，以确保平台的各项服务正常运行。
4）应用异常监控
目前我们平台所有系统的异常记录，都记录在数据库中。通过定时服务，统计分析一段时间之内的异常记录。如果发现有相关重要的模块的系统异常，比如支付、下单模块频繁发生异常，则立即通知相关人员处理，确保服务正常运行。
5）应用性能监控
在API接口和各应用的相关位置进行拦截和记录下程序性能（SQL性能，或是 程序执行效率）。相关重要模块提供性能预警，提前发现问题。 同时统计相关监控信息并显示给开发的人员，以方便后续的性能分析。
三、构建数据库的主从架构
发展到大型成熟的公司之后，主从架构可能就有点落伍了，取而代之的是更加复杂的数据库集群。但作为一个小型电商公司，数据库的主从架构应该是最基础的。任何大型的系统架构，都是不断演进的。主从架构便是数据库架构中最基础的架构。所以研究完主从架构，也就能看懂更加复杂的架构了。
首先为什么要读写分离？
对于一个小型网站，可能单台数据库服务器就能满足需求。但在一些大型的网站或者应用中，单台的数据库服务器可能难以支撑大的访问压力，升级服务器性能成本又太高，所以必须要横向扩展。还有就是，单库的话，读、写都是操作一个数据库。数据多了之后，对数据库的读、写性能就会有很大影响。同时对于数据安全性和系统的稳定性也是挑战。
数据库的读写分离的好处？
将读操作和写操作分离到不同的数据库上，避免主服务器出现性能瓶颈；
主服务器进行写操作时，不影响查询应用服务器的查询性能，降低阻塞，提高并发；
数据拥有多个容灾副本，提高数据安全性，同时当主服务器故障时，可立即切换到其他服务器，提高系统可用性。
读写分离的基本原理就是让主数据库处理事务性增、改、删操作（Insert、Update、Delete）操作，而从数据库处理Select查询操作。数据库复制被用来把事务性操作导致的变更同步到其它从数据库。
以SQL为例，主库负责写数据、读数据。读库仅负责读数据。每次有写库操作，同步更新到读库。写库就一个，读库可以有多个，采用日志同步的方式实现主库和多个读库的数据同步。
SQL Server提供了三种技术，可以用于主从架构之间的数据同步的实现：日志传送、事务复制和SQL 2012 中新增的功能Always On 技术。各自优劣，具体的大家自己去百度吧，这里提供网上的朋友的配置方式，仅供参考。
日志传送：SQL Server 2008 R2 主从数据库同步
事务复制：SQL Server 复制：事务发布
（图源：网络）
C#的请求数据库操作，单数据库和主从架构的数据库还是不一样的。主从架构的数据库，为了保证数据一致性，一般主库可读可写，从库只负责读，不负责写入。所以，实际C#在请求数据库时，要进行区别对待。
最简单的就是：配置两个数据库连接，然后在各个数据库调用的位置，区分读写请求相应的数据库服务器，如下图：
第二种解决方案就是判断SQL语句是写语句（Insert 、Update、Create、 Alter）还是读语句（Select）。
Demo下载：http://files.cnblogs.com/files/zhangweizhong/Weiz.DB.rar
（PS：此Demo为本人总结，跟实际生产中的DLL 不太相同，但原理是一样的，大家总结封装吧）
同时，增加相关的数据库配置
四、基于共享存储的图片服务器架构
在当前这个互联网的时代，不管何种网站，对图片的需求量越来越大。尤其是电商网站，几乎都会面临到海量图片资源的存储、访问等相关技术问题。在对图片服务器的架构、扩展、升级的过程中，肯定也会碰到各种各样的问题与需求。当然这并不代表，你就必须得弄一个特别NB的图片服务架构，只要简单、高效、稳定就行。这部分我们来总结一个特别简单、高效的图片服务架构：通过共享存储的方式来实现图片服务架构。
然而，也有一些人问我，现在大型网站的图片服务器的架构已经完全不是这样了，别人家的图片系统比你这个牛逼多了，为啥不直接写那个呢？
事实是：第一，大型牛逼的系统我也不会；第二， 再牛逼的系统也是从小的架构演化过去的，没有一步到位的。这里介绍图片服务器架构虽然比较简单，但也是经过了单机时代的演化了，基本上可以满足中小型分布式网站的需求。这种架构的搭建和学习成本都极低，符合目前“短平快”的开发模式。
通过共享目录的方式实现共享存储 ，在共享目录文件服务器上配置独立域名，这样可以将图片服务器和应用服务器进行分离，来实现独立图片服务器。
优点：
1. 将图片服务和应用服务分离，缓解应用服务器的I/O负载。
2. 通过共享目录的方式来进行读写操作，可以避免多服务器之间同步相关的问题。
3. 相对来讲很灵活，也支持扩容/扩展。支持配置成独立图片服务器和域名访问，方便日后的扩展和优化。
4. 相对于更加复杂的分布式的NFS系统，这种方式是性价比高，符合目前互联网的“短平快”的开发模式。
缺点 ：
1. 共享目录配置有些繁琐。
2. 会造成一定的（读写和安全）性能损失。
3. 如果图片服务器出现问题，那所有的应用都会受到影响。同时也对存储服务器的性能要求特别高。
4. 图片上传操作，还是得经过Web服务器，这对Web服务器还是有巨大的压力。
架构非常简单，基本架构如下图所示：
在存储服务器上建立一个共享目录（具体方式，我就不去重复了，自己百度吧，注意共享目录的文件安全）。
各个应用直接通过共享目录（\\192.168.1.200），将图片上传到存储服务器上。
建立一个Web站点（i1.abc.com）将该共享目录通过Web站点发布出去。这样其它的应用就能访问到相关图片。
所以，各应用将文件上传到共享目录
//保存原图
//完整的地址：\\192.168.1.200\lib\2016\03\04\10\IMG\4ugvvt6m9gdu.jpg
relativePath = relativeDir + fileName + imageExtension;
var absolutePath = ConfigHelper.SharePath + relativePath;
fileData.SaveAs(absolutePath);
上传成功后，可直接通过web 的方式访问：
http://i1.abc.com/lib/2016/03/04/10/IMG/4ugvvt6m9gdu.jpg
五、移动M站建设
最近在一直在搞M站，也就是移动Web站点。由于是第一次，也遇到了很多问题，所以把最近了解到的东西总结一番。聊一聊什么是移动M站，以及它有什么作用和优势。
有人会问，M站和APP有什么不同？
APP直接在用户的移动设备上，曝光率相对较高。 而M站需打开浏览器，输入地址才能访问，所以曝光率相对较低。
M站的推广的渠道相比移动APP，渠道较多，方便追踪用户来源、流量入口等，方便以后的活动推广和数据分析。
M站用户无需安装，输入URL即可访问，而APP需要下载安装。
M站能够快速地通过数据分析，能快速得到用户的反馈，从而更容易根据统计数据分析和用户的需求来调整产品。
APP对用户更具粘性及用户体验也更好。
M站对于营销推广活动非常方便，转发分享方便快捷。
M站更新迭代产品速度和响应产品调整非常快，随时发布，而APP需要审核时间。
M站跨平台，无需开发安卓和iOS版，只需有浏览器即可。
所以， 我觉得，M站和客户端是相辅相成的。M站的及时性和快捷性，是APP无法比拟的。而APP的用户体验，则是M站无法做到的。目前来说两者是不可能被对方完全替代的，在互联网营销大行其道的今天，M站也越来越重要。营销活动大多以H5页面的形式展示和传播。通过M站的营销和推广，从而又促进APP的使用和推广。
目前，移动M站有倾向APP的趋势。M站会越来越像个APP，使得M站也越来越重要。而且，很多APP的展示效果，在原生代码无法实现的时候，嵌套移动H5页面也是一个很好的选择。
下面介绍几个移动M站建设的要点：
51Degrees号称是目前最快、最准确的设备检测的解决方案。它是一个免费开源的.NET移动应用开发组件，可以用来检测移动设备和浏览器。甚至可以获取屏幕尺寸、输入法、加上制造商和型号信息等。从而可以选择性地被定向到为移动设备而设计的内容。由于拥有精确的移动设备的数据，所以几乎支持所有的智能手机，平板电脑等移动设备。
其实说白了，51Degree的作用就是识别客户端的设备。PC浏览器访问，就跳转到PC站，手机浏览器访问就跳转到M站。从而达到更好的用户体验。
如何将51Degree加入到现有网站？
移动Web和传统的Web其实并没有本质的区别。说白了还是一个Web站点，使用的技术都是Html+CSS+JS。不同的是，只不过目前在Html5的大趋势下，将Html5加入到了移动M站，使得M站更像个轻APP。
Bootstrap就不多说了，网上有很多Bootstrap的资料。它最大的优势应该就是非常流行，非常容易上手。如果缺少专业的设计或美工，那么Bootstrap是一个比较好的选择。他的用法极其简单，几乎没什么学习成本，绝对是快速开发的利器。
官网：http://getbootstrap.com/
Github：https://github.com/twbs/bootstrap/
移动M站的URL要尽量和PC相同，这是可以避免同一URL在PC站可以显示，但是在手机上打开却是404；
M站写单独的TDK。
六、系统容量预估
电商公司的朋友，这样的场景是否似曾相识：
运营和产品神秘兮兮的跑过来问：我们晚上要做搞个促销，服务器能抗得住么？如果扛不住，需要加多少台机器？
于是，技术一脸懵逼。
其实这些都是系统容量预估的问题，容量预估是架构师必备的技能之一。所谓，容量预估其实说白了就是系统在Down掉之前，所能承受的最大流量。这个是技术人员对于系统性能了解的重要指标。常见的容量评估包括流量、并发量、带宽、CPU、内存 、磁盘等一系列内容。这部分来聊一聊容量预估的问题。
QPS：每秒钟处理的请求数。
并发量： 系统同时处理的请求数。
响应时间： 一般取平均响应时间。
很多人经常会把并发数和QPS给混淆了。其实只要理解了上面三个要素的意义之后，就能推算出它们之间的关系：QPS = 并发量 / 平均响应时间。
1）预估总访问量
如何知道总访问量？对于一个运营活动的访问量评估，或者一个系统上线后PV的评估，有什么好方法？
最简单的办法就是：询问业务方，询问运营同学，询问产品同学，看产品和运营对此次活动的流量预估。
不过，业务方对于流量的预估，应该就PV和用户访问数这两个指标。技术人员需要根据这两个数据，计算其他相关指标，比如QPS等。
2）预估平均QPS
总请求数=总PV*页面衍生连接数
平均QPS = 总请求数/总时间
比如：活动落地页1小时内的总访问量是30w PV，该落地页的衍生连接数为30，那么落地页的平均QPS=(30w*30)/(60*60)=2500。
3）预估峰值QPS
系统容量规划时，不能只考虑平均QPS，还要考虑高峰的QPS，那么如何评估峰值QPS呢？
这个要根据实际的业务评估，通过以往的一些营销活动的PV等数据进行预估。一般情况下，峰值QPS大概是均值QPS的3-5倍，如果日均QPS为1000，于是评估出峰值QPS为5000。
不过，有一些业务会比较难评估业务访问量，例如“秒杀业务”，这类业务的容量评估暂时不在此讨论。
4）预估系统、单机极限QPS
如何预估一个业务，一个服务器单机的极限QPS呢？
这个性能指标是服务器最基本的指标之一，所以除了压力测试没有其他的办法。通过压力测试，算出服务器的单机极限QPS 。
在一个业务上线前，一般都需要进行压力测试（很多创业型公司，业务迭代很快的系统可能没有这一步，那就悲剧了），以APP推送某营销活动为例（预计日均QPS为1000，峰值QPS为5000），业务场景可能是这样的：
通过APP推送一个活动消息；
运营活动H5落地页是一个Web站点；
H5落地页由缓存Cache和数据库DB中的数据拼装而成。
通过压力测试发现，Web服务器单机只能抗住1200的QPS，Cache和数据库DB能抗住并发压力（一般来说，1%的流量到数据库，数据库120 QPS还是能轻松抗住的，Cache的话QPS能抗住，需要评估Cache的带宽，这里假设Cache不是瓶颈），这样，我们就得到了Web单机极限的QPS是1200。一般来说，生产系统不会跑满到极限的，这样容易影响服务器的寿命和性能，单机线上允许跑到QPS1200*0.8=960。
扩展说一句，通过压力测试，已经知道Web层是瓶颈，则可针对Web相关的方面做一些调整优化，以提高Web服务器的单机QPS 。
还有压力测试工作中，一般是以具体业务的角度进行压力测试，关心的是某个具体业务的并发量和QPS。
5）回答最开始那两个问题
需要的机器=峰值QPS/单机极限QPS
好了，上述已经得到了峰值QPS是5000，单机极限QPS是1000，线上部署了3台服务器：
服务器能抗住么？ -> 峰值5000，单机1000，线上3台，扛不住
如果扛不住，需要加多少台机器？ -> 需要额外2台，提前预留1台更好，给3台保险
需要注意的是，以上都是计算单个服务器或是单个集群的容量。实际生产环境是由Web、消息队列、缓存、数据库等等一系列组成的复杂集群。在分布式系统中，任何节点出现瓶颈，都有可能导致雪崩效应，最后导致整个集群垮掉 （“雪崩效应”指的是系统中一个小问题会逐渐扩大，最后造成整个集群宕机）。
所以，要了解规划整个平台的容量，就必须计算出每一个节点的容量。找出任何可能出现的瓶颈所在。
七、缓存系统
对于一个电商系统，缓存是重要组成部分，而提升系统性能的主要方式之一也是缓存。它可以挡掉大部分的数据库访问的冲击，如果没有它，系统很可能会因为数据库不可用导致整个系统崩溃。
但缓存带来了另外一些棘手的问题： 数据的一致性和实时性。例如，数据库中的数据状态已经改变，但在页面上看到的仍然是缓存的旧值，直到缓冲时间失效之后，才能重新更新缓存。这个问题怎么解决？
还有就是缓存数据如果没有失效的话，是会一直保持在内存中的，对服务器的内存也是负担，那么，什么数据可以放缓存，什么数据不可以，这是系统设计之初必须考虑的问题。
什么数据可以放缓存？
不需要实时更新但是又极其消耗数据库的数据。比如网站首页的商品销售的排行榜，热搜商品等等，这些数据基本上都是一天统计一次，用户不会关注其是否是实时的。
需要实时更新，但是数据更新的频率不高的数据。
每次获取这些数据都经过复杂的处理逻辑，比如生成报表。
什么数据不应该使用缓存？
实际上，在电商系统中，大部分数据都是可以缓存的，不能使用缓存的数据很少。这类数据包括涉及到钱、密钥、业务关键性核心数据等。总之，如果你发现，系统里面的大部分数据都不能使用缓存，这说明架构本身出了问题。
如何解决一致性和实时性的问题？
保证一致性和实时性的办法就是：一旦数据库更新了，就必须把原来的缓存更新。
说一说我们的缓存方案：我们目前的缓存系统：Redis（主从）+ RabbitMQ + 缓存清理服务组成，具体如下图：
缓存清理作业订阅RabbitMQ消息队列，一有数据更新进入队列，就将数据重新更新到Redis缓存服务器。
当然，有些朋友的方案，是数据库更新完成之后，立马去更新相关缓存数据。这样就不需要MQ和缓存清理作业。不过，这同时也增加了系统的耦合性。具体得看自己的业务场景和平台大小。
原文发布时间为：2017-04-14
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