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    • 一個運維工程師對網(wǎng)站制作的看法

      杭州網(wǎng)站建設(shè)照片中的人物是杰夫德恩、谷歌分布式系統(tǒng)的靈魂人物,具體內(nèi)容都可以在谷歌看到。 他的許多分布式系統(tǒng)設(shè)計思想影響著技術(shù)趨勢。 用谷歌實現(xiàn)具體工作,領(lǐng)導未來。

      由于目前網(wǎng)絡(luò)上有很多類似的文章,該文僅僅記述了LNMP(LVS+NGINX+MYSQL+PHP )結(jié)構(gòu)的個人看法,對于共同的做法,如運動分離、讀寫分離、cache為王、CDN等大型分布式系統(tǒng)的做法、靈活性、過載保護、動態(tài)運行等 介紹其他個人經(jīng)驗

      一)簡化體系結(jié)構(gòu)的原則。 一定要保證框架的簡化,在不引入多馀節(jié)點的情況下,盡量不引入多馀節(jié)點,保證框架的極度簡化。 如果將體系結(jié)構(gòu)拓撲圖拆分為單個點和線,則必須基于java容器、jetty、resin和tomcat等標準來選擇點。 只能選擇一個。 在線定義是客戶端如何實現(xiàn)對后端服務(wù)的調(diào)用、使用命名服務(wù)使用DNS的方案以及使用LVS和haproxy的方案。 事實上,更好的方法是使用客戶端API為小型系統(tǒng)提供連接管理、狀態(tài)管理和容錯管理。 在大接入系統(tǒng)中,利用統(tǒng)一名稱服務(wù)實現(xiàn)了從前端到后端的服務(wù)尋址,通行方式使用zookeeper,具有高分散特性,實現(xiàn)了高可用性( 5個節(jié)點)。

      2 )框架分離原則。 這個原則似乎與第一條有些矛盾,其實不然。 業(yè)務(wù)越來越復雜,搭載的功能越來越多,必須分離不同的服務(wù)功能。 分離原則:以節(jié)點一定能夠擴展為首要原則,其次參考業(yè)務(wù)邏輯分離的必要性。 在許多早期體系結(jié)構(gòu)設(shè)計中,服務(wù)節(jié)點通常不具有擴展能力是致命的,通常是文件服務(wù),通過將文件上載到web服務(wù)器,web服務(wù)器具有非常邏輯的狀態(tài)。改進的一點是使用NFS。 此時,我們發(fā)現(xiàn)NFS仍然無法擴展,單瓶頸仍然存在,今后的發(fā)展是FastDFS/MFS等分布式文件系統(tǒng),在更大規(guī)模的文件服務(wù)中,GFS ( googledistributedfilesystem )/TFS ( googledistributedfilesystem ) 需要考慮方案,并且業(yè)務(wù)在線時,業(yè)務(wù)功能單一,此時所有服務(wù)都可以軟件化,隨著業(yè)務(wù)量的增大,分離一些功能,構(gòu)成統(tǒng)一的呼叫服務(wù)。

      以前,體系結(jié)構(gòu)隔離只有3層,但存取層、邏輯層(根據(jù)集成的server框架開發(fā))和數(shù)據(jù)存儲層( NOSQL的接口都一致,也有mysql )。

      3 )避免過度的設(shè)計原則。 典型的規(guī)則是設(shè)計比當前業(yè)務(wù)容量大10倍的體系結(jié)構(gòu),而不是設(shè)計比當前容量大100倍的體系結(jié)構(gòu)。 100倍的體系結(jié)構(gòu)意味著需要重建。 過度的設(shè)計還會給輕量系統(tǒng)投入大量不必要的成本。 例如,如果業(yè)務(wù)容量較小,則單實例mysql支持足夠的業(yè)務(wù)容量,但在這種情況下,不需要部署庫表算法。

      4 )客戶端智能策略。 客戶機智能是指客戶機確定返回后端中哪些服務(wù)節(jié)點,并且當服務(wù)節(jié)點的健康不滿足標準時直接排除服務(wù)。 對于LVS,我們知道它有很好的四層容錯,但是不能徹底應(yīng)用協(xié)議層容錯(可以通過寫少量的腳本插件實現(xiàn)),后端服務(wù)容錯和容錯 在常規(guī)方法中,客戶端收集后端服務(wù)訪問錯誤和延遲,并使用特定算法(獨立于本地代理)評估后端服務(wù)節(jié)點,以確定要在下一次訪問中使用哪些節(jié)點。

      5 )無狀態(tài)化原則。 無狀態(tài)是指任何服務(wù)節(jié)點關(guān)機都不會影響服務(wù)。 要從用戶訪問進入我們的服務(wù)節(jié)點,您必須始終記住此標準。 LVS我們不采用主仆,采用LVS+OSPF方案可以徹底解決主仆的問題nginx,web服務(wù)器都不保持業(yè)務(wù)狀態(tài)信息,完全消除狀態(tài)(常見的狀態(tài)數(shù)據(jù),例如用戶的頭像,用戶的session數(shù)據(jù)等)。 在數(shù)據(jù)存儲層,NOSQL具有很好的分布式方案(請參見bigtable和GFS ),但是我們常用的mysql仍然沒有相應(yīng)的群集方案( mysql cluster尚未成熟),但庫表sharding方案

      6 )透明度服務(wù)原則。 Zbus是很好的例子,服務(wù)的位置關(guān)系,內(nèi)部訪問統(tǒng)一控制等。 在很多系統(tǒng)中,不能這樣做也是運動維持只有結(jié)合子的重要原因之一。 服務(wù)具有透明能力,一些變化可以完全控制運維,大大提高運維故障處理和應(yīng)急能力。 順便提一下,有一天,當不同的系統(tǒng)需要不同的ZBUS服務(wù)群集時,我們將如何管理這些群集?請想想服務(wù)如何透明地應(yīng)對這些群集?

      7 )端到端的監(jiān)視原則。 這個日志寫著日志,特別是重要的錯誤日志。 這對初期障礙的定位非常有幫助。 運輸服務(wù)必須從基礎(chǔ)設(shè)施層到應(yīng)用程序?qū)油耆O(jiān)控。 更高級的方法是結(jié)合用戶訪問流完成端到端監(jiān)控。 這個難度很大,無論這個監(jiān)視設(shè)計本身如何,都選擇了監(jiān)視進行大量的數(shù)據(jù)分析,并且頭痛,通常的通行方法是采樣收集。

      8 )場景決定記憶原則。 存儲選擇必須從場景開始。 以下幾個維度在儲存選擇時總是要問自己的問題:高存取量和低存取量? 單用戶數(shù)據(jù)是大、小還是熱點集中還是分散? 總數(shù)據(jù)量大還是小,有事務(wù)嗎?存儲本身的群集能力? 等等。 redis可以處理的不是memcache,而是mysql可以處理的不是memcache。 我們看著存儲界面,知道他們的API是絕對不同的。 許多存儲部署會使開發(fā)變得困難,更困難的是這些存儲之間的數(shù)據(jù)同步,而且很難完全了解存儲。 以前凱西和mongodb很多時候都無法切換mysql,最大的禁忌是根據(jù)網(wǎng)上的文章來選擇記憶。

      對于NOSQL,在我們現(xiàn)階段,無需考慮,我們的業(yè)務(wù)增長了10倍。

      建議的存儲方案: mysql+redis或mysql+handlesocket具有持久性能力+cache能力。

      九)數(shù)據(jù)隔離原則。 核心數(shù)據(jù)保護尤其重要,它是數(shù)據(jù)安全的重要組成部分,運輸策略有很多種類,包括數(shù)據(jù)分層、數(shù)據(jù)區(qū)保護、數(shù)據(jù)審核、定時密碼交換機制、數(shù)據(jù)操作可視化等。 然而,從開發(fā)角度來看,提供統(tǒng)一數(shù)據(jù)訪問保護的重要保護措施是必要的。 我的建議在數(shù)據(jù)庫之前隔離數(shù)據(jù)訪問層( DAL ),該層能夠完成數(shù)據(jù)庫路由訪問控制、庫表訪問控制以及過載控制。 這種分離可以進一步提高數(shù)據(jù)的安全性,并且通過以接口的形式提供外部服務(wù),可以有效地防止數(shù)據(jù)存取信息的泄露。

      10) Zookeeper的活用。 這是一個非常令人興奮的組件,從基本算法到設(shè)計的實現(xiàn),到核心應(yīng)用場景的壟斷,特別的東西很少,所以可以單獨說。 這是google chubby的開放源代碼的實現(xiàn),有被廣泛使用的場合,可以管理運輸維的構(gòu)成,可以管理業(yè)務(wù)的構(gòu)成,可以提供名稱服務(wù),可以編程生產(chǎn)編號,可以進行分布式消息隊列。 重要的是超越IDC,能夠保證一致性。 在分布式系統(tǒng)中,這是必不可少的。

      十一)控制一切的原則。 大家一定在構(gòu)筑你的系統(tǒng)和感情。 但是,這種感情沒有給予足夠的自由,受到控制。 從瀏覽器、DNS、LVS、web服務(wù)器、邏輯層和數(shù)據(jù)存儲層。 自己能開發(fā)的是自己,自己不能開發(fā)的,要深刻理解它的特性,更好地控制它。 前端瀏覽器需要知道IE的整體分布,尤其是IE6(影響web服務(wù)器壓縮算法的部署),不同版本的ie有多少并發(fā)連接? IE內(nèi)核與其他瀏覽器內(nèi)核的區(qū)別chrome有什么新特性? 對于DNS也是如此,隨著系統(tǒng)規(guī)模的加大,必須走到自己的DNS水平,其他架構(gòu)部分也是如此。 我相信中心的未來也一定會向這個方向發(fā)展。

      12 )中心化和非中心化的想法。 谷歌是中心化設(shè)計的杰出代表( GFS/BigTable都是如此),而Amazon代表非中心化( DYNAMO一致性HASH架構(gòu)模型)。 我有不同的認識,在不同的時刻可以采用不同的框架策略,在前端服務(wù)框架中可以完全集中,在數(shù)據(jù)存儲層個人也可以提出集中化設(shè)計,集中化設(shè)計可以減少內(nèi)部消息通信量

      13 )框架是進化而來的,不是設(shè)計的。 它是業(yè)務(wù)主導框架的改版,隨著業(yè)務(wù)量和業(yè)務(wù)模式的變化,框架也同時考慮變化。

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