大厂Java面试-分布式架构演进史（中）6 架构的发展过程
6 架构的发展过程
一个成熟的大型网站系统架构并不是一开始就设计的非常完美，也不是一开始就具备高性能、高可用、安全性等特性，而 是随着用户量的增加、业务功能的扩展逐步完善演变过来的。 在这个过程中，开发模式、技术架构等都会发生非常大的变化。 而针对不同业务特征的系统，会有各自的侧重点，比如像淘宝这类的网站，要解决的是海量商品搜索、下单、支付等问题;
像腾讯，要解决的是数亿级别用户的实时消息传输;百度所要 解决的是海量数据的搜索。每一个种类的业务都有自己不同的 系统架构。我们简单模拟一个架构演变过程。
我们以 javaweb 为例，来搭建一个简单的电商系统，从这个系 统中来看系统的演变历史;要注意的是，接下来的演示模型， 关注的是数据量、访问量提升，网站结构发生的变化， 而不是 具体关注业务功能点。
其次，这个过程是为了让大家更好的了 解网站演进过程中的一些问题和应对策略。
假如我们系统具备以下功能:
用户模块:用户注册和管理
商品模块:商品展示和管理
交易模块:创建交易及支付结算
6.1 阶段一 - 单应用架构
网站的初期也可以认为是互联网发展的早起，我们经常会在单 机上跑我们所有的程序和软件。 把所有软件和应用都部署在一台机器上，这样就完成一个简单 系统的搭建，这个时候的讲究的是效率
6.2 阶段二 - 应用服务器和数据库服务器分离
随着网站的上线，访问量逐步上升，服务器的负载慢慢提高， 在服务器还没有超载的时候，我们应该做好规划，提升网站的 负载能力。假如代码层面的优化已经没办法继续提高，在不提 高单台机器的性能，增加机器是一个比较好的方式，投入产出比非常高。这个阶段增加机器的主要目的是讲 web 服务器和 数据库服务器拆分，这样不仅提高了单机的负载能力，也提高 了容灾能力
6.3 阶段三 - 应用服务器集群(应用服务器负载告警，如何让应用服 务器走向集群)
随着访问量的继续增加，单台应用服务器已经无法满足需求。 在假设数据库服务器还没有遇到性能问题的时候，我们可以增 加应用服务器，通过应用服务器集群将用户请求分流到各个服务器中，从而继续提升负载能力。此时多台应用服务器之间没 有直接的交互，他们都是依赖数据库各自对外提供服务架构发展到这个阶段，各种问题也会慢慢呈现
- 用户请求由谁来转发到具体的应用服务器
-
用户如果每次访问到的服务器不一样，那么如何维护
session
6.4 阶段四 - 数据库压力变大，数据库读写分离
架构演变到这里，并不是终点。上面我们把应用层的性能拉上来了， 但是数据库的负载也在慢慢增大，那么怎么去提高数据库层面的负载呢?
有了前面的思路以后，自然会想到增加服务器。但是假如我们单纯的把数据库一分为二，然后对于后续数据库的请求，分别负 载到两台数据库服务器上，那么一定会造成数据库不统一的问题。 所以我们一般先考虑读写分离的方式
这个架构的变化会带来几个问题
- 主从数据库之间的数据同步 ; 可以使用 mysql 自带的master-slave 方式实现主从复制
- 对应数据源的选择 ; 采用第三方数据库中间件，例如 mycat
6.5 阶段五 - 使用搜索引擎缓解读库的压力
数据库做读库的话，尝尝对模糊查找效率不是特别好，像电商类的网站，搜索是非常核心的功能，即便是做了读写分离，这个问题也 不能有效解决。那么这个时候就需要引入搜索引擎了 使用搜索引擎能够大大提高我们的查询速度，但是同时也会带来一 些附加的问题，比如维护索引的构建。
6.6 阶段六 - 引入缓存机制缓解数据库的压力
随着访问量的持续增加，逐渐出现许多用户访问统一部分内容的情况，对于这些热点数据，没必要每次都从数据库去读取，我们可以 使用缓存技术，比如 memcache、redis 来作为我们应用层的缓存; 另外在某些场景下，比如我们对用户的某些 IP 的访问频率做限制， 那这个放内存中又不合适，放数据库又太麻烦，这个时候可以使用 Nosql 的方式比如 mongDB 来代替传统的关系型数据库
6.7 阶段七 - 数据库的水平/垂直拆分
我们的网站演进的变化过程，交易、商品、用户的数据都还在同一 个数据库中，尽管采取了增加缓存，读写分离的方式，但是随着数 据库的压力持续增加，数据库的瓶颈仍然是个最大的问题。因此我 们可以考虑对数据的垂直拆分和水平拆分 垂直拆分:把数据库中不同业务数据拆分到不同的数据库
水平拆分:把同一个表中的数据拆分到两个甚至跟多的数据库中，水平拆分的原因是某些业务数据量已经达到了单个数据库的瓶颈，这时可以采取讲表拆分到多个数据库中
6.8 阶段八 - 应用的拆分
随着业务的发展，业务越来越多，应用的压力越来越大。工程规模 也越来越庞大。这个时候就可以考虑讲应用拆分，按照领域模型讲 我们的用户、商品、交易拆分成多个子系统
这样拆分以后，可能会有一些相同的代码，比如用户操作，在商品 和交易都需要查询，所以会导致每个系统都会有用户查询访问相关 操作。这些相同的操作一定是要抽象出来，否则就会是一个坑。所 以通过走服务化路线的方式来解决
那么服务拆分以后，各个服务之间如何进行远程通信呢?
通过 RPC 技术，比较典型的有:webservice、hessian、http、RMI 等等 前期通过这些技术能够很好的解决各个服务之间通信问题，but， 互联网的发展是持续的，所以架构的演变和优化还在持续。