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阿里云千万级别架构演变(收集)  

2016-12-29 10:47:59|  分类: 开源云系统 |  标签: |举报 |字号 订阅

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摘要: 随着云计算的到来,当前已经从IT时代向DT时代开始转型。在云端如何构建千万级架构,本文主要结合阿里云最佳实践经验,向大家分享如何从一个小型网站逐步演变到千万级架构的过程。

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本文作者:乔锐杰,现担任上海驻云信息科技有限公司运维总监/架构师。曾任职过黑客讲师、java软件工程师/网站架构师、高级运维、阿里云架构师等职位。维护过上千台服务器,主导过众安保险、新华社等千万级上云架构。在云端运维、分布式集群架构等方面有着丰富的经验。


前言



    一个好的架构是靠演变而来,而不是单纯的靠设计。刚开始做架构设计,我们不可能全方位的考虑到架构的高性能、高扩展性、高安全等各方面的因素。随着业务需求越来越多、业务访问压力越来越大,架构不断的演变及进化,因而造就了一个成熟稳定的大型架构。如淘宝网、Facebook等大型网站的架构,无不从一个小型规模架构,不断进化及演变成为一个大型网站架构。


    随着云计算的到来,当前已经从IT时代向DT时代开始转型。在云端如何构建千万级架构,本文主要结合阿里云最佳实践经验,向大家分享如何从一个小型网站逐步演变到千万级架构的过程。


架构原始阶段:万能的单机

    架构的最原始阶段,即一台ECS服务器搞定一切。传统官网、论坛等应用,只需要一台ECS。对应的web服务器、数据库、静态文件资源等,部署到一台ECS上即可。一般5万pv到30万pv访问量,结合内核参数调优、web应用性能参数调优、数据库调优,基本上能够稳定的运行。

架构采用单台ECS:

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架构基础阶段:物理分离web和数据库

    当访问压力达到50万pv到100万pv的时候,部署在一台服务器上面的web应用及数据库等服务应用,会对服务器的CPU/内存/磁盘/带宽等系统资源进行竞争。显然单机已经出现性能瓶颈。我们将web应用和数据库物理分离单独部署,解决对应性能问题。这里的架构采用ECS+RDS:


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架构动静分离阶段:静态缓存 + 文件存储

    当访问压力达到100万pv到300万pv的时候,我们看到前端web服务出现性能瓶颈。大量的web请求被堵塞,同时服务器的CPU、磁盘IO、带宽都有压力。这时候我们一方面将网站图片、js、css、html及应用服务相关的文件存储在oss中,另外一方面通过CDN将静态资源分布式缓存在各个节点实现“就近访问”。通过将动态请求、静态请求的访问分离(“动静分离”),有效解决服务器在磁盘IO、带宽方面的访问压力。

架构采用CDN + ECS + OSS + RDS:

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架构分布式阶段:负载均衡

    当访问压力达到300万pv到500万pv的时候,虽然“动静分离”有效分离了静态请求的压力,但是动态请求的压力已经让服务器“吃不消”。最直观的现象是,前端访问堵塞、延迟、服务器进程增多、cpu100%,并且出现常见502/503/504的错误码。显然单台web服务器已经满足不了需求,这里需要通过负载均衡技术增加多台web服务器(对应ECS可以选择不同可用区,进一步保障高可用)。因而告别单机的时代,转变分布式架构的阶段。

架构采用CDN+SLB + ECS + OSS + RDS:

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架构数据缓存阶段:数据库缓存

    当访问压力达到500万pv到1000万pv,虽然负载均衡结合多台web服务器,解决了动态请求的性能压力。但是这时候我们发现,数据库出现压力瓶颈,常见的现象就是RDS的连接数增加并且堵塞、CPU100%、IOPS飙升。这个时候我们通过数据库缓存,有效减少数据库访问压力,进一步提升性能。

架构采用CDN+SLB +ECS +OSS + 云数据库memcache +RDS :

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架构扩展阶段:垂直扩展

    当访问量达到1000万pv到5000万pv,虽然这个时候我们可以看到通过分布式文件系统OSS已经解决了文件存储的性能问题,CDN也已经解决静态资源访问的性能问题。但是当访问压力再次增加,这个时候web服务器和数据库方面依旧是瓶颈。在此我们通过垂直扩展,进一步切分web服务器和数据库的压力,解决性能问题。

“何为垂直扩展,按照不同的业务(或者数据库)切分到不同的服务器(或者数据库)之上,这种切分称之为垂直扩展。”


垂直扩展第一招:业务拆分

在业务层,可以把不同的功能模块拆分到不同的服务器上面进行单独部署。比如,用户模块、订单模块、商品模块等,拆分到不同服务器上面部署。


垂直扩展第二招:读写分离

在数据库层,当结合数据库缓存,数据库压力还是很大的时候。我们通过读写分离的方式,进一步切分及降低数据库的压力。


垂直扩展第三招:分库

结合业务拆分、读写分离,在数据库层,比如我们同样可以把用户模块、订单模块、商品模块等。所涉及的数据库表:用户模块表、订单模块表、商品模块表等,分别存放到不同数据库中,如用户模块库、订单模块库、商品模块库等。然后把不同数据库分别部署到不同服务器中。

架构采用CDN+SLB +ECS +OSS+ 云数据库memcache + RDS读写分离:

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架构分布式+大数据阶段:水平扩展

    当访问量达到5000万pv及以上时,真达到千万级架构以上访问量的时候,我们可以看到垂直扩展的架构也已经开始“山穷水尽”。比如,读写分离仅解决“读”的压力,面对高访问量,在数据库“写”的压力上面“力不从心”,出现性能瓶颈。另外,分库虽然将压力拆分到不同数据库中。但单表的数据量达到TB级别以上,显然已经达到传统关系型数据库处理的极限。


水平扩展第一招:增加更多的web服务器

通过业务垂直拆分部署在不同服务器后,当后续压力进一步增大,增加更多的webserver进行水平扩展。


水平扩展第二招:增加更多的SLB

单台SLB也存在单点故障的风险,即SLB也存在性能极限,如QPS最大值为50000。通过DNS轮询,将请求轮询转发至不同可用区的SLB上面,实现SLB水平扩展。


水平扩展第三招:采用分布式缓存

虽然阿里云memcache内存数据库已经是分布式结构,但是同样单一的入口也存在单点故障的风险可能。并且也存在性能极限,如最大吞吐量峰值为512Mbps。所以我们部署多台云数据库memcache版,可以在代码层通过hash算法将数据分别缓存至不同的云数据库memcache版中。


水平扩展第四招:sharding + nosql

面对高并发、大数据的需求,传统的关系型数据库已不再适合。需要采用DRDS(mysql sharding分布式解决方案) + OTS(基于列存储的分布式数据库)对应的分布式数据库来根本性的解决问题。

架构采用CDN+DNS轮询 + SLB + ECS + OSS + 云数据库memcache + DRDS+OTS:

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