電商專案架構
1 電商案例原因
分散式大型網站，目前看主要有幾類1.大型門戶，比如網易，新浪等；2.SNS網站，比如校內，開心網等；3.電商網站：比如阿里巴巴，京東商城，國美線上，汽車之家等。大型門戶一般是新聞類資訊，可以使用CDN，靜態化等方式優化，開心網等互動性比較多，可能會引入更多的NOSQL，分散式快取，使用高效能的通訊框架等。電商網站具備以上兩類的特點，比如產品詳情可以採用CDN，靜態化，互動性高的需要採用NOSQL等技術。因此，我們採用電商網站作為案例，進行分析。
2 電商網站需求
客戶需求：
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建立一個全品類的電子商務網站（B2C），使用者可以線上購買商品，可以線上支付，也可以貨到付款；
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使用者購買時可以線上與客服溝通；
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使用者收到商品後，可以給商品打分，評價；
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目前有成熟的進銷存系統；需要與網站對接；
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希望能夠支援3~5年，業務的發展；
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預計3~5年使用者數達到1000萬；
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定期舉辦雙11，雙12,三八男人節等活動；
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其他的功能參考京東或國美線上等網站。
客戶就是客戶，不會告訴你具體要什麼，只會告訴你他想要什麼，我們很多時候要引導，挖掘客戶的需求。好在提供了明確的參考網站。因此，下一步要進行大量的分析，結合行業，以及參考網站，給客戶提供方案。
需求管理傳統的做法，會使用用例圖或模組圖（需求列表）進行需求的描述。這樣做常常忽視掉一個很重要的需求（非功能需求），因此推薦大家使用需求功能矩陣，進行需求描述。
本電商網站的需求矩陣如下：
以上是對電商網站需求的簡單舉例，目的是說明（1）需求分析的時候，要全面，大型分散式系統重點考慮非功能需求；（2）描述一個簡單的電商需求場景，使大家對下一步的分析設計有個依據。
3 網站初級架構
一般網站，剛開始的做法，是三臺伺服器，一臺部署應用，一臺部署資料庫，一臺部署NFS檔案系統。這是前幾年比較傳統的做法，之前見到一個網站10萬多會員，垂直服裝設計門戶，N多圖片。使用了一臺伺服器部署了應用，資料庫以及圖片儲存。出現了很多效能問題。如下圖：
但是，目前主流的網站架構已經發生了翻天覆地的變化。一般都會採用叢集的方式，進行高可用設計。至少是下面這個樣子。
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（1）使用叢集對應用伺服器進行冗餘，實現高可用；（負載均衡裝置可與應用一塊部署）
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（2）使用資料庫主備模式，實現資料備份和高可用；
4 系統容量預估
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預估步驟：
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註冊使用者數-日均UV量-每日的PV量-每天的併發量；
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峰值預估：平常量的2~3倍；
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根據併發量（併發，事務數），儲存容量計算系統容量；
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客戶需求：3~5年使用者數達到1000萬註冊使用者；
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每秒併發數預估：
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每天的UV為200萬（二八原則）；
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每日每天點選瀏覽30次；
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PV量：200*30=6000萬；
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集中訪問量：240.2=4.8小時會有6000萬0.8=4800萬（二八原則）；
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每分併發量：4.8*60=288分鐘，每分鐘訪問4800/288=16.7萬（約等於）；
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每秒併發量：16.7萬/60=2780（約等於）；
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假設：高峰期為平常值的三倍，則每秒的併發數可以達到8340次。
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1毫秒=1.3次訪問；
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伺服器預估：（以tomcat伺服器舉例）
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按一臺web伺服器，支援每秒300個併發計算。平常需要10臺伺服器（約等於）；[tomcat預設配置是150]
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高峰期：需要30臺伺服器；
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容量預估：70/90原則
系統CPU一般維持在70%左右的水平，高峰期達到90%的水平，是不浪費資源，並比較穩定的。記憶體，IO類似。
以上預估僅供參考，因為伺服器配置，業務邏輯複雜度等都有影響。在此CPU，硬碟，網路等不再進行評估。
5 網站架構分析
根據以上預估，有幾個問題：
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需要部署大量的伺服器，高峰期計算，可能要部署30臺Web伺服器。並且這三十臺伺服器，只有秒殺，活動時才會用到，存在大量的浪費。
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所有的應用部署在同一臺伺服器，應用之間耦合嚴重。需要進行垂直切分和水平切分。
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大量應用存在冗餘程式碼。
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伺服器SESSION同步耗費大量記憶體和網路頻寬。
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資料需要頻繁訪問資料庫，資料庫訪問壓力巨大。
大型網站一般需要做以下架構優化（優化是架構設計時，就要考慮的，一般從架構/程式碼級別解決，調優主要是簡單引數的調整，比如JVM調優；如果調優涉及大量程式碼改造，就不是調優了，屬於重構）：
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業務拆分
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應用叢集部署（分散式部署，叢集部署和負載均衡）
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多級快取
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單點登入（分散式Session）
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資料庫叢集（讀寫分離，分庫分表）
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服務化
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訊息佇列
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其他技術
6 網站架構優化
6.1 業務拆分
根據業務屬性進行垂直切分，劃分為產品子系統，購物子系統，支付子系統，評論子系統，客服子系統，介面子系統（對接如進銷存，簡訊等外部系統）。
根據業務子系統進行等級定義，可分為核心系統和非核心繫統。核心系統：產品子系統，購物子系統，支付子系統；非核心：評論子系統，客服子系統，介面子系統。
業務拆分作用：提升為子系統可由專門的團隊和部門負責，專業的人做專業的事，解決模組之間耦合以及擴充套件性問題；每個子系統單獨部署，避免集中部署導致一個應用掛了，全部應用不可用的問題。
等級定義作用：用於流量突發時，對關鍵應用進行保護，實現優雅降級；保護關鍵應用不受到影響。
拆分後的架構圖：
參考部署方案2：
（1）如上圖每個應用單獨部署；
（2）核心系統和非核心繫統組合部署；
6.2 應用叢集部署（分散式，叢集，負載均衡）
分散式部署：將業務拆分後的應用單獨部署，應用直接通過RPC進行遠端通訊；
叢集部署：電商網站的高可用要求，每個應用至少部署兩臺伺服器進行叢集部署；
負載均衡：是高可用系統必須的，一般應用通過負載均衡實現高可用，分散式服務通過內建的負載均衡實現高可用，關係型資料庫通過主備方式實現高可用。
叢集部署後架構圖：
6.3 多級快取
快取按照存放的位置一般可分為兩類本地快取和分散式快取。本案例採用二級快取的方式，進行快取的設計。一級快取為本地快取，二級快取為分散式快取。（還有頁面快取，片段快取等，那是更細粒度的劃分）
一級快取，快取資料字典，和常用熱點資料等基本不可變/有規則變化的資訊，二級快取快取需要的所有快取。當一級快取過期或不可用時，訪問二級快取的資料。如果二級快取也沒有，則訪問資料庫。
快取的比例，一般1:4，即可考慮使用快取。（理論上是1:2即可）。
根據業務特性可使用以下快取過期策略：
（1）快取自動過期；
（2）快取觸發過期；
6.4 單點登入（分散式Session）
系統分割為多個子系統，獨立部署後，不可避免的會遇到會話管理的問題。一般可採用Session同步，Cookies，分散式Session方式。電商網站一般採用分散式Session實現。
再進一步可以根據分散式Session，建立完善的單點登入或賬戶管理系統。
流程說明：
（1）使用者第一次登入時，將會話資訊（使用者Id和使用者資訊），比如以使用者Id為Key，寫入分散式Session；
（2）使用者再次登入時，獲取分散式Session，是否有會話資訊，如果沒有則調到登入頁；
（3）一般採用Cache中介軟體實現，建議使用Redis，因此它有持久化功能，方便分散式Session宕機後，可以從持久化儲存中載入會話資訊；
（4）存入會話時，可以設定會話保持的時間，比如15分鐘，超過後自動超時；
結合Cache中介軟體，實現的分散式Session，可以很好的模擬Session會話。
6.5 資料庫叢集（讀寫分離，分庫分表）
大型網站需要儲存海量的資料，為達到海量資料儲存，高可用，高效能一般採用冗餘的方式進行系統設計。一般有兩種方式讀寫分離和分庫分表。
讀寫分離：一般解決讀比例遠大於寫比例的場景，可採用一主一備，一主多備或多主多備方式。
本案例在業務拆分的基礎上，結合分庫分表和讀寫分離。如下圖：
（1）業務拆分後：每個子系統需要單獨的庫；
（2）如果單獨的庫太大，可以根據業務特性，進行再次分庫，比如商品分類庫，產品庫；
（3）分庫後，如果表中有資料量很大的，則進行分表，一般可以按照Id，時間等進行分表；（高階的用法是一致性Hash）
（4）在分庫，分表的基礎上，進行讀寫分離；
相關中介軟體可參考Cobar（阿里，目前已不在維護），TDDL（阿里），Atlas（奇虎360），MyCat（在Cobar基礎上，國內很多牛人，號稱國內第一開源專案）。
分庫分表後序列的問題，JOIN，事務的問題，會在分庫分表主題分享中，介紹。
6.6 服務化
將多個子系統公用的功能/模組，進行抽取，作為公用服務使用。比如本案例的會員子系統就可以抽取為公用的服務。
6.7 訊息佇列
訊息佇列可以解決子系統/模組之間的耦合，實現非同步，高可用，高效能的系統。是分散式系統的標準配置。本案例中，訊息佇列主要應用在購物，配送環節。
（1）使用者下單後，寫入訊息佇列，後直接返回客戶端；
（2）庫存子系統：讀取訊息佇列資訊，完成減庫存；
（3）配送子系統：讀取訊息佇列資訊，進行配送；
目前使用較多的MQ有Active MQ,Rabbit MQ,Zero MQ，MS MQ等，需要根據具體的業務場景進行選擇。建議可以研究下Rabbit MQ。
6.8 其他架構（技術）
除了以上介紹的業務拆分，應用叢集，多級快取，單點登入，資料庫叢集，服務化，訊息佇列外。還有CDN，反向代理，分散式檔案系統，大資料處理等系統。
此處不詳細介紹，大家可以問度娘/Google，有機會的話也可以分享給大家。
7 架構總結
