架构：高可用的网站架构——应用层、服务层、数据层

转自：https://blog.csdn.net/en_joker/article/details/100049870

高可用的网站架构

通常企业级应用系统为提高系统可用性，会采用较昂贵的软硬件设备，如IBM的小型机及至中型机大型机及专有操作系统、Oracle数据库、EMC存储设备等。互联网公司更过的采用PC级服务器、开源的数据库和操作系统，这些廉价的设备在节约成本的同时也降低了可用性，特别是服务器硬件设备，低价的商业级服务器一年宕机一次是一个大概率事件，而那些高强度频繁读写的普通硬盘，损坏的概率则要更高一些。
既然硬件故障是常态，网站的高可用架构设计的主要目的就是保证服务器硬件故障时服务依然可用、数据依然保存并能被访问。
实现上述高可用架构的主要手段是数据和服务的冗余备份及失效转移，一旦某些服务器宕机，就将服务切换到其他可用的服务器上，如果磁盘损坏，则从备份的磁盘读取数据。
一个典型的网站设计通常遵循如下图所示的基本分层架构模型。

典型的分层模型是三层，即应用层、服务层、数据层；各层之间具有相对独立性，应用层主要负责具体业务逻辑处理；服务层负责提供可复用的服务；数据层负责数据的存储与访问。中小型网站在具体部署时，通常将应用层和服务层部署在一起，而数据层则另外部署，如下图所示（事实上，这也是网站架构演化的第一步）。

在复杂的大型网站架构中，划分的粒度会更小、更详细，结构更加复杂，服务器规模更加庞大，但通常还是能够把这些服务器划分到这三层中。如下图所示。

不同的业务产品会部署在不同的服务器集群上，如某网站的文库、贴吧、百科等属于不同的产品，部署在各自独立的服务器集群上，互不相干。这些产品又会依赖一些共同的复用业务，如注册登录、Session管理服务、账户管理服务等，这些可复用的业务服务也独自部署在独立的服务器集群上。至于数据层，数据库服务、文件服务、缓存服务、搜索服务等数据存储与访问服务都部署在各自独立的服务器集群上。

大型网站的分层架构及物理服务器的分布式部署使得位于不同层次的服务器具有不同的可用性特点。关闭服务或者服务器宕机时产生的影响也不相同，高可用的解决方案也差异甚大。

位于应用层的服务器通常为了应对高并发的访问请求，会通过负载均衡设备将一组服务器组成一个集群共同对外提供服务，当负载均衡设备通过心跳检测等手段监控到某台应用服务器不可用时，就将其从集群列表中剔除，并将请求分发到集群中其他可用的服务器上，使整个集群保持可用，从而实现应用高可用。
位于服务层的服务器情况和应用层的服务层类似，也是通过集群方式实现高可用，只是这些服务器被应用层通过分布式服务调用框架访问，分布式服务调用框架会在应用层客户端程序中实现软件负载均衡，并通过服务注册中心对提供服务的服务器进行心跳检测，发现有服务不可用，立即通知客户端程序修改服务访问列表，剔除不可用的服务器。
位于数据层的服务器情况比较特殊，数据服务器上存储着数据，为了保证服务器宕机时数据不丢失，数据访问服务不中断，需要在数据写入时进行数据同步复制，将数据写入多台服务器上，实现数据冗余备份。当数据服务器宕机时，应用程序将访问切换到有备份数据的服务器上。
网站升级的频率一般都非常高，大型网站一周发布一次，中小型网站一天发布几次。每次网站发布都需要关闭服务，重新部署系统，整个过程相当于服务器宕机。因此网站的可用性架构设计不但要考虑实际的硬件故障引起的宕机，还要考虑网站升级发布引起的宕机，而后者更加频繁，不能因为系统可以接受偶尔的停机故障就降低可用性设计的标准。

高可用的应用

应用层主要处理网站应用的业务逻辑，因此有时也称作业务逻辑层，应用的一个显著特点是应用的无状态性。
所谓无状态的应用是指应用服务器不保存业务的上下文信息，而仅根据每次请求提交的数据进行相应的业务逻辑处理，多个服务实例（服务器）之间完全对等，请求提交到任意服务器，处理结果都是完全一样的。

通过负载均衡进行无状态服务的失效转移

不保存状态的应用给高可用的架构设计带来了巨大便利，既然服务器不保存请求的状态，那么所有的服务器完全对等，当任意一台或多台服务器宕机，请求提交给集群中其他任意一台可用机器处理，这样对终端用户而言，请求总是能够成功的，整个系统依然可用。对于应用服务器集群，实现这种服务器可用状态实时监测、自动转移失效任务的机制是负载均衡。
负载均衡，顾名思义，主要使用在业务量和数据量较高的情况下，当单台服务器不足以承担所有的负载压力时，通过负载均衡手段，将流量和数据分摊到一个集群组成的多台服务器上，以提高整体的负载成立能力。目前，不管是开源免费的负载均衡软件还是昂贵的负载均衡硬件，都提供失效转移功能。在网站应用中，当集群中服务是无状态对等时，负载均衡可以起到事实上高可用的作用，如下图所示。

当Web服务器集群中服务器都可用时，负载均衡服务器会把用户发送的访问请求分发到任意一台服务器上进行处理，而当服务器10.0.0.1宕机时，负载均衡服务器通过心跳监测机制发现该服务器失去响应，就会把他从服务器列表中删除，而将请求发送到其他服务器上，这些服务器是完全一样的，请求在任何一台服务器中处理都不会影响最终的结果。
由于负载均衡在应用层实际上起到了系统高可用的作用，因此即使某个应用访问量非常少，只用一台服务器提供服务就绰绰有余，但如果需要保证该服务高可用，也必须至少部署两台服务器，使用负载均衡技术构建一个小型的集群。

应用服务器集群的Session管理

应用服务器的高可用架构设计主要基于服务无状态这一特性，但是事实上，业务总是有状态的，在交易类的电子商务网站，需要有购物车记录用户的购买信息，用户每次购买请求都是向购物车中增加商品；在社交类的网站中，需要记录用户的当前登录状态、最新发布的消息及好友状态等，用户每次刷新页面都需要更新这些信息。
Web应用中将这些多次请求修改使用的上下文对象称作会话（Session），单机情况下，Session可由部署在服务器上的Web容器（如JBoss）管理。在使用负载均衡的集群环境中，由于负载均衡服务器可能会将请求分发到集群任何一台应用服务器上，所以保证每次请求依然能够获得正确的Session比单机时要复杂很多。
集群环境下，Session管理主要有以下几种手段。

Session复制

Session复制是早期企业应用系统使用较多的一种服务器集群Session管理机制。应用服务器开启Web容器的Session复制功能，在集群中的几台服务器之间同步Session对象，使得每台服务器上都保存所有用户的Session信息，这样任何一台机器宕机都不会导致Session数据的丢失，而服务器使用的Session时，也只需要在本机获取即可。如下图所示。

这种方案虽然简单，从本机读取Session信息也很快速，但只能使用在集群规模比较小的情况下。当集群规模较大时，集群服务器间需要大量的通信进行Session复制，占用服务器和网络的大量资源，系统不堪负担。而且由于所有用户的Session信息在每台服务器上都有备份，在大量用户访问的情况下，甚至会出现服务器内存不够Session使用的情况。
而大型网站的核心应用集群就是数千台服务器，同时在线用户可达千万，因此并不适合这种方案。

Session绑定

Session绑定可以利用负载均衡的源地址Hash算法实现，负载均衡服务器总是将来源于同一IP的请求分发到同一台服务器上，也可以根据Cookie信息将同一个用户的请求总是分发到同一台服务器上，当然这时负载均衡服务器必须工作在HTTP协议层上。这样在整个会话期间，用户所有的请求都在同一台服务器上处理，即Session绑定在某台特定服务器上，保证Session总能在这台服务器上获取。这种方法又被称作会话黏滞，如下图所示。

但是Session绑定的方案显然不符合我们对系统高可用的需求，因为一旦某台服务器宕机，那么该机器上的Session也就不复存在了，用户请求切换到其他机器后因为没有Session而无法完成业务处理。因此虽然大部分负载均衡服务器都提供源地址负载均衡算法，但很少有网站利用这个算法进行Session管理。

利用Cookie记录Session

早期的企业应用系统使用C/S（客户端/服务端）架构，一种管理Session的方式是将Session记录在客户端，每次请求服务器的时候，将Session放在请求中发送给服务器，服务器处理完请求后再将修改过的Session响应给客户端。
网站没有客户端，但是可以利用浏览器支持的Cookie记录Session，如下图所示。

利用Cookie记录Session也有一些缺点，比如受Cookie大小限制，能记录的信息有限；每次请求响应都需要传输Cookie，影响性能；如果用户关闭Cookie，访问就会不正常。但是由于Cookie的简单易用，可用性高，支持应用服务器的线性伸缩，而大部分应用需要记录的Session信息又比较小。因此事实上，许多网站都或多或少的使用Cookie记录Session。

Session服务器

那么有没有可用性高、伸缩性好、性能也不错，对信息大小又没有什么限制的服务器集群Session管理方案呢？
答案就是Session服务器。利用独立部署的Session服务器（集群）统一管理Session，应用服务器每次读写Session时，都访问Session服务器，如下图所示。

这种解决方案事实上是将应用服务器的状态分离，分为无状态的应用服务器和有状态的Session服务器，然后针对这两种服务器的不同特性分别设计其架构。
对于有状态的Session服务器，一种比较简单的方法是利用分布式缓存、数据库等，在这些产品的基础上进行包装，使其符合Session的存储和访问要求。如果业务场景对Session管理有比较高的要求，比如利用Session服务集成单点登录（SSO）、用户服务等功能，则需要开发专门的Session服务管理平台。

高可用的服务

可复用的服务模块为业务产品提供基础公共服务，大型网站中这些服务通常都独立分布式部署，被具体应用远程调用。可复用的服务和应用一样，也是无状态的服务，因此可以使用类似负载均衡的失效转移策略实现高可用的服务。
除此之外，具体实践中，还有以下几点高可用的服务策略。

分级管理

运维上将服务器进行分级管理，核心应用和服务优先使用更好的硬件，在运维响应速度上也格外迅速。显然，用户及时付款购物比能不能评价商品更重要，所以订单、支付服务比评价服务有更多优先级。
同时在服务部署上也进行必要的隔离，避免故障的连锁反应。低优先级的服务通过启动不同的线程或者部署在不同的虚拟机上进行隔离，而高优先级的服务则需要部署在不同的物理机上，核心服务和数据甚至需要部署在不同地域的数据中心。

超时设置

由于服务端宕机、线程死锁等原因，可能导致应用程序对服务端的调用失去响应，进而导致用户请求长时间得不到响应，同时还占用应用程序的资源，不利于及时将返回请求转移到正常的服务器上。
在应用程序中设置服务调用的超时时间，一旦超时，通信框架就抛出异常，应用程序根据服务调度策略，可选择继续程重试或将请求转移到提供相同服务的其他服务器上。

异步调用

应用对服务的调用通过消息队列等异步方式完成，避免一个服务失败导致整个应用请求失败的情况。如提交一个新用户注册请求，应用需要调用三个服务：将用户信息写入数据库，发送账户注册成功邮件，开通对应权限。如果采用同步服务调用，当邮件队列阻塞不能发送邮件时，会导致其他两个服务也无法执行，最终导致用户注册失败。
如果采用异步调用的方式，应用程序将用户注册信息发送给消息队列服务器后立即返回用户注册成功响应。而记录用户注册信息到数据库、发送用户注册成功邮件、调用用户服务开通权限这三个服务作为消息的消费者任务，分别从消息队列获取用户注册信息异步执行。及时邮件服务队列阻塞，邮件不能成功发送，也不会影响其他服务的执行，用户注册操作可顺利完成，只是晚一点收到注册成功的邮件而已。
当然不是所有服务调用都可以异步调用，对于获取用户信息这类调用，采用异步方式会延长响应时间，得不偿失。对于那些必须确认服务调用成功才能继续下一步操作的应用不合适使用异步调用。

服务降级

在网站访问高峰期，服务可能因为大量的并发调用而性能下降，严重时可能会导致服务宕机。为了保证核心应用和功能的正常运行，需要对服务进行降级。降级有两种手段：拒绝服务及关闭服务。

• 拒绝服务：拒绝低优先级应用的调用，减少服务调用并发数，确保核心应用正常使用；或者随机拒绝部分请求调用，解决资源，让另一部分请求得以成功，比卖你要死大家一起死的惨剧。貌似Twitter比较喜欢使用随机拒绝请求的策略，经常有用户看到请求失败的故障页面，但是问下身边的人，其他人都正常使用，自己再刷新页面，也好了。
• 关闭功能：关闭部分不重要的服务，或者服务内部关闭部分不重要的功能，以解约系统开销，为重要的服务和功能让出资源。淘宝在每年的“双十一”促销中就使用这种方法，在系统最繁忙的时段关闭“评价”、“确认收货”等非核心服务，以保证核心交易服务的顺利完成。

幂等性设计

应用调用服务失败后，会将调用请求重新发送到其他服务器，但是这个失败可能是虚假的失败。比如服务已经处理成功，但因为网络故障应用没有收到响应，这时应用重新提交请求就导致服务重复调用，如果这个服务是一个转账操作，就会产生严重后果。
服务重复调用是无法避免的，应用层也不需要关心服务是否真的失败，只要没有收到调用成功的响应，就可以认为调用失败，并重试服务调用。因此必须在服务层保证服务重复调用和调用一次产生的结果相同，即服务具有幂等性。
有些服务天然具有幂等性，比如将用户性别设置为男性，不管设置多少次，结果都一样。但是对于转账交易等操作，问题就会比较复杂，需要通过交易编号等信息进行服务调用有效性检验，只有有效的操作才能继续执行。

高可用的数据

对许多网站而言，数据是其最宝贵的物质资产，硬件可以购买，软件可以重写，但是多年运营积淀下来的各种数据（用户数据、交易数据、商品数据......），代表着历史，已经成为过往，不能再重来，一旦失去，对网站的打击可以说是毁灭性的，因此可以说，保护网站的数据就是保护企业的命脉。
不同于高可用的应用和服务，由于数据存储服务器上保存的数据不同，当某台服务器宕机的时候，数据访问请求不能任意切换到集群中其他的机器上。
保证数据存储高可用的手段主要是数据备份和失效转移机制。数据备份是保证数据有多个副本，任意副本的失效都不会导致数据的永久丢失，从而实现数据完全的持久化。而失效转移机制则保证当一个数据副本不可访问时，可以快速切换访问数据的其他副本，保证系统可用。

• 关于缓存服务的高可用，在实践中争议很大，一种观点认为缓存已经成为网站数据服务的重要组成部分，事实上承担了业务中绝大多数的数据读取访问服务，缓存服务失效可能会导致数据库负载过高而宕机，进而影响整个网站的可用性，因此缓存服务需要实现和数据存储服务同样的高可用。
• 另一种观点认为，缓存服务不是数据存储服务，缓存服务器宕机引起缓存数据丢失导致服务器负载压力过高应该通过其他手段解决，而不是提高缓存服务本身的高可用。
• 这里持后一种观点，对于缓存服务器集群中的单机宕机，如果缓存服务器集群规模较大，那么单机宕机引起的缓存数据丢失比例和数据库负载压力变化都较小，对整个系统影响也较小。扩大缓存服务器集群规模的一个简单手段就是整个网站共享同一个分布式缓存集群，单独的应用和产品不需要部署自己的缓存服务器，只需要向共享缓存集群申请缓存资源即可。并且通过逻辑或物理分区的方式将每个应用的缓存部署在多台服务器上，任何一台服务器宕机引起的缓存失效都只影响应用缓存数据的一小部分，不会对应用性能和数据库负载造成太大影响。

CAP原理

在讨论高可用数据服务架构之前，必须先讨论的一个话题是，为了保证数据的高可用，网站通常会牺牲另一个也很重要的指标：数据一致性。
高可用的数据有如下几个层面的含义。

数据持久性

保证数据可持久存储，在各种情况下都不会出现数据丢失的问题。为了实现数据持久性，不但在写入数据时需要写入持久性存储，还需要将数据备份一个或多个副本，存放在不同的物理存储设备上，在某个存储故障或灾害发生时，数据不会丢失。

数据可访问性

在多份数据副本分别放在不同存储设备的情况下，如果一个数据存储设备损坏，就需要将数据访问切换到另一个数据存储设备上，如果这个过程不能很快完成（终端用户几乎没有感知），或者在完成过程中需要停止终端用户访问数据，那么这段时间数据是不可访问的。

数据一致性

在数据有多份副本的情况下，如果网络、服务器或者软件出现故障，会导致部分副本写入成功，部分副本写入失败。这就会造成各个副本之间的数据不一致，数据内容冲突。实践中，导致数据不一致的情形有很多种，表现形式也多种多样，比如数据更新返回操作失败，事实上数据在存储服务器已经更新失败。
CAP原理认为，一个提供数据服务的存储系统无法同时满足数据一致性（Consistency）、数据可用性（Availibility）、分区耐受性（Patition Tolerance，系统具有跨网络分区的伸缩性）这三个条件，如下图所示。

在大型网站应用中，数据规模总是快速扩张的，因此可伸缩性即分区耐受性必不可少，规模变大以后，机器数量也会变得庞大，这时网络和服务器故障会频繁出现，要想保证应用可用，就必须保证分布式处理系统的高可用性。所以在大型网站中，通常会选择强化分布式存储系统的可用性（A）和伸缩性（P），而在某种程度上放弃一致性（C）。一般说来，数据不一致通常出现在系统并发写操作或者集群状态不稳（故障恢复、集群扩容...）的情况下，应用系统需要对分布式数据处理系统的数据不一致性有所了解并进行某种意义上的补偿和纠错，以避免出现应用系统数据不正确。

2012年淘宝“双十一”活动期间，在活动第一分钟就涌入了1000万独立用户访问，这种极端的高并发场景对数据处理系统造成了巨大压力，存储系统较弱的数据一致性导致出现部分商品超卖现象（交易成功的商品数超过了商品库存数）。

CAP原理对于可伸缩的分布式系统设计具有重要意义，在系统设计开发过程中，不恰当的迎合各种需求，企图打造一个完美的产品，可能会使设计进入两难境地，难以为继。

具体说来，数据一致性又可分为如下几点。

• 数据强一致：各个副本的数据在物理存储中总是一致的；数据更新操作结果和操作响应总是一致的，即操作响应通知更新失败，那么数据一定没有被更细，而不是处于不确定状态。
• 数据用户一致：即数据在物理存储中的各个副本的数据可能是不一致的，但是终端用户访问时，通过纠错和校验机制，可以确定一个一致的且正确的数据返回给用户。
• 数据最终一致：这是数据一致性中较弱的一种，即物理存储的数据可能是不一致的，终端用户访问到的数据可能也是不一致的（同一用户连续访问，结果不同；或者不同用户同时访问，结果不同），但系统经过一段时间（通常是一个比较短的时间段）的自我恢复和修正，数据最终会达到一致。

因为难以满足数据强一致性，网站通常会综合成本、技术、业务场景等条件，结合应用服务和其他的数据监控与纠错功能，使存储系统达到用户一致，保证最终用户访问数据的正确性。

数据备份

数据备份是一种古老而有效的数据保存手段，早期的数据备份手段主要是数据冷备，即定期将数据复制到某种存储介质（磁盘、光盘...）上并物理存档保管，如果系统存储损坏，那么就从冷备的存储设备中恢复数据。

冷备的优点是简单和廉价，成本和技术难度都较低。缺点是不能保证数据最终一致，由于数据时定期复制，因此备份设备中的数据比系统中的数据陈旧，如果系统数据丢失，那么从上个备份点开始后更新的数据就会永久丢失，不能从备份中恢复。同时也不能保证数据可用性，从冷备存储中恢复数据需要较长的时间，而这段时间无法访问数据，系统也不可用。

因此，数据冷备作为一种传统的数据保护手段，依然在网站日常运维中使用，同时在网站实时在线业务中，还需要进行数据热备，以提供更好的数据可用性。

数据热备可分为两种：异步热备方式和同步热备方式。

异步方式是指多份数据副本的写入操作异步完成，应用程序收到数据服务系统的写操作成功响应时，只写成本了一份，存储系统将会异步的写其他副本（这个过程有可能会失败）。如下图所示。

在异步写入方式下，存储服务器分为主存储服务器（Master）和从存储服务器（Slave），应用程序正常情况下只连接主存储服务器，数据写入时，由主存储服务器的写操作代理模块将数据写入本机存储系统后立即返回写操作成功响应，然后通过异步线程将写操作数据同步到从存储服务器。

同步方式是指多份数据副本的写入操作同时完成，即应用程序收到数据服务系统的写成功响应时，多份数据都已经写操作成功。但是当应用程序收到数据写操作失败的响应时，可能有部分副本或者全部副本都已经写成功了（因为网络或者系统故障，无法返回操作成功地响应），如下图所示。

同步热备具体实现的时候，为了提高性能，在应用程序客户端并发向多个存储服务器同时写入数据，然后等待所有存储服务器都返回操作成功地响应后，再通过应用程序写操作成功。

这种情况下，存储服务器没有主从之分，完全对等，更便于管理和维护。存储服务客户端在写多份数据的时候，并发操作，这意味着多份数据的总写操作延迟是响应最慢的那台存储服务器的响应延迟，而不是多台存储服务器响应延迟之和。其性能和异步热备方式差不多。

传统的企业级关系数据库系统几乎都提供了数据实时同步备份的机制。而一开始就为大型网站而设计的各种NoSQL数据库（如HBase）更是将数据备份机制作为产品主要的功能点之一。

关系数据库热备机制就是通常所说的Master-Slave同步机制。Master-Slave机制不但解决了数据备份问题，还改善了数据库系统的性能，实践中，通常使用读写分离的方法访问Slave和Master数据库，写操作只访问Master数据库，读操作只访问Slave数据库。

失效转移

若数据服务器集群中任何一台服务器宕机，那么应用程序针对这台服务器的所有读写操作都需要重新路由到其他服务器，保证数据访问不会失败，这个过程叫做失效转移。

失效转移操作操作由三部分组成：失效确认、访问转移、数据恢复。

生效确认

判断服务器宕机是系统进行失效转移的第一步，系统确认一台服务器是否宕机的手段有两种：心跳检测和应用程序访问失败报告，如下图所示。

对于应用程序的访问失败报告，控制中心还需要再一次发送心跳检测进行确认，以免错误判断服务器宕机，因为一旦进行数据访问失效转移，就意味着数据存储多份副本不一致，需要进行后续一系列复杂的操作。

访问转移

确认某台数据存储服务器宕机后，就需要将数据读写访问重新路由到其他服务器上。对于完全对等存储的服务器（几台存储服务器存储的数据完全一样，我们称几台服务器为对等服务器，比如主从结构的存储服务器，其存储的数据完全一样），当其中一台宕机后，应用程序根据配置直接切换到对等服务器上。如果存储是不对等的，那么就需要重新计算路由，选择存储服务器。

数据恢复

因为某台服务器宕机，所以数据存储的副本数目会减少，必须将副本的数目恢复到系统设定的值，否则，再有服务器宕机时，就可能出现无法访问转移（所有副本的服务器都宕机了），数据永久丢失的情况。因此系统需要从健康的服务器赋值数据，将数据副本数目恢复到设定值。不影响用户使用。