當(dāng)一個Web系統(tǒng)從日訪問量10萬逐步增長到1000萬，甚至超過1億的過程中，Web系統(tǒng)承受的壓力會越來越大，在這個過程中，我們會遇到很多的問題。為了解決這些性能壓力帶來問題，我們需要在Web系統(tǒng)架構(gòu)層面搭建多個層次的緩存機(jī)制。在不同的壓力階段，我們會遇到不同的問題，通過搭建不同的服務(wù)和架構(gòu)來解決。

Web負(fù)載均衡

Web負(fù)載均衡（Load Balancing），簡單地說就是給我們的服務(wù)器集群分配“工作任務(wù)”，而采用恰當(dāng)?shù)姆峙浞绞?，對于保護(hù)處于后端的Web服務(wù)器來說，非常重要。

負(fù)載均衡的策略有很多，我們從簡單的講起哈。

1. HTTP重定向

當(dāng)用戶發(fā)來請求的時候，Web服務(wù)器通過修改HTTP響應(yīng)頭中的Location標(biāo)記來返回一個新的url，然后瀏覽器再繼續(xù)請求這個新url，實(shí)際上就是頁面重定向。通過重定向，來達(dá)到“負(fù)載均衡”的目標(biāo)。例如，我們在下載PHP源碼包的時候，點(diǎn)擊下載鏈接時，為了解決不同國家和地域下載速度的問題，它會返回一個離我們近的下載地址。重定向的HTTP返回碼是302，如下圖：

如果使用PHP代碼來實(shí)現(xiàn)這個功能，方式如下：

這個重定向非常容易實(shí)現(xiàn)，并且可以自定義各種策略。但是，它在大規(guī)模訪問量下，性能不佳。而且，給用戶的體驗(yàn)也不好，實(shí)際請求發(fā)生重定向，增加了網(wǎng)絡(luò)延時。

2. 反向代理負(fù)載均衡

反向代理服務(wù)的核心工作主要是轉(zhuǎn)發(fā)HTTP請求，扮演了瀏覽器端和后臺Web服務(wù)器中轉(zhuǎn)的角色。因?yàn)樗ぷ髟贖TTP層（應(yīng)用層），也就是網(wǎng)絡(luò)七層結(jié)構(gòu)中的第七層，因此也被稱為“七層負(fù)載均衡”?？梢宰龇聪虼淼能浖芏?，比較常見的一種是Nginx。

Nginx是一種非常靈活的反向代理軟件，可以自由定制化轉(zhuǎn)發(fā)策略，分配服務(wù)器流量的權(quán)重等。反向代理中，常見的一個問題，就是Web服務(wù)器存儲的session數(shù)據(jù)，因?yàn)橐话阖?fù)載均衡的策略都是隨機(jī)分配請求的。同一個登錄用戶的請求，無法保證一定分配到相同的Web機(jī)器上，會導(dǎo)致無法找到session的問題。

解決方案主要有兩種：

1. 配置反向代理的轉(zhuǎn)發(fā)規(guī)則，讓同一個用戶的請求一定落到同一臺機(jī)器上（通過分析cookie），復(fù)雜的轉(zhuǎn)發(fā)規(guī)則將會消耗更多的CPU，也增加了代理服務(wù)器的負(fù)擔(dān)。

2. 將session這類的信息，專門用某個獨(dú)立服務(wù)來存儲，例如redis/memchache，這個方案是比較推薦的。

反向代理服務(wù)，也是可以開啟緩存的，如果開啟了，會增加反向代理的負(fù)擔(dān)，需要謹(jǐn)慎使用。這種負(fù)載均衡策略實(shí)現(xiàn)和部署非常簡單，而且性能表現(xiàn)也比較好。但是，它有“單點(diǎn)故障”的問題，如果掛了，會帶來很多的麻煩。而且，到了后期Web服務(wù)器繼續(xù)增加，它本身可能成為系統(tǒng)的瓶頸。

3. IP負(fù)載均衡

IP負(fù)載均衡服務(wù)是工作在網(wǎng)絡(luò)層（修改IP）和傳輸層（修改端口，第四層），比起工作在應(yīng)用層（第七層）性能要高出非常多。原理是，他是對IP層的數(shù)據(jù)包的IP地址和端口信息進(jìn)行修改，達(dá)到負(fù)載均衡的目的。這種方式，也被稱為“四層負(fù)載均衡”。常見的負(fù)載均衡方式，是LVS（Linux Virtual Server，Linux虛擬服務(wù)），通過IPVS（IP Virtual Server，IP虛擬服務(wù)）來實(shí)現(xiàn)。

在負(fù)載均衡服務(wù)器收到客戶端的IP包的時候，會修改IP包的目標(biāo)IP地址或端口，然后原封不動地投遞到內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)中，數(shù)據(jù)包會流入到實(shí)際Web服務(wù)器。實(shí)際服務(wù)器處理完成后，又會將數(shù)據(jù)包投遞回給負(fù)載均衡服務(wù)器，它再修改目標(biāo)IP地址為用戶IP地址，最終回到客戶端。

上述的方式叫LVS-NAT，除此之外，還有LVS-RD（直接路由），LVS-TUN（IP隧道），三者之間都屬于LVS的方式，但是有一定的區(qū)別，篇幅問題，不贅敘。

IP負(fù)載均衡的性能要高出Nginx的反向代理很多，它只處理到傳輸層為止的數(shù)據(jù)包，并不做進(jìn)一步的組包，然后直接轉(zhuǎn)發(fā)給實(shí)際服務(wù)器。不過，它的配置和搭建比較復(fù)雜。

4. DNS負(fù)載均衡

DNS（Domain Name System）負(fù)責(zé)域名解析的服務(wù)，域名url實(shí)際上是服務(wù)器的別名，實(shí)際映射是一個IP地址，解析過程，就是DNS完成域名到IP的映射。而一個域名是可以配置成對應(yīng)多個IP的。因此，DNS也就可以作為負(fù)載均衡服務(wù)。

這種負(fù)載均衡策略，配置簡單，性能極佳。但是，不能自由定義規(guī)則，而且，變更被映射的IP或者機(jī)器故障時很麻煩，還存在DNS生效延遲的問題。

5. DNS/GSLB負(fù)載均衡

我 們常用的CDN（Content Delivery Network，內(nèi)容分發(fā)網(wǎng)絡(luò)）實(shí)現(xiàn)方式，其實(shí)就是在同一個域名映射為多IP的基礎(chǔ)上更進(jìn)一步，通過GSLB（Global Server Load Balance，全局負(fù)載均衡）按照指定規(guī)則映射域名的IP。一般情況下都是按照地理位置，將離用戶近的IP返回給用戶，減少網(wǎng)絡(luò)傳輸中的路由節(jié)點(diǎn)之間的 跳躍消耗。

圖中的“向上尋找”，實(shí)際過程是LDNS（Local DNS）先向根域名服務(wù)（Root Name Server）獲取到頂級根的Name Server（例如.com的），然后得到指定域名的授權(quán)DNS，然后再獲得實(shí)際服務(wù)器IP。

CDN在Web系統(tǒng)中，一般情況下是用來解決大小較大的靜態(tài)資源（html/Js/Css/圖片等）的加載問題，讓這些比較依賴網(wǎng)絡(luò)下載的內(nèi)容，盡可能離用戶更近，提升用戶體驗(yàn)。

例如，我訪問了一張imgcache.gtimg.cn上的圖片（騰訊的自建CDN，不使用qq.com域名的原因是防止http請求的時候，帶上了多余的cookie信息），我獲得的IP是183.60.217.90。

這種方式，和前面的DNS負(fù)載均衡一樣，不僅性能極佳，而且支持配置多種策略。但是，搭建和維護(hù)成本非常高?；ヂ?lián)網(wǎng)一線公司，會自建CDN服務(wù)，中小型公司一般使用第三方提供的CDN。

Web系統(tǒng)的緩存機(jī)制的建立和優(yōu)化

剛剛我們講完了Web系統(tǒng)的外部網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，現(xiàn)在我們開始關(guān)注我們Web系統(tǒng)自身的性能問題。我們的Web站點(diǎn)隨著訪問量的上升，會遇到很多的挑戰(zhàn)，解決這些問題不僅僅是擴(kuò)容機(jī)器這么簡單，建立和使用合適的緩存機(jī)制才是根本。

最開始，我們的Web系統(tǒng)架構(gòu)可能是這樣的，每個環(huán)節(jié)，都可能只有1臺機(jī)器。

我們從最根本的數(shù)據(jù)存儲開始看哈。

一、 MySQL數(shù)據(jù)庫內(nèi)部緩存使用

MySQL的緩存機(jī)制，就從先從MySQL內(nèi)部開始，下面的內(nèi)容將以最常見的InnoDB存儲引擎為主。

1.建立恰當(dāng)?shù)乃饕?/p>

最簡單的是建立索引，索引在表數(shù)據(jù)比較大的時候，起到快速檢索數(shù)據(jù)的作用，但是成本也是有的。首先，占用了一定的磁盤空間，其中組合索引最突出，使用需要謹(jǐn)慎，它產(chǎn)生的索引甚至?xí)仍磾?shù)據(jù)更大。其次，建立索引之后的數(shù)據(jù)insert/update/delete等操作，因?yàn)樾枰略瓉淼乃饕?，耗時會增加。當(dāng)然，實(shí)際上我們的系統(tǒng)從總體來說，是以select查詢操作居多，因此，索引的使用仍然對系統(tǒng)性能有大幅提升的作用。

2. 數(shù)據(jù)庫連接線程池緩存

如果，每一個數(shù)據(jù)庫操作請求都需要創(chuàng)建和銷毀連接的話，對數(shù)據(jù)庫來說，無疑也是一種巨大的開銷。為了減少這類型的開銷，可以在MySQL中配置thread_cache_size來表示保留多少線程用于復(fù)用。線程不夠的時候，再創(chuàng)建，空閑過多的時候，則銷毀。

其實(shí)，還有更為激進(jìn)一點(diǎn)的做法，使用pconnect（數(shù)據(jù)庫長連接），線程一旦創(chuàng)建在很長時間內(nèi)都保持著。但是，在訪問量比較大，機(jī)器比較多的情況下，這種用法很可能會導(dǎo)致“數(shù)據(jù)庫連接數(shù)耗盡”，因?yàn)榻⑦B接并不回收，最終達(dá)到數(shù)據(jù)庫的max_connections（最大連接數(shù)）。因此，長連接的用法通常需要在CGI和MySQL之間實(shí)現(xiàn)一個“連接池”服務(wù)，控制CGI機(jī)器“盲目”創(chuàng)建連接數(shù)。

建立數(shù)據(jù)庫連接池服務(wù)，有很多實(shí)現(xiàn)的方式，PHP的話，我推薦使用swoole（PHP的一個網(wǎng)絡(luò)通訊拓展）來實(shí)現(xiàn)。

3. Innodb緩存設(shè)置（innodb_buffer_pool_size）

innodb_buffer_pool_size這是個用來保存索引和數(shù)據(jù)的內(nèi)存緩存區(qū)，如果機(jī)器是MySQL獨(dú)占的機(jī)器，一般推薦為機(jī)器物理內(nèi)存的80%。在取表數(shù)據(jù)的場景中，它可以減少磁盤IO。一般來說，這個值設(shè)置越大，cache命中率會越高。

4. 分庫/分表/分區(qū)

MySQL 數(shù)據(jù)庫表一般承受數(shù)據(jù)量在百萬級別，再往上增長，各項(xiàng)性能將會出現(xiàn)大幅度下降，因此，當(dāng)我們預(yù)見數(shù)據(jù)量會超過這個量級的時候，建議進(jìn)行分庫/分表/分區(qū)等操作。最好的做法，是服務(wù)在搭建之初就設(shè)計為分庫分表的存儲模式，從根本上杜絕中后期的風(fēng)險。不過，會犧牲一些便利性，例如列表式的查詢，同時，也增加了維護(hù)的復(fù)雜度。不過，到了數(shù)據(jù)量千萬級別或者以上的時候，我們會發(fā)現(xiàn)，它們都是值得的。

二、 MySQL數(shù)據(jù)庫多臺服務(wù)搭建

1臺MySQL機(jī)器，實(shí)際上是高風(fēng)險的單點(diǎn)，因?yàn)槿绻鼟炝耍覀僕eb服務(wù)就不可用了。而且，隨著Web系統(tǒng)訪問量繼續(xù)增加，終于有一天，我們發(fā)現(xiàn)1臺MySQL服務(wù)器無法支撐下去，我們開始需要使用更多的MySQL機(jī)器。當(dāng)引入多臺MySQL機(jī)器的時候，很多新的問題又將產(chǎn)生。

1. 建立MySQL主從，從庫作為備份

    

這種做法純粹為了解決“單點(diǎn)故障”的問題，在主庫出故障的時候，切換到從庫。不過，這種做法實(shí)際上有點(diǎn)浪費(fèi)資源，因?yàn)閺膸鞂?shí)際上被閑著了。

2. MySQL讀寫分離，主庫寫，從庫讀。

兩臺數(shù)據(jù)庫做讀寫分離，主庫負(fù)責(zé)寫入類的操作，從庫負(fù)責(zé)讀的操作。并且，如果主庫發(fā)生故障，仍然不影響讀的操作，同時也可以將全部讀寫都臨時切換到從庫中（需要注意流量，可能會因?yàn)榱髁窟^大，把從庫也拖垮）。

3. 主主互備。

兩臺MySQL之間互為彼此的從庫，同時又是主庫。這種方案，既做到了訪問量的壓力分流，同時也解決了“單點(diǎn)故障”問題。任何一臺故障，都還有另外一套可供使用的服務(wù)。

不過，這種方案，只能用在兩臺機(jī)器的場景。如果業(yè)務(wù)拓展還是很快的話，可以選擇將業(yè)務(wù)分離，建立多個主主互備。

三、 MySQL數(shù)據(jù)庫機(jī)器之間的數(shù)據(jù)同步

每當(dāng)我們解決一個問題，新的問題必然誕生在舊的解決方案上。當(dāng)我們有多臺MySQL，在業(yè)務(wù)高峰期，很可能出現(xiàn)兩個庫之間的數(shù)據(jù)有延遲的場景。并且，網(wǎng)絡(luò)和機(jī)器負(fù)載等，也會影響數(shù)據(jù)同步的延遲。我們曾經(jīng)遇到過，在日訪問量接近1億的特殊場景下，出現(xiàn)，從庫數(shù)據(jù)需要很多天才能同步追上主庫的數(shù)據(jù)。這種場景下，從庫基本失去效用了。

于是，解決同步問題，就是我們下一步需要關(guān)注的點(diǎn)。

1. MySQL自帶多線程同步

    

MySQL5.6開始支持主庫和從庫數(shù)據(jù)同步，走多線程。但是，限制也是比較明顯的，只能以庫為單位。MySQL數(shù)據(jù)同步是通過binlog日志，主庫寫入到binlog日志的操作，是具有順序的，尤其當(dāng)SQL操作中含有對于表結(jié)構(gòu)的修改等操作，對于后續(xù)的SQL語句操作是有影響的。因此，從庫同步數(shù)據(jù)，必須走單進(jìn)程。

2. 自己實(shí)現(xiàn)解析binlog，多線程寫入

以數(shù)據(jù)庫的表為單位，解析binlog多張表同時做數(shù)據(jù)同步。這樣做的話，的確能夠加快數(shù)據(jù)同步的效率，但是，如果表和表之間存在結(jié)構(gòu)關(guān)系或者數(shù)據(jù)依賴的話，則同樣存在寫入順序的問題。這種方式，可用于一些比較穩(wěn)定并且相對獨(dú)立的數(shù)據(jù)表。

國內(nèi)一線互聯(lián)網(wǎng)公司，大部分都是通過這種方式，來加快數(shù)據(jù)同步效率。還有更為激進(jìn)的做法，是直接解析binlog，忽略以表為單位，直接寫入。但是這種做法，實(shí)現(xiàn)復(fù)雜，使用范圍就更受到限制，只能用于一些場景特殊的數(shù)據(jù)庫中（沒有表結(jié)構(gòu)變更，表和表之間沒有數(shù)據(jù)依賴等特殊表）。

四、 在Web服務(wù)器和數(shù)據(jù)庫之間建立緩存

實(shí)際上，解決大訪問量的問題，不能僅僅著眼于數(shù)據(jù)庫層面。根據(jù)“二八定律”，80%的請求只關(guān)注在20%的熱點(diǎn)數(shù)據(jù)上。因此，我們應(yīng)該建立Web服務(wù)器和數(shù)據(jù)庫之間的緩存機(jī)制。這種機(jī)制，可以用磁盤作為緩存，也可以用內(nèi)存緩存的方式。通過它們，將大部分的熱點(diǎn)數(shù)據(jù)查詢，阻擋在數(shù)據(jù)庫之前。

1. 頁面靜態(tài)化

用戶訪問網(wǎng)站的某個頁面，頁面上的大部分內(nèi)容在很長一段時間內(nèi)，可能都是沒有變化的。例如一篇新聞報道，一旦發(fā)布幾乎是不會修改內(nèi)容的。這樣的話，通過CGI生成的靜態(tài)html頁面緩存到Web服務(wù)器的磁盤本地。除了第一次，是通過動態(tài)CGI查詢數(shù)據(jù)庫獲取之外，之后都直接將本地磁盤文件返回給用戶。

在Web系統(tǒng)規(guī)模比較小的時候，這種做法看似完美。但是，一旦Web系統(tǒng)規(guī)模變大，例如當(dāng)我有100臺的Web服務(wù)器的時候。那樣這些磁盤文件，將會有100份，這個是資源浪費(fèi)，也不好維護(hù)。這個時候有人會想，可以集中一臺服務(wù)器存起來，呵呵，不如看看下面一種緩存方式吧，它就是這樣做的。

2. 單臺內(nèi)存緩存

通過頁面靜態(tài)化的例子中，我們可以知道將“緩存”搭建在Web機(jī)器本機(jī)是不好維護(hù)的，會帶來更多問題（實(shí)際上，通過PHP的apc拓展，可通過Key/value操作Web服務(wù)器的本機(jī)內(nèi)存）。因此，我們選擇搭建的內(nèi)存緩存服務(wù)，也必須是一個獨(dú)立的服務(wù)。

內(nèi)存緩存的選擇，主要有redis/memcache。從性能上說，兩者差別不大，從功能豐富程度上說，Redis更勝一籌。

3. 內(nèi)存緩存集群

當(dāng)我們搭建單臺內(nèi)存緩存完畢，我們又會面臨單點(diǎn)故障的問題，因此，我們必須將它變成一個集群。簡單的做法，是給他增加一個slave作為備份機(jī)器。但是，如果請求量真的很多，我們發(fā)現(xiàn)cache命中率不高，需要更多的機(jī)器內(nèi)存呢？因此，我們更建議將它配置成一個集群。例如，類似redis cluster。

Redis cluster集群內(nèi)的Redis互為多組主從，同時每個節(jié)點(diǎn)都可以接受請求，在拓展集群的時候比較方便?？蛻舳丝梢韵蛉我庖粋€節(jié)點(diǎn)發(fā)送請求，如果是它的“負(fù)責(zé)”的內(nèi)容，則直接返回內(nèi)容。否則，查找實(shí)際負(fù)責(zé)Redis節(jié)點(diǎn)，然后將地址告知客戶端，客戶端重新請求。

對于使用緩存服務(wù)的客戶端來說，這一切是透明的。

內(nèi)存緩存服務(wù)在切換的時候，是有一定風(fēng)險的。從A集群切換到B集群的過程中，必須保證B集群提前做好“預(yù)熱”（B集群的內(nèi)存中的熱點(diǎn)數(shù)據(jù)，應(yīng)該盡量與A集群相同，否則，切換的一瞬間大量請求內(nèi)容，在B集群的內(nèi)存緩存中查找不到，流量直接沖擊后端的數(shù)據(jù)庫服務(wù)，很可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)庫宕機(jī)）。

4. 減少數(shù)據(jù)庫“寫”

上面的機(jī)制，都實(shí)現(xiàn)減少數(shù)據(jù)庫的“讀”的操作，但是，寫的操作也是一個大的壓力。寫的操作，雖然無法減少，但是可以通過合并請求，來起到減輕壓力的效果。這個時候，我們就需要在內(nèi)存緩存集群和數(shù)據(jù)庫集群之間，建立一個修改同步機(jī)制。

先將修改請求生效在cache中，讓外界查詢顯示正常，然后將這些sql修改放入到一個隊(duì)列中存儲起來，隊(duì)列滿或者每隔一段時間，合并為一個請求到數(shù)據(jù)庫中更新數(shù)據(jù)庫。

除了上述通過改變系統(tǒng)架構(gòu)的方式提升寫的性能外，MySQL本身也可以通過配置參數(shù)innodb_flush_log_at_trx_commit來調(diào)整寫 入磁盤的策略。如果機(jī)器成本允許，從硬件層面解決問題，可以選擇老一點(diǎn)的RAID（Redundant Arrays of independent Disks，磁盤列陣）或者比較新的SSD（Solid State Drives，固態(tài)硬盤）。

5. NoSQL存儲

不管數(shù)據(jù)庫的讀還是寫，當(dāng)流量再進(jìn)一步上漲，終會達(dá)到“人力有窮時”的場景。繼續(xù)加機(jī)器的成本比較高，并且不一定可以真正解決問題的時候。這個時候，部分核心數(shù)據(jù)，就可以考慮使用NoSQL的數(shù)據(jù)庫。NoSQL存儲，大部分都是采用key-value的方式，這里比較推薦使用上面介紹過Redis，Redis本身是一個內(nèi)存cache，同時也可以當(dāng)做一個存儲來使用，讓它直接將數(shù)據(jù)落地到磁盤。

這樣的話，我們就將數(shù)據(jù)庫中某些被頻繁讀寫的數(shù)據(jù)，分離出來，放在我們新搭建的Redis存儲集群中，又進(jìn)一步減輕原來MySQL數(shù)據(jù)庫的壓力，同時因?yàn)镽edis本身是個內(nèi)存級別的Cache，讀寫的性能都會大幅度提升。

國內(nèi)一線互聯(lián)網(wǎng)公司，架構(gòu)上采用的解決方案很多是類似于上述方案，不過，使用的cache服務(wù)卻不一定是Redis，他們會有更豐富的其他選擇，甚至根據(jù)自身業(yè)務(wù)特點(diǎn)開發(fā)出自己的NoSQL服務(wù)。

6. 空節(jié)點(diǎn)查詢問題

當(dāng)我們搭建完前面所說的全部服務(wù)，認(rèn)為Web系統(tǒng)已經(jīng)很強(qiáng)的時候。我們還是那句話，新的問題還是會來的?？展?jié)點(diǎn)查詢，是指那些數(shù)據(jù)庫中根本不存在的數(shù)據(jù)請求。例如，我請求查詢一個不存在人員信息，系統(tǒng)會從各級緩存逐級查找，最后查到到數(shù)據(jù)庫本身，然后才得出查找不到的結(jié)論，返回給前端。因?yàn)楦骷塩ache對它無效，這個請求是非常消耗系統(tǒng)資源的，而如果大量的空節(jié)點(diǎn)查詢，是可以沖擊到系統(tǒng)服務(wù)的。

在我曾經(jīng)的工作經(jīng)歷中，曾深受其害。因此，為了維護(hù)Web系統(tǒng)的穩(wěn)定性，設(shè)計適當(dāng)?shù)目展?jié)點(diǎn)過濾機(jī)制，非常有必要。

我們當(dāng)時采用的方式，就是設(shè)計一張簡單的記錄映射表。將存在的記錄存儲起來，放入到一臺內(nèi)存cache中，這樣的話，如果還有空節(jié)點(diǎn)查詢，則在緩存這一層就被阻擋了。

異地部署（地理分布式）

完 成了上述架構(gòu)建設(shè)之后，我們的系統(tǒng)是否就已經(jīng)足夠強(qiáng)大了呢？答案當(dāng)然是否定的哈，優(yōu)化是無極限的。Web系統(tǒng)雖然表面上看，似乎比較強(qiáng)大了，但是給予用戶 的體驗(yàn)卻不一定是最好的。因?yàn)闁|北的同學(xué)，訪問深圳的一個網(wǎng)站服務(wù)，他還是會感到一些網(wǎng)絡(luò)距離上的慢。這個時候，我們就需要做異地部署，讓W(xué)eb系統(tǒng)離用 戶更近。

一、 核心集中與節(jié)點(diǎn)分散

有玩過大型網(wǎng)游的同學(xué)都會知道，網(wǎng)游是有很多個區(qū)的，一般都是按照地域來分，例如廣東專區(qū)，北京專區(qū)。如果一個在廣東的玩家，去北京專區(qū)玩，那么他會感覺明顯比在廣東專區(qū)卡。實(shí)際上，這些大區(qū)的名稱就已經(jīng)說明了，它的服務(wù)器所在地，所以，廣東的玩家去連接地處北京的服務(wù)器，網(wǎng)絡(luò)當(dāng)然會比較慢。

當(dāng)一個系統(tǒng)和服務(wù)足夠大的時候，就必須開始考慮異地部署的問題了。讓你的服務(wù)，盡可能離用戶更近。我們前面已經(jīng)提到了Web的靜態(tài)資源，可以存放在CDN上，然后通過DNS/GSLB的方式，讓靜態(tài)資源的分散“全國各地”。但是，CDN只解決的靜態(tài)資源的問題，沒有解決后端龐大的系統(tǒng)服務(wù)還只集中在某個固定城市的問題。

這個時候，異地部署就開始了。異地部署一般遵循：核心集中，節(jié)點(diǎn)分散。

核心集中：實(shí)際部署過程中，總有一部分的數(shù)據(jù)和服務(wù)存在不可部署多套，或者部署多套成本巨大。而對于這些服務(wù)和數(shù)據(jù)，就仍然維持一套，而部署地點(diǎn)選擇一個地域比較中心的地方，通過網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部專線來和各個節(jié)點(diǎn)通訊。

節(jié)點(diǎn)分散：將一些服務(wù)部署為多套，分布在各個城市節(jié)點(diǎn)，讓用戶請求盡可能選擇近的節(jié)點(diǎn)訪問服務(wù)。

例如，我們選擇在上海部署為核心節(jié)點(diǎn)，北京，深圳，武漢，上海為分散節(jié)點(diǎn)（上海自己本身也是一個分散節(jié)點(diǎn)）。我們的服務(wù)架構(gòu)如圖：

需要補(bǔ)充一下的是，上圖中上海節(jié)點(diǎn)和核心節(jié)點(diǎn)是同處于一個機(jī)房的，其他分散節(jié)點(diǎn)各自獨(dú)立機(jī)房。

國內(nèi)有很多大型網(wǎng)游，都是大致遵循上述架構(gòu)。它們會把數(shù)據(jù)量不大的用戶核心賬號等放在核心節(jié)點(diǎn)，而大部分的網(wǎng)游數(shù)據(jù)，例如裝備、任務(wù)等數(shù)據(jù)和服務(wù)放在地區(qū)節(jié)點(diǎn)里。當(dāng)然，核心節(jié)點(diǎn)和地域節(jié)點(diǎn)之間，也有緩存機(jī)制。

二、 節(jié)點(diǎn)容災(zāi)和過載保護(hù)

節(jié)點(diǎn)容災(zāi)是指，某個節(jié)點(diǎn)如果發(fā)生故障時，我們需要建立一個機(jī)制去保證服務(wù)仍然可用。毫無疑問，這里比較常見的容災(zāi)方式，是切換到附近城市節(jié)點(diǎn)。假如系統(tǒng)的天津節(jié)點(diǎn)發(fā)生故障，那么我們就將網(wǎng)絡(luò)流量切換到附近的北京節(jié)點(diǎn)上?？紤]到負(fù)載均衡，可能需要同時將流量切換到附近的幾個地域節(jié)點(diǎn)。另一方面，核心節(jié)點(diǎn)自身也是需要自己做好容災(zāi)和備份的，核心節(jié)點(diǎn)一旦故障，就會影響全國服務(wù)。

過載保護(hù)，指的是一個節(jié)點(diǎn)已經(jīng)達(dá)到最大容量，無法繼續(xù)接接受更多請求了，系統(tǒng)必須有一個保護(hù)的機(jī)制。一個服務(wù)已經(jīng)滿負(fù)載，還繼續(xù)接受新的請求，結(jié)果很可能就是宕機(jī)，影響整個節(jié)點(diǎn)的服務(wù)，為了至少保障大部分用戶的正常使用，過載保護(hù)是必要的。

解決過載保護(hù)，一般2個方向：

• 拒絕服務(wù)，檢測到滿負(fù)載之后，就不再接受新的連接請求。例如網(wǎng)游登入中的排隊(duì)。

• 分流到其他節(jié)點(diǎn)。這種的話，系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)更為復(fù)雜，又涉及到負(fù)載均衡的問題。

小結(jié)

Web系統(tǒng)會隨著訪問規(guī)模的增長，漸漸地從1臺服務(wù)器可以滿足需求，一直成長為“龐然大物”的大集群。而這個Web系統(tǒng)變大的過程，實(shí)際上就是我們解決問題的過程。在不同的階段，解決不同的問題，而新的問題又誕生在舊的解決方案之上。

系統(tǒng)的優(yōu)化是沒有極限的，軟件和系統(tǒng)架構(gòu)也一直在快速發(fā)展，新的方案解決了老的問題，同時也帶來新的挑戰(zhàn)。