系統(tǒng)架構(gòu)優(yōu)化最佳實踐

1、系統(tǒng)架構(gòu)優(yōu)化最佳實踐看京東系統(tǒng)架構(gòu)師如何讓笨重的架構(gòu)變得靈巧目錄1、 項目背景32、 系統(tǒng)拆分31、水平擴展32、垂直拆分43、業(yè)務(wù)拆分44、水平拆分63、 結(jié)構(gòu)演變64、 結(jié)語11一、項目背景隨著業(yè)務(wù)的復(fù)雜性增大、系統(tǒng)吞吐量增長，所有功能統(tǒng)一部署難度加大，各個功能模塊相互影響，使系統(tǒng)變的笨重且脆弱；因此需要對業(yè)務(wù)進行拆分、對系統(tǒng)進行解耦、對系統(tǒng)內(nèi)部架構(gòu)升級，來提升系統(tǒng)容量及健壯性。接下來主要分兩部分介紹：系統(tǒng)拆分與結(jié)構(gòu)演變；系統(tǒng)拆分系統(tǒng)拆分從資源角度分為：應(yīng)用拆分和數(shù)據(jù)庫拆分；從采用的先后順序可分為：水平擴展、垂直拆分、業(yè)務(wù)拆分、水平拆分;應(yīng)用系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫潦寫分事迎.商品淳庵,膏品寫客圈業(yè)若分

2、霹如.高區(qū)鼻，訂際分座分套.如，訂按10分整分黑冷熱感器分毒,歷史數(shù)露分離圖1系統(tǒng)分解原則1、水平擴展水平擴展是最初始的解決的手段，也是系統(tǒng)遇到瓶頸的首選方案，主要從以下兩個方面擴展：o應(yīng)用加實例，搞集群，把系統(tǒng)吞吐量擴上去。o數(shù)據(jù)庫利用主從進行讀寫分離，數(shù)據(jù)庫其實是系統(tǒng)最應(yīng)該保護的資源。2、垂直拆分垂直拆分才是真正開始拆分系統(tǒng)，主要是從業(yè)務(wù)功能角度拆分。如拆出用戶系統(tǒng)、商品系統(tǒng)、交易系統(tǒng)等。為了解決拆分后各個子系統(tǒng)之間相互依賴調(diào)用的問題，這時會引入服務(wù)調(diào)用治理系統(tǒng)復(fù)雜度有所加大，但系統(tǒng)基本解耦，穩(wěn)定性相對提高，做好降級就能避免因其它系統(tǒng)功能異常導(dǎo)致系統(tǒng)崩潰。業(yè)務(wù)對應(yīng)的庫也會按照對應(yīng)的業(yè)務(wù)進行

3、拆分出用戶庫、商品庫、交易庫等。3、業(yè)務(wù)拆分業(yè)務(wù)拆分主要是針對應(yīng)用層面按功能特點拆分，如交易拆分出：購物車、結(jié)算頁、訂單、秒殺等系統(tǒng)。然后根據(jù)業(yè)務(wù)的特點，針對性做處理，如秒殺系統(tǒng)，由于同時參加秒殺的商品有限，可以提前把商品信息加載到JVM緩存中，自身減少外部調(diào)用提高性能，同時商品系統(tǒng)也減輕壓力。數(shù)據(jù)庫拆分也可以分為幾步：垂直分表、垂直分庫、水平分表、水平分庫分表；垂直分表是指大表拆多張小表，可以根據(jù)字段更新或查詢頻次拆分;表商品表拆分前字段面品編云商品名稱品牌英目圖片a吉雷重量商冢信息產(chǎn)地包裝.表，商品拆分后字段說明商品主表商品擴展表表字殿字段說明表字殿字段說明商品編號唯一標(biāo)識商品編號常標(biāo)識商

4、品名稱常更新重量查詢較少品牌查詢多產(chǎn)地查詢較少類目查詢至一包裝查詢技少圖片常更新F語格更新商豕后息圖2商品表拆分垂直分庫是指按業(yè)務(wù)拆庫，如拆出訂單庫、商品庫、用戶庫等水平分表是解決數(shù)據(jù)量大，把一張表拆成多張表;水平分庫分表是更進一步拆分表;圖3分庫分表4、水平拆分服務(wù)分層，系統(tǒng)服務(wù)積木化，拆分功能與非功能系統(tǒng)，以及業(yè)務(wù)組合的系統(tǒng)，如最近比較火的大中臺或前臺拆分；中臺為積木組件，承擔(dān)服務(wù)功能輸出。前臺更多的是組合積木服務(wù)，及時響應(yīng)業(yè)務(wù)發(fā)展，如在電商網(wǎng)站單品頁能看見主圖、價格、庫存、優(yōu)惠券或推薦等信息，都是組合各積木組件呈現(xiàn)。數(shù)據(jù)庫也可以進行冷熱數(shù)據(jù)分離；過期或過季商品可以歸檔，比如諾基亞3210

5、手機，早已經(jīng)停產(chǎn)且沒有銷售；用戶查看訂單時，更多的只是查看最近1、2年信息，2年前數(shù)據(jù)查看量少，在存儲設(shè)計時可以區(qū)別處理。三、結(jié)構(gòu)演變序吧結(jié)構(gòu)演變主要是隨著系統(tǒng)復(fù)雜度增加及對性能要求提高而不得不做的系統(tǒng)內(nèi)部架構(gòu)升級;早期系統(tǒng)基本是應(yīng)用直聯(lián)數(shù)據(jù)庫，但在系統(tǒng)進行拆分后，功能本系統(tǒng)不能單獨完成，需要依賴其它系統(tǒng)，就出現(xiàn)遠(yuǎn)程調(diào)用;DB隨著自身系統(tǒng)的業(yè)務(wù)發(fā)展，對性能要求高,而數(shù)據(jù)庫一定程度上成為瓶頸，就會引入緩存及索引，分別解決key-value及復(fù)雜檢索;索引加緩存現(xiàn)在已經(jīng)成為解決高并發(fā)的基本方案，但在DB圖4早期應(yīng)用結(jié)構(gòu)實施過程會有所區(qū)別;14年對3億熱數(shù)據(jù)的系統(tǒng)升級時，技術(shù)選型為solr+redi

6、s,考慮到數(shù)據(jù)量過大，數(shù)據(jù)在solr中只存index,而結(jié)果只存并返回主鍵id,再通過id從redis中讀取數(shù)據(jù)，redis也不存放全部數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)設(shè)置過期時間，若未命中redis,回源數(shù)據(jù)庫查詢并反寫redis；主要考慮資源與性能的平衡，solr的存儲減少及IO性能提高，結(jié)果數(shù)據(jù)只在redis存放一份，redis的數(shù)據(jù)經(jīng)過運行大部分是熱數(shù)據(jù)；當(dāng)然現(xiàn)在也流行ES+Hbase組合。"DBDB圖5增加緩存及索引對于頻繁使用的數(shù)據(jù)，從集中緩存讀取，不一定達到性能要求，可以考慮把數(shù)據(jù)入JVM緩存,如類目信息，類目是電商系統(tǒng)基本數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)量不多，調(diào)用量大；個別情況下，使用ThreadLocal做

7、線程內(nèi)緩存也是種有效手段，但需要考慮數(shù)據(jù)清除及有效性；在修改商品信息時，業(yè)務(wù)對商品信息的校驗有名稱長度、狀態(tài)、庫存及各業(yè)務(wù)模式等，而為了參數(shù)的統(tǒng)一校驗方法參數(shù)為商品編號，導(dǎo)致各校驗方法都需要讀取一次商品，使用線程緩存可以解決該問題，性能提高了盡20ms,讀取商品每分鐘減少近萬次；Service索引，統(tǒng)一緩存RPCDHDAODB圖6增加本地緩存有時所依賴系統(tǒng)性能不太穩(wěn)定，避免出現(xiàn)因第三方系統(tǒng)影響系統(tǒng)，把依賴的服務(wù)進行數(shù)據(jù)閉環(huán),與Dao一樣當(dāng)成系統(tǒng)的數(shù)據(jù)源；如商品系統(tǒng)強依賴商家系統(tǒng)的商家信息服務(wù)，若商家服務(wù)不穩(wěn)定，商品系統(tǒng)一半服務(wù)都不穩(wěn)定，采取對商家信息緩存一份，降低外部風(fēng)險，把風(fēng)險控制在自己手上；圖7遠(yuǎn)程服務(wù)進化成數(shù)據(jù)源用戶體驗最近越來越重視，系統(tǒng)響應(yīng)時間性能要求也越來越高，異步化是很好的一種選擇：消息中間件；電商下單就是個很好的案例，在用戶點擊下單時，服務(wù)端不直接保存數(shù)據(jù)，給訂單系統(tǒng)發(fā)送消息，就直接返回支付頁面，在用戶支付過程中，訂單系統(tǒng)異步進行數(shù)據(jù)保存；業(yè)務(wù)層、數(shù)據(jù)層的范圍越來越寬泛，業(yè)務(wù)層可以分為基礎(chǔ)服務(wù)與組合服務(wù)；數(shù)據(jù)層分為數(shù)據(jù)源與索引緩存；依賴的技術(shù)或中間件需要有效的結(jié)合，用于解決系統(tǒng)所遇到各種問題。數(shù)據(jù)層r/用nginxi-IK7Jatcache索引thread統(tǒng)一緩DAORPCNosql圖8復(fù)雜的結(jié)構(gòu)四、結(jié)語