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互联网架构演化( 三 )

互联网架构

 
随着业务越来越复杂，对功能和性能的要求也越来越高，最常见的便是数据库 like 语句性能已经无法满足需求；对于某些热点数据的访问，其性能也下降很快 。

此时，我们需要引入其他组件来有针对性的解决问题 。
 
5 引入搜索和缓存
针对数据库的 like 语句，通常情况下，是通过引入搜索引擎来解决；而热点数据的访问加速，是通过引入缓存服务来解决 。
互联网架构演化

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该架构的特征如下：
  1. 添加 搜索集群，用以提升数据检索性能；
  2. 添加 缓存集群，用以提升热点数据访问性能 。
在对数据查询进行优化后，慢慢的系统的写性能成为了瓶颈 。
此时，需要对数据的写性能进行扩展 。
 
6 数据库分库分表
随着数据量的增长，写请求量的增加，数据库的写入逐渐成为了瓶颈 。常规的写性能优化便是对数据库进行分库分表 。
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6.1 垂直拆分
将不同的业务数据放到不同的数据库实例中 。
 
6.2 水平切分
把同一个表中的数据拆分到多的数据库中 。
 
随着研发团队的规模越来越多，大家同时在一个项目中进行开发，导致频繁的冲突和相互影响 。
此时，会将整个应用程序根据功能模块进行拆分，从而形成多个子网站或子频道 。
 
7 应用垂直拆分
面对一个巨无霸式的应用，就像面对一团毛线团，总有一种无法下手的感觉 。对此，可以将其进行拆分，将其拆分为多个应用，每个应用独立开发、独立部署、独立维护 。
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该部署方案更加灵活，大大降低维护成本 。
  1. 通过不同的域名或 URL 将整个系统分解为多个子系统；
  2. 用户通过浏览器将各子系统拼接成一个完整的系统；
  3. 各系统间存在少量交互，甚至没有交互；
问题慢慢展现出来，系统间公共部分没有统一维护点，同样的功能、同样的代码分布在各个系统中 。
当然，我们可以通过发布 jar 包的方式，共享功能代码；但当 jar 升级时，就需要所有的子系统同步升级，运维开销巨大 。此时，我们需要引入服务化架构 。
 
8 服务化架构
我们可以将通用功能封装成一个服务，独立开发、独立部署、独立维护 。
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在该方案中，我们将业务逻辑进行了进一步拆分：
  1. 整理各个系统间通用业务功能，将其封装为服务，以承载核心业务逻辑，构建成 服务集群；
  2. 原来的子系统或子频道，变成薄薄的一层，不承载核心业务，只是根据业务流程对业务服务进行编排；
  3. 应用服务与业务服务间通过 HTTP 或 其他协议进行通信，常见的包括 Dubbo、Thrift等 。
服务化解决了系统之间的直接调用问题，也就是常说的 RPC，整个系统的协调点全部由应用服务完成 。这种架构适用于多种场景，但在一些需要异步处理的极端场景就显得有心无力了 。
此时，我们需要引入消息中间件 。
 
9 引入消息队列
服务化解决了直接调用问题，对于异步调用，最常见的便是消息中间件 。
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相比之前的架构，变化很小，只是在各个业务服务间添加了另外的一种调用方式 。
10 小结
冰冻三尺非一日之寒，一个大型系统的构建也不是一朝一夕的事情 。我们需要根据业务情况、数据量情况、请求量情况对系统进行合理规划 。
切记，架构不是越复杂越好，而是“适合自己的便是最好的” 。

【互联网架构演化】


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