如何提升系统的并发能力之水平扩展

2018-11-18  本文已影响0人  编程鬼谷子

(1)客户端层:典型调用方是浏览器browser或者手机应用APP

(2)反向代理层:系统入口,反向代理

(3)站点应用层:实现核心应用逻辑,返回html或者json

(4)服务层:如果实现了服务化,就有这一层

(5)数据-缓存层:缓存加速访问存储

(6)数据-数据库层:数据库固化数据存储

分层水平扩展架构实践

反向代理层的水平扩展

反向代理层的水平扩展,是通过“DNS轮询”实现的:dns-server对于一个域名配置了多个解析ip,每次DNS解析请求来访问dns-server,会轮询返回这些ip。

当nginx成为瓶颈的时候,只要增加服务器数量,新增nginx服务的部署,增加一个外网ip,就能扩展反向代理层的性能,做到理论上的无限高并发。

站点层的水平扩展

站点层的水平扩展,是通过“nginx”实现的。通过修改nginx.conf,可以设置多个web后端。

当web后端成为瓶颈的时候,只要增加服务器数量,新增web服务的部署,在nginx配置中配置上新的web后端,就能扩展站点层的性能,做到理论上的无限高并发

服务层的水平扩展

服务层的水平扩展,是通过“服务连接池”实现的。

站点层通过RPC-client调用下游的服务层RPC-server时,RPC-client中的连接池会建立与下游服务多个连接,当服务成为瓶颈的时候,只要增加服务器数量,新增服务部署,在RPC-client处建立新的下游服务连接,就能扩展服务层性能,做到理论上的无限高并发。如果需要优雅的进行服务层自动扩容,这里可能需要配置中心里服务自动发现功能的支持。

数据层的水平扩展

在数据量很大的情况下,数据层(缓存,数据库)涉及数据的水平扩展,将原本存储在一台服务器上的数据(缓存,数据库)水平拆分到不同服务器上去,以达到扩充系统性能的目的

互联网数据层常见的水平拆分方式有这么几种,以数据库为例:

按照范围水平拆分

每一个数据服务,存储一定范围的数据,上图为例:

user0库,存储uid范围1-1kw

user1库,存储uid范围1kw-2kw

这个方案的好处是:

(1)规则简单,service只需判断一下uid范围就能路由到对应的存储服务;

(2)数据均衡性较好;

(3)比较容易扩展,可以随时加一个uid[2kw,3kw]的数据服务;

不足是:

(1)      请求的负载不一定均衡,一般来说,新注册的用户会比老用户更活跃,大range的服务请求压力会更大;

按照哈希水平拆分

每一个数据库,存储某个key值hash后的部分数据,上图为例:

user0库,存储偶数uid数据

user1库,存储奇数uid数据

这个方案的好处是:

(1)规则简单,service只需对uid进行hash能路由到对应的存储服务;

(2)数据均衡性较好;

(3)请求均匀性较好;

不足是:

(1)不容易扩展,扩展一个数据服务,hash方法改变时候,可能需要进行数据迁移;

这里需要注意的是,通过水平拆分来扩充系统性能,与主从同步读写分离来扩充数据库性能的方式有本质的不同。

通过水平拆分扩展数据库性能:

(1)每个服务器上存储的数据量是总量的1/n,所以单机的性能也会有提升;

(2)n个服务器上的数据没有交集,那个服务器上数据的并集是数据的全集;

(3)数据水平拆分到了n个服务器上,理论上读性能扩充了n倍,写性能也扩充了n倍(其实远不止n倍,因为单机的数据量变为了原来的1/n);

通过主从同步读写分离扩展数据库性能:

(1)每个服务器上存储的数据量是和总量相同;

(2)n个服务器上的数据都一样,都是全集;

(3)理论上读性能扩充了n倍,写仍然是单点,写性能不变;

缓存层的水平拆分和数据库层的水平拆分类似,也是以范围拆分和哈希拆分的方式居多,就不再展开。

下周更新

如何计算系统用户并发数,系统最大并发数?

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