《大型网站系统与Java中间件》读书笔记（上）

逃离我推掉我的手 2021-09-19 23:32 271阅读 0赞

## 前言 ##

> 只有光头才能变强。

> 文本已收录至我的GitHub仓库，欢迎Star：[https://github.com/ZhongFuCheng3y/3y][https_github.com_ZhongFuCheng3y_3y]

这本书买了一段时间了，之前在杭州没带过去，现在读完第三章，来做做笔记

![豆瓣评分][16b3afb4eb91665d_w_1380_h_558_f_jpeg_s_116827]

这本书前三章都在**科普和回顾**中间件/分布式的基础，讲得非常通俗易懂。在之前已经我写过基础分布式相关文章，大家可以先去看看：

*  [外行人都能看懂的SpringCloud，错过了血亏！][SpringCloud]
 *  [什么是ZooKeeper？][ZooKeeper]
 *  [什么是消息队列？][Link 1]
 *  [什么是单点登录(SSO)][SSO]

## 一、为什么分布式？ ##

在之前的文章（[外行人都能看懂的SpringCloud，错过了血亏！][SpringCloud]）也提过为什么要分布式：

*  模块之间独立，各做各的事，**便于扩展，复用性高**
 *  **高吞吐量**。某个任务需要一个机器运行10个小时，将该任务用10台机器的分布式跑(将这个任务拆分成10个小任务)，可能2个小时就跑完了

在书上给出的观点：

*  升级单机的处理能力的性价比越来越低，单机的处理能力存在瓶颈
 *  分布式系统**更加稳定和可用**（单机挂了就挂了，分布式挂了一般还有备用/不至于整个链路全挂）

### 1.1 大型网站架构演进过程 ###

其实在没接触过分布式之前，在逛论坛的时候，经常会出现一些**看起来**很牛逼的词，诸如”读写分离“、”分库分表“、”主从架构“、”负载均衡“、”单点故障“等等名词，就觉得很高大上。下面我就稍微顺着”大型网站架构演进过程“来讲解一下这些词

在我们最开始接触Java项目的时候，一般来说是单机的（数据库、Web服务器都是同一台机器）

![数据库、Web服务器都是同一台机器][Web]

网站对外开放以后，访问量增大，服务器的压力也随之提高。此时，我们最简单的做法就是可以将**数据库和应用分开**，这样可以缓解一下当前系统的压力

![数据库服务器和应用服务器分开][16b3afb4ed26f9fa_w_727_h_605_f_jpeg_s_37946]

应用服务器的压力继续增大，我们可以把应用服务器做成集群（说白了，就是加了台机器）

![给应用服务器加了一台][16b3afb4ed1fca04_w_1466_h_640_f_jpeg_s_103518]

加了台应用服务器以后，就出现**新的**问题了：

*  用户请求的时候，走哪台服务器啊？
 *  Session是依赖单台服务器的，那Session怎么搞？

![两个直面而来的问题][16b3afb4ed4042cd_w_1484_h_624_f_jpeg_s_123456]

解决用户走哪台服务器，我们就在用户请求到达应用服务器之前，加了一个”负载均衡器“，这个”负载均衡器“说白了就写了**用户请求会到哪台应用服务器的逻辑**

*  比如说，一个用户请求过来，负载均衡器指派这个请求到服务器A。另一个用户请求过来，负载均衡器指派这个请求到服务器B。这样就**平摊**了请求— 这种方式就叫做**轮询**
 *  …策略还有很多种，就看你想怎么实现了，反正这个逻辑的代码放在负载均衡器上。

而Session的问题，我之前写[什么是单点登录(SSO)][SSO]已经讲过了，一般来说我们可以将Session保存在Redis上就行了。

![解决请求指派和Session的问题][Session]

随着业务的发展，我们的数据量和访问量都在增长，现在有不少的业务都是**读多写少**的，对于这种业务也是会直接反应到**数据库**上。

于是，我们可以增加一个**读库**。写入的操作走服务器C的MySQL，读取的操作走服务器D的MySQL。这样就实现了**读写分离**。

![读写分离][16b3afb5234d867d_w_892_h_741_f_jpeg_s_126514]

一般来说，我们的写库也叫做主库，读库也叫做从库，在互联网架构中，这叫做**主从架构**，比如常见的架构：**一主多从**（详细的参考资料：[如何给老婆解释什么是 Master-Slave][Master-Slave]）

![主从架构][16b3afb5244ba5fe_w_1024_h_514_f_jpeg_s_46996]

针对读多写少的业务，我们还有优化策略，引入**搜索引擎和缓存**。

*  搜索引擎也相当于一个读库，使用搜索引擎的**倒排表**方式，能够大大提升检索的速度
 *  缓存则将**热数据**放入内存中，如果查询的数据在缓存中存在，则直接返回

![增加缓存和搜索引擎][16b3afb526d03269_w_929_h_750_f_jpeg_s_136859]

搜索引擎和缓存的参考资料：

*  [Redis合集][Redis]
 *  [什么是Lucene][Lucene]
 *  [Elasticsearch入门][Elasticsearch]

**注**：这里说的索引和缓存就未必特指ES和Redis，比如缓存我也可以用本地缓存而不一定是Redis的。这里用Redis和ES只是我画图方便。

继读写分离之后，数据库还是遇到了瓶颈，此时我们就可以采用**分库分表**策略了：

*  垂直拆分— 不同的业务数据分到不同的数据库
 *  水平拆分— 将同一张表的数据拆分到不同的数据库中（原因是这张表的数据量/更新量太大了）

![垂直拆分示例图][16b3afb526dcde7c_w_687_h_529_f_jpeg_s_50102]

注：单表行数**超过500万行或者单表容量超过2GB**才推荐进行**分库分表**(如果预计三年都达不到这个数据量，不要在创建表的时候就分库分表!) —《阿里巴巴 Java开发手册》

在数据存储方面，除了关系型数据库之外，如果有别的业务场景，可能还需要引入**分布式存储系统**

*  分布式文件系统
 *  分布式Key-Value系统
 *  分布式数据库

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数据库问题解决之后，应用也面临着挑战（应用的功能会越做越多，应用也随之越做越大），为了不让应用持续变大，这就需要**把应用拆开**，从一个应用变为两个/多个应用。

![应用拆分][16b3afb52ee1ad01_w_1029_h_534_f_jpeg_s_60328]

不同功能/模块之间的调用不再单纯通过本机调用，引入了**远程的服务调用**。

某个应用只有一台机器上运行着，如果这台机器上出现了问题，导致这个应用无法运行，这就叫**单点故障**。

## 最后 ##

这本书《大型网站系统与Java中间件》的前三章主要是铺垫什么是中间件、什么是分布式(从单机演进到分布式的过程)以及讲述了网站的架构演进过程，剩下的是回顾一些基础。比如说：

*  bio/nio/aio
 *  HTTP/Session
 *  JVM
 *  Java多线程以及并发的基础知识
 *  JUC包下的常见类

这些我都曾经多多少少都做过笔记，不妨在我的公众号下找找相关的文章。总的来说，还是读得很过瘾的！后面读完下面的章节，我会继续分享，敬请期待。

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[Master-Slave]: https://mp.weixin.qq.com/s/VF1_Ehat8GXkb9EqLUn6lg
[16b3afb5244ba5fe_w_1024_h_514_f_jpeg_s_46996]: https://user-gold-cdn.xitu.io/2019/6/9/16b3afb5244ba5fe?w=1024&h=514&f=jpeg&s=46996
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