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  • 知名互联网公司网站架构图

    万次阅读 2018-06-24 16:54:17
    引言 近段时间以来,通过接触有关海量数据处理和搜索引擎的诸多技术,常常见识到不少精妙绝伦的架构图。除了每每感叹于每幅图表面上的绘制的精细之外,更为架构图背后所隐藏的设计思想所叹服。个人这两天一直在搜集...

    引言

    近段时间以来,通过接触有关海量数据处理和搜索引擎的诸多技术,常常见识到不少精妙绝伦的架构图。除了每每感叹于每幅图表面上的绘制的精细之外,更为架构图背后所隐藏的设计思想所叹服。个人这两天一直在搜集各大型网站的架构设计图,一为了一饱眼福,领略各类大型网站架构设计的精彩之外,二来也可供闲时反复琢磨体会,何乐而不为呢?特此,总结整理了诸如国外wikipedia,Facebook,Yahoo!,YouTube,MySpace,Twitter,国内如优酷网等大型网站的技术架构(本文重点分析优酷网的技术架构),以飨读者。

    本文着重凸显每一幅图的精彩之处与其背后含义,而图的说明性文字则从简从略。ok,好好享受此番架构盛宴吧。当然,若有任何建议或问题,欢迎不吝指正。谢谢。

    1、WikiPedia 技术架构

    WikiPedia 技术架构图Copy @Mark Bergsma

    来自wikipedia的数据:峰值每秒钟3万个 HTTP 请求 每秒钟 3Gbit 流量, 近乎375MB

    350 台 PC 服务器。

    GeoDNSA :40-line patch for BIND to add geographical filters support to the existent views in BIND", 把用户带到最近的服务器。GeoDNS 在 WikiPedia 架构中担当重任当然是由 WikiPedia 的内容性质决定的--面向各个国家,各个地域。

    负载均衡:LVS,请看下图:

    2、Facebook 架构

    Facebook 搜索功能的架构示意图

    细心的读者一定能发现,上副架构图之前出现在此文之中:从几幅架构图中偷得半点海里数据处理经验。本文与前文最大的不同是,前文只有几幅,此文系列将有上百幅架构图,任您尽情观赏。

    3、Yahoo! Mail 架构

    Yahoo! Mail 架构

    Yahoo! Mail 架构部署了 Oracle RAC,用来存储 Mail 服务相关的 Meta 数据。

    4、twitter技术架构

    twitter的整体架构设计图

    twitter平台大致由twitter.com、手机以及第三方应用构成,如下图所示(其中流量主要以手机和第三方为主要来源):

    缓存在大型web项目中起到了举足轻重的作用,毕竟数据越靠近CPU存取速度越快。下图是twitter的缓存架构图:

    关于缓存系统,还可以看看下幅图:

    5、Google App Engine技术架构

    GAE的架构图

    简单而言,上述GAE的架构分为如图所示的三个部分:前端,Datastore和服务群。

    前端包括4个模块:Front End,Static Files,App Server,App Master。

    Datastore是基于BigTable技术的分布式数据库,虽然其也可以被理解成为一个服务,但是由于其是整个App Engine唯一存储持久化数据的地方,所以其是App Engine中一个非常核心的模块。其具体细节将在下篇和大家讨论。

    整个服务群包括很多服务供App Server调用,比如Memcache,图形,用户,URL抓取和任务队列等。

    6、Amazon技术架构

    Amazon的Dynamo Key-Value存储架构图

    可能有读者并不熟悉Amazon,它现在已经是全球商品品种最多的网上零售商和全球第2大互联网公司。而之前它仅仅是一个小小的网上书店。ok,下面,咱们来见识下它的架构。

    Dynamo是亚马逊的key-value模式的存储平台,可用性和扩展性都很好,性能也不错:读写访问中99.9%的响应时间都在300ms内。按分布式系统常用的哈希算法切分数据,分放在不同的node上。Read操作时,也是根据key的哈希值寻找对应的node。Dynamo使用了 Consistent Hashing算法,node对应的不再是一个确定的hash值,而是一个hash值范围,key的hash值落在这个范围内,则顺时针沿ring找,碰到的第一个node即为所需。

    Dynamo对Consistent Hashing算法的改进在于:它放在环上作为一个node的是一组机器(而不是memcached把一台机器作为node),这一组机器是通过同步机制保证数据一致的。

    下图是分布式存储系统的示意图,读者可观摩之:

    Amazon的云架构图如下:

    Amazon的云架构图

    7、优酷网的技术架构

    从一开始,优酷网就自建了一套CMS来解决前端的页面显示,各个模块之间分离得比较恰当,前端可扩展性很好,UI的分离,让开发与维护变得十分简单和灵活,下图是优酷前端的模块调用关系:

    这样,就根据module、method及params来确定调用相对独立的模块,显得非常简洁。下图是优酷的前端局部架构图:

    优酷的数据库架构也是经历了许多波折,从一开始的单台MySQL服务器(Just Running)到简单的MySQL主从复制、SSD优化、垂直分库、水平sharding分库。

    1.简单的MySQL主从复制。

    MySQL的主从复制解决了数据库的读写分离,并很好的提升了读的性能,其原来图如下:

    其主从复制的过程如下图所示:

    但是,主从复制也带来其他一系列性能瓶颈问题:

    写入无法扩展

    写入无法缓存

    复制延时

    锁表率上升

    表变大,缓存率下降

    那问题产生总得解决的,这就产生下面的优化方案。

    2. MySQL垂直分区

    如果把业务切割得足够独立,那把不同业务的数据放到不同的数据库服务器将是一个不错的方案,而且万一其中一个业务崩溃了也不会影响其他业务的正常进行,并且也起到了负载分流的作用,大大提升了数据库的吞吐能力。经过垂直分区后的数据库架构图如下:

    然而,尽管业务之间已经足够独立了,但是有些业务之间或多或少总会有点联系,如用户,基本上都会和每个业务相关联,况且这种分区方式,也不能解决单张表数据量暴涨的问题,因此为何不试试水平sharding呢?

    3. MySQL水平分片(Sharding)

    这是一个非常好的思路,将用户按一定规则(按id哈希)分组,并把该组用户的数据存储到一个数据库分片中,即一个sharding,这样随着用户数量的增加,只要简单地配置一台服务器即可,原理图如下:

    如何来确定某个用户所在的shard呢,可以建一张用户和shard对应的数据表,每次请求先从这张表找用户的shard id,再从对应shard中查询相关数据,如下图所示:

    是如何解决跨shard的查询呢,这个是个难点,据介绍优酷是尽量不跨shard查询,实在不行通过多维分片索引、分布式搜索引擎,下策是分布式数据库查询(这个非常麻烦而且耗性能)。

    缓存策略

    貌似大的系统都对“缓存”情有独钟,从http缓存到memcached内存数据缓存,但优酷表示没有用内存缓存,理由如下:

    避免内存拷贝,避免内存锁

    如接到老大哥通知要把某个视频撤下来,如果在缓存里是比较麻烦的

    而且Squid 的 write() 用户进程空间有消耗,Lighttpd 1.5 的 AIO(异步I/O) 读取文件到用户内存导致效率也比较低下。

    但为何我们访问优酷会如此流畅,与土豆相比优酷的视频加载速度略胜一筹?这个要归功于优酷建立的比较完善的内容分发网络(CDN),它通过多种方式保证分布在全国各地的用户进行就近访问——用户点击视频请求后,优酷网将根据用户所处地区位置,将离用户最近、服务状况最好的视频服务器地址传送给用户,从而保证用户可以得到快速的视频体验。这就是CDN带来的优势,就近访问。

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  • 知名互联网公司系统架构图

    万次阅读 2018-06-25 16:15:06
    Don't Rrepeat Yourself——肯特·贝克,极限编程创始者 不要重复你自己,简称 DRY,这是面向对象编程中的基本原则,想必各互联网企业的代码都经历过语句、函数、类等一步步抽象模块化至一系列架构图。 技术人在成长...

    Don't Rrepeat Yourself——肯特·贝克,极限编程创始者

    不要重复你自己,简称 DRY,这是面向对象编程中的基本原则,想必各互联网企业的代码都经历过语句、函数、类等一步步抽象模块化至一系列架构图。

    技术人在成长过程中见过大量高度精简但不简单的架构设计,从 2012 年开始起,我们已经累积举办了 7 场 ArchSummit 全球架构师峰会,沉淀了大量来自 Microsoft、Google、Facebook、Twitter、阿里巴巴、腾讯、百度等技术专家的架构实践。

    复刻每一场演讲并不现实,于是我们决定试图从 ArchSummit 过去的分享中,每期为各位总结各厂中已发布的架构图,如果你有想了解的某厂架构设计,欢迎留言,我们极力为你争取。

    但是,架构图并不能代表各位专家所分享的全部内容,希望能给予你多一点启发和思考。

    知名互联网公司系统架构图

    Twitter | 搜索引擎架构

    此图来源于 2016 年 Twitter Staff Software Engineer 庄易在 ArchSummit 北京站的分享

    Paypal | KV 存储与风控在线服务

    此图来源于 2016 年 Paypal Software Engineer 李欣在 ArchSummit 北京站的分享

    阿里巴巴 | 阿里小蜜技术实践

    此图来源于 2016 年阿里客户体验事业群高级技术专家陈海青在 ArchSummit 北京站的分享

    腾讯 | 微服务在微信的架构实践

    此图来源于 2016 年腾讯专家工程师许家滔在 ArchSummit 北京站的分享

    京东 | 核心中间件架构

    此图来源于 2016 年京东中间件负责人何小锋在 ArchSummit 北京站的分享

    滴滴 | LBS 系统架构

    此图来源于 2016 年滴滴技术总监盛克华在 ArchSummit 北京站的分享

    唯品会 | 选购系统架构

    此图来源于 2016 年唯品会资深架构专家张广平在 ArchSummit 北京站的分享

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  • 当今互联网架构图

    千次阅读 2019-03-04 20:22:56
    当今互联网项目架构图 所用到的技术包括但不限于: Nginx Zookeeper ActiveMq Redis MongoDB介绍:https://blog.csdn.net/qq_41969358/article/details/87866971 docker介绍: ...

    当今互联网项目架构图

    在这里插入图片描述
    所用到的技术包括但不限于:
    Nginx
    Zookeeper
    ActiveMq
    Redis
    MongoDB介绍:https://blog.csdn.net/qq_41969358/article/details/87866971
    docker介绍: https://blog.csdn.net/qq_41969358/article/details/88111141 (编写中)
    单点登录 :https://blog.csdn.net/qq_41969358/article/details/87777886
    分布式任务调度:https://blog.csdn.net/qq_41969358/article/details/87797390

    持续跟新中

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  • 一、小型公司网络架构 狗子是某大学计算机专业本科应届毕业生,由于自己的技术不错,再加上互联网产业的巨大利润的驱使,狗子决定走上创业这条路,于是,狗子联合了同学二黑,鸡子,狗蛋等人花费了几个月的时间写出...

    一、小型公司网络架构

    狗子是某大学计算机专业本科应届毕业生,由于自己的技术不错,再加上互联网产业的巨大利润的驱使,狗子决定走上创业这条路,于是,狗子联合了同学二黑,鸡子,狗蛋等人花费了几个月的时间写出了一套网站,是关于足球资讯的pc端网站加上手机APP客户端。现在产品测试成功了,准备发布了,狗子想到了两个问题:

    1.网站需要服务器

    狗子之前所有的代码测试都是在本地服务器或者局域网上进行的,现在需要把产品发布到外网上,让所有的人都能访问,因此再用自己的电脑当服务器显然很不现实,于是,狗子去买了一台服务器,在上面装了jdk,tomcat,mysql等必备环境,把网站搭了起来,又经过了很多测试,运行毫无问题了,通过网站的ip可以访问并且实现功能了,而且app的后台也在服务器上测试成功了,目前公司的架构如图所示:
    在这里插入图片描述
    那么问题又来了:

    2.网站需要域名

    显然,如果让各地的用户需要记住你服务器的ip地址才能访问你的网站的话,那是会被用户拿刀追着砍的。因此,狗子需要一个便于记住的域名,以后在浏览器输入这个域名就能够访问这个网站,所以,狗子拿着申请下来的各种资质,找到了域名贩卖商,一般是腾讯阿里巴巴这种代理贩卖商,花了一笔钱,从它们的手上购买了域名,彻底实现了网站通过域名就能访问的功能。这里需要讲解一下通过域名访问的原理:

    域名访问原理

    通过ip访问相当于用户直接访问输入的ip所指向的服务器,而通过域名访问,是用户输入域名之后,请求先被发送到域名管理者所控制的DNS服务器中,DNS服务器中有一个数据库,数据库中存有这个域名所对相应的ip地址,DNS服务器当了一个中间人,将请求转发到这个ip地址对应的服务器,就实现了通过域名访问,因此,通过域名访问本质上还是通过ip访问。那么,狗子公司的架构图就应该是下面这样:
    在这里插入图片描述

    解决了这两个问题,狗子的产品顺利的发布了,经过一两个月的运营,慢慢地发掘了一小批用户,实现了小幅盈利,狗子开始沾沾自喜了,原来,挣钱就这么容易啊。然而很快,现实给了初出茅庐的狗子当头一棒:一个连黑客都算不上的恶意用户,通过自己写的一个小小的程序,居然把狗子的服务器搞崩了,这是怎么一回事呢?

    服务器防火墙概念

    读者可能也了解一些,用户通过网站向服务器发送请求,服务器处理请求再对用户进行响应对服务器的内存是有开销的,但是,读者可能不清楚的是,这种开销有多么大。每当一个用户向服务器发送请求,服务器都要启动一个线程去处理这个请求并且响应给用户。这之中耗费的服务器内存差不多是1mb以上级别的,更别说是再加上其中的服务器处理数据进行的各种操作了。也就是说,用户发送一个东西,服务器会损失1mb以上的内存,多发几个,服务器就该受不了了。

    攻击狗子服务器的人就是写了一个简简单单的小程序,重复多次地向服务器发送请求,服务器在短时间之内没有这么多内存去处理这么多请求,自然就宕机了,就崩了。

    搞懂了这些,狗子自然就想出了应对策略,于是,他给自己的服务器开启了防火墙,通过配置防火墙,实现了禁止同一个用户在短时间内重复多次频繁发送请求,他的服务器也可以安心地工作了。

    当然,有的读者可能会问了,那么,防火墙禁止了单一用户短时间内多次重复发送请求,那么如果我是一个黑客,通过种木马等黑客手段控制了数以千计甚至更多的其他用户的电脑,让这些不同的电脑去短时间内攻击服务器,可不可以攻击成功呢?答案是确实可以,这些被控制的电脑就是DDOS攻击中的肉鸡,这里有些跑题了,在本文不再赘述。注意,配置这种拦截单一ip防火墙只是基本操作,甚至买来的服务器会自带。之所以狗子的服务器没有是因为只有他足够的“初出茅庐”,才能给读者解释清楚:)。

    那么,我们现在的架构图就应该是这样:
    在这里插入图片描述

    二、中型公司网络架构

    狗子的公司越办越大,越来越多的用户开始使用他的软件看各种足球咨询,而且,用于用户的基数变大了,每天增长的用户数量都在变多,以前可能是每天有十个新用户,那么现在就是每天有了一百个新用户。在一个晚上的服务器宕机事故出现之后,狗子终于意识到,自己的单台服务器应对日益庞大的用户群已经开始体力不支了。于是,他用了之前积攒下来的收益,又购入了三台服务器,并且用其中一台服务器单独运行数据库,作为数据库服务器。

    那么现在问题来了,这四台服务器怎么一起使用,同时服务于一个网站的运营呢?

    解决方案有两个:

    1.三个服务器同时运行相同的代码,在代码页设置三个用户入口,如果用户进入一个入口发现进不去,就选择另一个入口,每个入口对应一台服务器

    这样做的好处是简单方便,直接把代码往另外两个服务器一拷贝 然后更改一些其中的设置,再设置三个入口就行了。但是缺点也是很明显的,显然用户的第一反应都是点击第一个入口,只有当第一个入口进不去的时候才会选择另外两个服务器,而且等到以后用户数量越来越大,难道我们要设置几十几百个入口让用户一个一个去试吗?这显然又是一个被用户追着拿刀砍的行为。(当程序员可以体验死亡如风,常伴吾身的感觉)所以,这个方法显然不太现实,不过这个方法也是有它的应用场景的,比如说在一些学校的官网的在校生入口,由于在校生是毕业一批又新来一批,所以用户体量不会有太大的增长,因此才可以使用这个方法。这种方法的架构图是这样的:
    在这里插入图片描述

    2.负载均衡

    狗子咨询了一些在中大型互联网公司的学长,终于找到了一种解决这个问题还不像第一种方法那样容易有生命危险的办法,那就是nginx。

    nginx是个什么东西呢?是用来做服务器负载均衡的,说白了就是当用户发送请求的时候,先经过nginx这个中间人,nginx会去感受哪个服务器比较闲,就会把请求发送到这个比较闲的服务器上去,这样运行多了,就可以做到每个服务器相对的负担比较平衡,这就是负载均衡。nginx可以放在服务器本机,也可以放在单独的一个服务器中,nginx这个中间人会向各个服务器分发请求,并且nginx的性能十分高超,每秒百万级以下数量的请求都可以处理。你可能要问了,如果狗子把nginx单独放在一个服务器上,那么他的三台服务器怎么对应到同一个域名上呢?他是否需要给每个nginx分发的服务器也就是那三台购买三个域名呢?当然不用,事实上,现在我们对外的公共ip已经变成了安装nginx的服务器的ip了,也就是说,我们只要把域名映射到这个nginx服务器就可以了,然后nginx中会有配置,我们只要在配置中写下三个服务器的ip,nginx以后就能把请求分发过去了。那么,我们现在的架构图就变成了下图这样:

    在这里插入图片描述
    狗子还想对服务器做做优化,像是session这种东西,只是简简单单的一个session请求,却要耗费服务器那么多的性能,有没有一种方法,能够对这方面做一些改进呢?

    当然有,解决方案就是redis。

    redis的作用

    redis是一种数据库,我们比较熟知的数据库有mysql,sqlServer,oracle等,那么这个redis又是个什么玩意?
    redis和上述几种数据库不同,它是缓存数据库,也就是说,redis是致力于短时存储的,redis并不是从硬盘中拿取和处理数据,它对数据的处理都是在内存中,由于内存的数据处理速度不知道比磁盘高到哪里去了,所以redis的性能也是碾压mysql,sqlServer,oracle这种数据库的,这无关于软件优劣,纯粹是因为硬件层面的因素。不过redis因为是在内存中,因此只要机器一关闭,内存中redis存储的东西就会消失了,不过redis也可以将数据持久化存储到mysql这些数据库中,但是一涉及到对硬盘的操作,redis的性能就下来了。因此,我们的redis常常是用来存储像是用户的登录状态这种短时需要的数据,而去把用户登录注册的时间备份到硬盘上的数据库。那么,我们现在的架构图就变成了如下这样:
    在这里插入图片描述
    又过了一段时间,随着用户体量越来越大,数量级达到了上万上十万的时候,狗子发现一直以来,自己都忽略了一个问题,尽管自己增加了服务器,加了负载均衡,还启用了redis缓存数据库,为了使用户访问的速度增加还有让服务器的负载不那么大,但是,网站处理数据的方式本质上是对数据库进行增删改查,而现在我们的数据库服务器只有一台,数据库处理数据本身就是一项复杂耗费内存的工作,现在的一台数据库服务器更是杯水车薪,因此,在中小型公司的网站架构中,最先撑不住的往往是数据库服务器。

    当然,狗子又有了解决办法。他又购入了两台服务器当作数据库服务器,然后把数据库进行了分库分表的操作,分别把数据存在三台数据库服务器上。当然狗子觉得这还不够,因此,他又使用了一种技术,将数据库进行了读写分离。

    读写分离理解起来很简单,和它的字面意思一样,就是把从数据库中写入数据和从数据库中拿取数据进行分离,以此来达到减少数据库服务器负担的作用。用来读取数据的服务器和用来写入数据的服务器会在用户进行操作之后延迟一段时间进行数据同步,一般来说延迟时间不会太长,很可能用户都不会觉察到。那么,我们现在的架构图就变成了下图这样:
    在这里插入图片描述
    可以看到,我们的图上新出现了“集群”这个词,不错,互联网经常提及的xxx集群终于在我们眼前解开了神秘面纱,也就是多台服务器同时协同处理事务,就可以称作一个服务器集群。

    三、大型公司网络架构

    时光飞逝,转眼间五年的时间过去了,狗子已经从一个中小型互联网公司的小老板摇身一变成了一个上市公司总裁,和马云马化腾等it行业巨佬互动成了他的日常,他的一句话可以动摇it界,他的网站也拥有了上亿的用户。。。。。

    到了这种程度,狗子的公司网络架构已经变成了下图这样:
    (内容比较多,看不清记得放大哦)
    在这里插入图片描述
    能支持上亿人访问的服务器肯定不止这么几个,只是象征性地画了几个。同时,我们把redis服务器与mysql服务器进行了连线,是因为我们前面说过redis可以将数据存入持久性数据库,这里我们可以用来记录登录时间之类的信息。同时,图中的mysql服务器是重叠在一起的,不要以为仅仅只有两台服务器。

    随着公司变为巨头,狗子的经验不断累积,他发现自己的公司虽然体量很大,开发的产品越来越多,功能越来越全面,但是总是有那么一部分的功能是重复的。假如在一个新的页面或者产品中,刚开始开发时有那么10%是和以前开发过的页面或者产品的功能是重复的,那么,等到这个新东西的功能开发接近完善的时候,就可能会有70%的功能和从前开发的一样。仔细想想这是一件很可怕的事情,狗子居然画了70%的开发时间和开发成本在做以前早就做过的事情。

    这狗子就不能忍了,于是他想到了一个好办法,既然面向对象编程语言中有封装的这种概念,把代码的重复部分封装起来便于重复使用,那么产品和产品之间为何不能封装相同的东西便于使用呢?

    于是,他开始实现微服务的概念,解释起来可能一上来比较难于接受,我们先来看,刚刚我们的架构图中的产品实际上可以看成一整个系统,假设这个系统叫做系统A。那么,我们现在开发出来了其它的各种产品或者各种页面,也可以看作是新的系统B和系统C。现在,系统ABC之间有很多重复的部分,于是,我们想到了将这些重复的部分放到一起,供三个系统同时调用。那么实际上,这个重复的部分就是被封装起来的微服务,微服务是一种模块化开发,把产品的功能提炼成多个模块,在开发时把模块拼接起来,就可以省去大量的工作。为了实现一个模块,模块中也需要带有服务器集群等东西。听了这些,我们下面的架构图看起来应该没有那么难懂了:

    在这里插入图片描述
    这些是一种开发理念,一种思想,有了这种思想,才能在成千上万的用户需求之间找到共通,提升开发效率,节省成本。

    这种理念的具体实现就是目前非常常用的Rpc框架,有兴趣的小伙伴可以去了解一下,比较常用的一个是dubbo,一个是spring cloud,如果读者有幸能进入比较大型的互联网公司,接触到其中的源码的话,会发现他们的项目都是互相依赖的,这种互相依赖的关系的实现就是基于rpc框架和maven,在完成需求代码的时候,常常需要顺着一条线去浏览修改好几个相关的项目,在项目运行的时候,都是通过http协议调用rpc框架中相互依赖的项目的,这样的好处也是显而易见的,就是我们前面说的那些,解耦,降低项目开发重复度,节省开发成本,便于维护。

    狗子有了这种思想,并实现了他,终于打败了所有竞争对手,迎娶白富美,走上了人生巅峰。




















    后来,他梦醒了。。。

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