大型网站后端架构设计

后端架构设计涉及很多方面，并且跟网站规模有很大关系，规模越大涉及技术越多，下面介绍一下超大型网站后端架构设计，以及包含哪些核心技术。

分层是架构设计一种重要方式，通过分层来讲问题很高隔离，后端架构可以分为三层，一层是接入层、服务层、存储层。

接入层通过LVS、HAProxy等技术将请求接入，将请求量转发给后边nginx+lua，在这一层通过 lua 扩展构建一些业务逻辑，性能很高。

服务层包含http 服务，http服务一般实现组合逻辑，Tomcat是http服务所在容器，http服务一般实现比如填充sku 属性、描述、图片、说明、介绍等信息业务逻辑。

服务层RPC服务一般是更为基层服务，比如提供个性化推荐BI服务，返回推荐sku列表或者文章素材列表。RPC服务实现服务横向扩展，以及实现业务纵向拆分，能够使团队按职能进行拆分。RPC服务目前用的比较多的是dubbo、spring cloud。

服务层包含Monitor监控服务，监控包含多个纬度。线上服务业务纬度，对线上服务性能比如tp99指标，对于可用率是否100%情况进行监控，并且可以设置报警阈值，当监控达到阈值进行相应报警。jvm监控，对jvm内存、cpu、线程数等情况进行监控。docker监控，对 docker 内存、进程数、线程数、网络、磁盘等进行监控。通过以上技术手段实现对线上服务可用率、性能、jvm、docker等资源使用情况监控。能够预防线上服务问题，以及线上出现问题后能够快速定位问题，查找问题原因从而解决问题。

服务层Zookeeper可以实现注册中心和配置管理下发等。Zookeeper作为分布式系统核心协作组件，在分布式系统中起着很重要作用。在服务端开发中Zookeeper也起着核心作用，比如用作微服务注册中心，管理微服务注册信息。或者基于Zookeeper实现配置管理工具，方便对于线上服务配置管理以及配置下发，从而实现秒级降级以及秒级配置更新。Zookeeper还可以用作分布式锁，协调多个微服务同步操作。比如微服务缓存更新，可以通过Zookeeper协调，避免后端数据库压力过大导致数据库服务过载或崩溃。

存储层 memcached 、 redis 可以用来作为缓存服务提升访问性能，在某些场景下redis也可以作为主要存储，比如推荐系统，访问量大，但是对于数据事务性要求不高，作为唯一存储时，需要注意缓存系统不稳定或性能问题，需要服务本地缓存通用数据以作为兜底，避免缓存不可用导致服务不可用。

存储层 mysql 、oracle作为关系型数据存储，使用场景是订单、支付等事务强需求场景下，这种场景下分布式nosql数据库对事务支持本身是不够好的，比不上传统数据库，这种场景下mysql、oracle是最优选择。

存储层hbase是一种基于列式存储，方便基于列进行数据分析，分析单列不需要涉及所有列性能会快很多。但不适合基于行查出所有列，因为列存储在不同位置，根据行取出所有列性能会比较差。

以及基于Rocksdb类分布式KV存储，存储基于磁盘可以进行持久化存储，优点存储量大并且能进行持久化，缺点是基于磁盘以及数据结构等多种因素，随机读性能没有redis那么高。所以适合写多读少场景。可以结合redis缓存，作为redis后端的持久化存储。

ES作为全文检索服务，适合于全文检索服务，Mysql就不适合作为全文检索使用，因为一篇文章，每个词都有可能被检索，全部构建索引索引会非常非常大。

java语言栈Spring是事实上Bean管理、以及托管整体配置工业标准。jdk是 java 基石，支持java运行以及庞大 工具 包，来支撑业务快速开发。jdk中容器、多线程、锁、io、nio等。方便应用开发实现高性能网络、磁盘等设备操作，方便应用使用多线程技术。

每一种技术都有它的适用场景，架构设计时要根据实际情况去用，有很多trade off的事情，不要强行复用，要根据实际场景无论是编程语言，还是存储，还是消息队列技术等，都要根据实际场景去合理使用，才能发挥出技术最大价值。

架构设计需要有全局感、整体感，需要从总体上对技术进行把握，下面专栏是学习架构提升架构水平很好选择，当下购买有返现。