如何设计网站架构

有很多人不了解如何设计网站架构，那么今天小编就在这里给大家分享一点我的小经验，希望可以给你们带来帮助。

方法/步骤

一般说来，除了当前的系统功能需求外，软件架构还需要关注性能、可用性、伸缩性、扩展性和安全性这 5 个架构要素

架构设计过程中需要平衡这 5 个要素之间的关系以实现需求和架构目标，也可以通过考察这些架构要素来衡量一个软件架构设计的优劣，判断其是否满足期望。

性能，性能是网站的一个重要指标，除非是没得选择，否则用户无法忍受一个响应缓慢的网站。

一个打开缓慢的网站会导致严重的用户流失，很多时候网站性能问题是网站架构升级优化的触发器。

可以说性能是网站架构设计的一个重要方面，任何软件架构设计方案都必须考虑可能会带来的性能问题。

在网站有很多用户高并发请求的情况下，可以将多台应用服务器组成一个集群共同对外服务，提高整体处理能力，改善性能。在代码层面，也可以通过使用多线程、改善内存管理等手段优化性能。

衡量网站性能有一系列指标，重要的有响应时间、TPS、系统性能计数器等，通过测试这些指标以确定系统设计是否达到目标。

随着互联网的不断发展，我们在进行服务器开发组织架构上通常会采用分布式架构方法来进行设计。今天，我们就一起来了解一下，微服务架构都有哪些特点。

InfoQ:你近的QConSanFrancisco提出的一个关键前提是，组织如果要从单体大型应用转变为基于微服务的体系结构就得要打破它们的庞大的整体流程。你能再进一步解释一下吗

RafaelSchloming:对于转变为微服务本身，人们实际上并不怎么关心，他们真正关心的是提升特性的完成速度。为了提升特征的完成速度就必需做出改变，而微服务只是这种改变所产生的一个附属物罢了。

对于组织来说非常常见的一种情况是，当他们发展到一个临界点，增加再多的人也不会提升特性的完成速度。当这种情况发生时，通常是因为组织用于产出特性的结构和/或过程成为了瓶颈，而不是人员的数量。

当一个组织遇到这种障碍，开始调查为什么这些特性似乎花费的时间远远超出了合理的资源，答案往往是，每个特性都需要太多不同团队的协调。

这会发生在两个不同的维度上。你的人员可以按职能划分为团队：产品与开发、质保与运维。你的人员也可以按组件划分:例如，前端与领域模型、搜索索引和消息通知。当单个特性需要跨多个不同的团队进行协调时，交付特性的控制因素是不同团队之间的沟通速度和效率。像这样组织结构的组织实际上是被一个庞大的整体过程所阻碍的，这个过程要求每个特性(在某种程度上)要有许多许多的组织来理解它。

InfoQ:那么如何解决这个问题呢

Schloming:为了把很多人用在一个问题上，你需要把他们分成团队，因为人们不能在非常大的群体中有效地沟通。你这么做的时候，其实就是在做出一系列的权衡。你所营造的是每支团队内部具有高保真的沟通和协调，而团队之间是低保真和相对较差的协调。

为改进一个组织内的特性完成速度，您可以将你的人组织成独立的、跨职能的、自给自足的特性团队，可以从头到尾自主掌控一个完整的特性。这将以两种方式提高特性的完成速度。先，由于不同的职能(产品、开发、质保和运维)都圈定于一个特性内，你就可以自定义该特性区域的流程了，例如，IT培训分享对于一个没有人正在使用的新特性，你的流程就不需要优先考虑其稳定性了。其次，由于该特性所需的所有组件都由同一个团队拥有，因此，要想赶紧推出一个特性，就可以进行更快速有效的沟通和协调。

我们将商品社会的基本行为抽象为服务的消费者和服务的提供者模式，在这个模式下几乎可以涵盖所有的商业行为。

但是，问题来了，到底谁是服务的所有者(owner)青岛电脑培训http://wwwkmbdqncn/发现大多数人会认为提供者是服务的所有者，所以在传统的企业中，IT应用系统对服务的生命周期负责，应用系统的产品经理来定义应用系统对外的服务接口。

这带来一个问题，同样的一类应用，由于实现的厂商不一样，所以各自的产品对外提供的服务千差万别，这就造成了服务的消费系统无所适从。

于是，我怀疑服务的提供者作为服务的owner来决定服务的生命周期甚至服务的定义是否具有合理性。

首先，我认为服务的消费者真正决定了服务的内涵，也就是需求决定服务，从这个意义上讲服务是消费者定义的，提供者只是根据消费者对服务的定义通过技术手段实现了服务，只是服务的外延。

这样看来，消费者是服务的理论上的定义者，而提供者是服务事实上的定义者，这两者在定义权上是有冲突的。

我认为，商业社会中解决冲突的最有效方法就是订立契约。

假如有一个虚拟的服务提供者从大量消费者的需求中抽象出共同的行为模式，这个行为模式因为能涵盖消费者某些消费需求，就能隐式的和消费者签订提供服务的契约了。

所谓隐式意思是说，虽然没有和消费者正式的签订合约，但是服务的合约内涵已经满足甚至超过任何一个消费者对此类服务的需求。

可以将这个单方面定义合约的角色称为服务产品经理，服务产品经理在一个企业中的角色更像一个真正的产品经理，他们对自己的产品(服务)负责，他们定义并描述服务在各个维度上的属性，并不断寻找合适的服务提供者提供更优质的服务水平。

我们有理由相信，在后SOA时代，随着社会分工的进一步精细化，企业内部的IT系统将逐步的减少，取而代之的是更专业化的外部专业系统。

而企业内部将会出现专职的服务产品经理来定义企业所需的服务，这些服务通过灵活的接口与外部专业系统对接，从而低成本、灵活高效的为企业提供高质量的IT服务。

在架构设计：文件服务的设计与实现一文中，通过实现一个文件服务来梳理了一个架构设计的一般流程，并得到如下静态架构图

本文继续聊聊文件服务中的子模块：「存储模块」的设计，包括：

前面的架构没有对存储进行特别设计，直接使用了本地存储。考虑到后期文件数量可能会越来越多，本地存储可能无法支撑，且本地存储的安全性也没有保障。为了便于后期扩展，需要对「存储」部分进行设计。

存储的方式有很多，本地存储、NAS、分布式存储，为了能支持不同的存储方式，需要对「存储模块」进行抽象。考虑到「存储模块」涉及到IO，是一个相对底层的模块。「上传」这个核心模块不能依赖于具体的存储，所以这里也需要对其进行依赖反转。

见紫色部分，UploadService调用了FileInfoRepository来存储FileInfo，而FileInfoRepository是个接口，具体实现由存储模块中的实现类来实现。

我们先看本地存储。最简单的实现，就是直接使用IO将文件写到对应的目录下就可以了。但是，本地存储会有如下几个问题：

下面我们针对上面的问题，来一个个的解决。

首先，对于多租户来说，在我们的架构中，实际对应的是Group，我们按照Group的不同，来划分目录即可。即 不同的租户有不同的文件根目录 ，后期某个租户迁移时，直接迁移对应目录即可。这也稍微解决了单目录文件数量多的问题。

对于单目录下，随着文件数量的增加导致访问速度下降的问题，我们该如何解决呢？

如果你做过分布式系统，那么想一想， 我们是否可以把单目录看成是一个服务器，访问目录下的文件看成是一个个的请求呢 ？如果可以，那解决单目录下访问速度慢的问题是不是就变成了「如何解决单服务器下，负载过高」的问题了？那解决服务端负载过高的方法是否适用于解决目录访问速度下降的问题呢？

我们从下面几个方面来分析一下：

首先来看「解决服务端负载过高的方法」！答案很明显： 分流+负载均衡 ！

分布式服务的负载均衡有几种方式呢？

再来看「目录访问和服务器的区别」，虽然可以把目录看成服务器，但是两者还是有区别的：

也就是说，对于目录来说，我们不需要考虑创建成本。

那么针对服务器负载高的解决方案是否适合目录访问呢？或者哪种方式适合目录访问呢？我们一个个来分析：

可以看到，主要的问题就是创建目录的问题！如何保证在目录数量改变时，不需要调整程序呢？

实际上git已经给出了答案：

也就是说，根据sha1散列的前两位对文件进行归类。这样既解决了目录创建问题，也解决了文件分布问题。可能的问题是，「sha1散列2^80次，可能会发生一次碰撞」。这个问题对于一般文件系统来说，好像也没有担心的必要。

解决了「单目录文件过多，导致访问速度下降」的问题，我们来看下一个问题： 数据安全 。

文件数据是存放在电脑磁盘上的，如果硬盘损坏，可能导致文件的丢失。这实际还是一个「单点问题」！

「单点问题」的解决方案是什么呢？ 冗余 啊！

最简单的方案就是定时去备份数据，可以有如下几种方案：

我们继续一个个的讨论。

首先是 人工备份 ，这是最low的方案，当然也是最简单的，即有人定期去备份就行了。问题是时效性不高，例如一天备份一次，如果磁盘在备份前坏了，那就会丢失一天的数据。同时恢复比较耗时，需要人工处理。

第二个方案是 代码实现 ，即在上传文件时，程序就自动备份。以上面的架构为例，可以添加一个BackupListener，当上传完成后，通过事件，自动备份上传的文件。同时下载时需要判定文件是否完整，如果有问题则使用备份数据。此方案时效性得到了保障，但是将数据备份和业务放到了一起，且需要编码实现，增加了业务代码量。

第三个方案是 libfuse ，libfuse是用户态文件系统接口。下面是libfuse官方简介：

简单来说，就是可以用libfuse构建一个用户态文件系统。之前在老东家做了一个日志分析平台，日志的收集就使用了libfuse，大致架构如下：

业务系统写日志到挂载的用户态文件系统中，用户态文件系统自动转发到了后续的处理中间件：redis、消息队列、文件系统。

在这里也可以用类似的功能，即在文件上传后，用户态文件系统自动备份。此方案解耦了文件备案逻辑与业务逻辑。

最后一个方案是 RAID ，即廉价冗余磁盘阵列。RAID不但可备份文件，还支持并发读写，提高上传下载速率。

常用的RAID有：RAID0，RAID1，RAID01/RAID10，RAID5和RAID6等。我们来看看这几种RAID的特点，以及是否适用于我们的文件服务。你会发现从RAID0到RAID6，又是一个从单点到分布式的过程。

看下面的两张图应该能更好的理解：

无论是RAID10还是RAID01，对磁盘的使用效率都不高。那如何提高磁盘使用率呢？就有了RAID3。

对于本地存储来说，RAID是个相对实用的解决方案，既能提高数据安全、快速扩容，也提高了读写速率。但是无论扩展多少磁盘，容量还是相对有限，吞吐也相对有限，同时由于其还是单点，如果文件服务本身挂掉，就会导致单点故障。所以就有了分布式文件系统。

分布式文件系统下次单独讨论！

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　1、超大规模 “云”具有相当的规模，Google云计算已经拥有100多万台服务器，亚马逊、IBM、微软和Yahoo等公司的“云”均拥有几十万台服务器。“云”能赋予用户前所未有的计算能力。

　　2、虚拟化 云计算支持用户在任意位置使用各种终端获取服务。所请求的资源来自“云”，而不是固定的有形的实体。应用在“云”中某处运行，但实际上用户无需了解应用运行的具体位置，只需要一台笔记本或一个PDA，就可以通过网络服务来获取各种能力超强的服务。

　　3、高可靠性 “云”使用了数据多副本容错、计算节点同构可互换等措施来保障服务的高可靠性，使用云计算比使用本地计算机更加可靠。

　　4、通用性 云计算不针对特定的应用，在“云”的支撑下可以构造出于变万化的应用，同一片“云”可以同时支撑不同的应用运行。

　　5、高可伸缩性 “云”的规模可以动态伸缩，满足应用和用户规模增长的需要。

　　6、按需服务 “云”是一个庞大的资源池，用户按需购买，像自来水、电和煤气那样计费。

　　7、极其廉价 “云”的特殊容错措施使得可以采用极其廉价的节点来构成云;“云”的自动化管理使数据中心管理成本大幅降低;“云”的公用性和通用性使资源的利用率大幅提升;“云”设施可以建在电力资源丰富的地区，从而大幅降低能源成本。

　　云计算对服务器的要求

　　在了解了云计算之后，我们再说回云计算服务器，现在对于云计算服务器没有一个明确的定义，也没有一个统一的标准。与传统服务器相比，传统服务器中，包含处理器摸块、存储模块、网络模块、电源、风扇等设备。

　　云服务器关注的是高性能吞吐量计算能力，关注的是在一段时间内的工作最总和。因此，云服务器在架构上和传统的服务器有着很大的区别。

　　架构上，云服务器体系架构包含云处理器模块、网络处理模块、存储处理模块与系统件理模块等。这种架构的优势使得云服务器可以大大提高了利用率，采用多个云处理器完成系统设计，引入低功耗管理理念完成对系统的集中冗余管理，同时在系统中省去了很多重复的硬件。

　　云服务器一般包括线程、核、处理器、网络、加速器等功能单元全部计算的总和。因此，云计算一般都有着庞大的数据输入量或海量的工作集。那么服务器应该具备哪些能力呢，我们详细的来说一说。

　　高密度

　　高密度低成本基本上已经是云服务器的基本要求了，按照云计算中心本身的特点，云服务器应该和云计算中心高密度、低功耗、低成本的特点相符，即主要面向大规模部署的云应用。高密度服务器能够减少延迟、提高反应速度。目前高密度服务器主要分为多路机架和刀片服务器。

　　虚拟化

　　服务器虚拟化的能力，可以说直接影响云计算的效果。由于服务器虚拟化技术实现了将高负载节点中的某些虚拟机实时迁移到低负载的节点，把多个低负载的虚拟机合并到一个物理节点，并将多余的空闲物理节点关闭，以提高资源的使用效率，使负载达到均衡，从而使上层应用的性能得到了保障，同时还达到了减少能耗的目的。

　　因此云计算利用服务器虚拟化技术可实现对虚拟机的部署和配置，通过对虚拟机的快速部署和实时迁移能大大提高系统的效能，还可通过对虚拟机资源的调整来实现软件系统的可伸缩性，确保系统能迅速从故障中恢复并继续提供服务，提高了系统的可靠性与稳定性。所以在购买云服务器的时候，服务器硬件虚拟化的支持程度是考量服务器的一个重要因素。

　　横向扩展

　　根据云计算的第一个特点“超大规模”来说，云计算服务器的横向扩展能力就变得至关重要，目前英特尔已经推出了横向扩展的存储解决方案，结合英特尔的硬件，可以对这种大量的文件访问提供更高数据库和更好的可扩展性，而英特尔万兆网卡可以结合英特尔虚拟化技术，为整个云计算的中心提供更高效、更安全以及更简化的方式，保证了云数据中心的灵活性。

　　并行计算

　　云计算在某种形式上来说就是分布式计算、并行计算、网格计算等一脉相传的技术路线，从概念上来说，可以把云计算看成是“存储云”+“计算云”的有机结合，而计算云就是指并行计算，因此，云计算的基础架构首先是要确保能实现并行计算。

　　总结：

　　综上所述云计算对于服务器本身的性能要求不是很高，但对于服务器的结构灵活性上来说有一定的要求，另一方面就是对于服务器的计算密度、虚拟化能力、以及是否能够实现并行计算的能力这几方面要注重的去考虑，所以我们再去挑选服务器的时候，结合上述的四点要求去做，以做到事半功倍的效果。