更好的阅读体验 \large{\color{red}{更好的阅读体验}} 更好的阅读体验
前言
可以将某个项目或产品的架构体系按照如下方式分层：
- 业务层面：项目业务体系
- 技术层面：
- 数据架构：数据持久层策略
- 应用架构：应用层的实现方式
- 部署架构：部署方式，自动化持续集成等策略
针对每一层也随着时间的变化而变化。
业务架构
单体模式
早期的互联网产品多为单体系统，特点是以业务为导向，往往形成业务团队各自为战，在新业务线出现时需求大量增长。
这里补充部分业务模式的概念：
- B2B：企业与企业之间的供销模式
- B2C：企业面向消费者的交易模式
- C2C：消费者与消费者之间的交易模式
- O2O：线上与线下业务混合模式
随着公司的业务发展，业务层面会不断向 B2B、B2C 等扩张。
这就引出了单体架构的局限性：
- 功能冗余：B2B、B2C 会有相同的业务重叠，导致多个单体系统功能近似或冗余
- 数据不互通：多个跨域业务下，对于同一用户群体的数据不能互相沟通
功能冗余会带来成本的浪费（开发运维成本），数据的不互通带来业务壁垒，跨域业务间数据难以打通。
中台战略
为了解决单体架构带来的问题，阿里在 2015 年提出了中台战略，这是一种企业架构，而不是单纯的技术层面。
这里再细化一下单体系统相较中台战略的局限性：
- 技术和业务架构上：
- 单体系统功能重复，而抽调出中台可以大幅减少冗余代码的开发
- 业务集成度高，开发和运维成本高，而中台模式下，基础业务也下沉到技术部门，甚至通过技术反推业务发展
- 对于多变的需求，中台战略可以将业务细化分层，上层业务针对产品快速迭代，下层业务持续沉淀，为上层业务封装底层接口
- 组织架构上：
- 单体架构下，往往是每个项目就是一个团队，团队随项目扩张不断增大或重组复用，利用率低
- 中台模式下，可以将上层业务和下层业务的团队分离，并将各个中台单独立项，提高利用率
除此之外，中台战略在业务扩展方面具备先天性优势：
去中台化
虽然中台战略看起来已经足够优秀，但目前又呈现出了去中台化的趋势。
在大市场不断跟风的情况下，中台战略暴露出来的问题也越来越多：
- 中台战略需要过硬的技术支撑，大部分的公司没有完善的中台构建方案
- 公司业务差距太大，中台复用度不高，中台带来的生产价值远远小于中台的开发和运维成本
- 高度依赖中台的业务体系之间，耦合度严重提高
甚至中台战略的鼻祖——阿里的中台战略发展也没有达到预期，在反垄断的大背景下，减少大而集中的部门，拆分不同业务线独立发展，降低耦合。
数据架构
单体模式
早期的单体项目业务简单，一般只需要单体数据库（多为 MySQL），但随着业务体量不断增大，这一时期往往引发追逐商业大型数据库（Oracle）。
单体数据库架构多见于早期的 JavaWeb 和 SSH 项目：
- 通过 JDBC 直连，简单直接
- 数据库用 MySQL，或大型商业 DB
- 单库上的机器 IO 及 cpu 性能很快达到上限
主从读写
淘宝以前就是 MySQL，后来更换为了 Oracle，直到 2007 年又从 Oracle 回迁为了 MySQL，这个历程中实现了主从库的部署与读写分离。
这一架构的特点如下：
- 应用层连接多个数据库，数据库之间形成主从关系，主库为写，从库上读，分离读写压力
- 数据库集群策略，一主多从或双主单写，提升数据层的容灾和高可用能力
但是这一架构也避免不了带来新的问题：
- 数据不一致：主库到从库之间数据要进行同步，不同的数据同步策略会产生对应的问题
- 单库瓶颈：业务越来越多，表数量越来越多，甚至可能会出现单个库几百张表的现象
- 数据局限：依然无法解决单表大数据的问题
分库分表
为了解决单库的数据局限性问题，又引入了分库分表的解决方案：
- 水平分库：将一个库的数据拆分到多个库中
- 水平分表：将一张表的数据拆分到多个表中
- 垂直分表：将一张表的多个字段拆分到多个表中、
对于垂直分库，一般是分布式架构下，按照业务将数据库进行拆分，保存不同的表和数据。
对于分库分表也会不可避免地带来新的问题：
- 分库：不同的数据库，所以无法使用数据库事务，而分布式事务的效果并不理想，多采用幂等和最终一致性方案
- 分表：拆了再聚合是一对矛盾，例如按下单时间维度的分表，需要按用户排序统计变得异常困难
高速缓存
数据库往往是系统的瓶颈，即便通过垂直分表可以将冷热数据进行分离，但从本质上仍然无法提升 IO 瓶颈。
因此，又提出根据数据的冷热划分，热点数据如类目、商品基础信息放在告诉缓存中，再其他数据延迟加载方案：
- redis：性能可靠，纯内存，自带分片，集群，哨兵，支持持久化，几乎成为当前的标准方案
- memcache：性能可靠，纯内存，客户端需要自己实现，无持久化
- ehcache：非分布式，简单，易维护，可用性一般
引入缓存，在实际生产中也会遇到问题：
- 缓存击穿：单一 Key 失效，遇到大量请求压垮数据库
- 缓存雪崩：大量 Key 失效，遇到大量请求压垮数据库
- 缓存穿透：不存在的 Key，遇到大量请求压垮数据库
- 数据不一致问题：数据库更新，缓存也要更新保持一致性
数据多样化
数据库和缓存只是一种基本的存储手段，除了这些，其他各种形式的存储结构和存储需求也相继涌现：
- NoSQL：非关系型数据库，如：Redis，MongoDB，Neo4j
- 分布式文件存储：存储不同文件，如：Hdfs，Fastdfs，CephFs，MinIO
- 搜索引擎：解决海量数据搜索问题，如：Lucene，Elasticsearch
针对这些需求，带来的架构层面的挑战也是巨大的：
- 数据可靠：面对高并发等场景，要保证数据服务的高可用
- 数据运维：多数据服务下，对应系统的容灾措施也相应复杂，维护成本水涨船高
- 数据安全：要求能够针对不同数据的访问权限进行隔离
应用架构
单机调优
互联网早期项目模式多为 MVC 模式：
- Model： 模型代表一个存取数据的对象或 JAVA POJO。它也可以带有逻辑，在数据变化时更新控制器。
- View： 视图代表模型包含的数据的可视化。
- Controller：控制器作用于模型和视图上。它控制数据流向模型对象，并在数据变化时更新视图。它使视图与模型分离开。
这一时期的项目单机特点是：
- 每个项目独立为一个 MVC 结构，部署在应用服务器上（tomcat、jboss、websphere，weblogic）
- 需求迭代快，项目体量越来越大，一个 war 包动辄几百兆
- 技术方案不成熟，有大量历史问题遗留（屎山）
由于各种各样的单机性能瓶颈问题，这一时期的项目往往都推崇 JVM 单节点调优。
动静分离
为了解决单机瓶颈，又提出应用服务集群的动静分离的方案：
- 静态响应：tomcat 对静态文件响应一般，提取静态文件，直接由nginx响应
- 动态代理：后端 api 通过代理转发给 tomcat 应用机器（集群）
在这一时期的项目特点是：
- 项目结构大幅调整，由原来的一体化 MVC 转换为后端api + 前端形式
- 前后端的分工变得更明确，互相并行开发，独立部署
这一时期大量的 Apache + tomcat 已初具前后端分离架构的雏形，直到后来被 nginx 几乎一统江山
SOA
单纯的动静分离只解决了自己服务的项目结构，跨项目接口调用时，必须经过 rest 请求，不利于服务之间的交互。
因此又提出了面向服务的架构——SOA：
- SOA 是一种建设企业T生态系统的架构指导思想，SOA的关注点是服务
- 服务是最基本的业务功能单元，通过将业务系统服务化，可以将不同模块解耦
- 各种异构系统间可以轻松实现服务调用、消息交换和资源共享
对于 SOA 的落地目前有两种主要表现形式：
- 分布式服务化：采用 SOA 去中心化的落地方式，典型的落地的技术栈：Dubbo + Zookeeper，服务之间依靠 RPC 框架互相调用
- 集中式管理：偏重于以 ESB 作为基础支撑技术，以整合集成为核心，将各个新旧系统的业务能力逐渐在 ESB 容器上聚合集成
这一阶段的项目特点鲜明，技术难度大：
- 界限把控：服务的粒度、拆分和公共服务提炼需要架构师的全局把控，设计不好容易引发混乱
- 部署升级：服务数量增多，人工部署变的不现实，必须借助自动化运维
- 服务可用性：抽调的微服务因需要被多个上层业务共享，对系统整体的容灾能力要求提高
- 熔断和限流：做好服务熔断和限流，提防服务单点瓶颈造成整个系统瘫痪
微服务
当分布式架构成为时代主流后，一种基于 SOA 的升级版——微服务架构也横空出世，它和分布式架构的主要区别如下：
- 微服务架的拆分颗粒度更细、更小，中台化得以实现
- 服务的治理强，容易构建成熟的容灾和高可用集群体系
- 微服务的技术栈更全、更成体系，技术栈钱内部的技术组件也是基于微服务的思想来做的
同时，这种架构也有需要平衡的地方：
- 服务拆分：拆分粒度并非越小越好，太小会带来部署维护等一系列成本的上升
- 接口约束：系统增多，各个服务接口的规范化日益重要，要求有统一的服务接口规范，推动企业消息总线的建设
- 权限管理：服务之间的接口要做好鉴权，借助 oauth2 等手段，实现服务之间的权限认证
部署架构
单机部署
最早的单机项目部署方案大多为：
- 采用 web 包部署与发布，db 等资源同台机器连接，例如早期采用 tomcat + war 的形式，后来则是 java -Jar，
- 单机性能达到瓶颈后，只能通过提升机器配置的方式来提升性能，成本较高
这种单机部署架构在业务发展的初始阶段尚可支撑，但随着访问量的上升，这种部署架构无法达到业务的性能要求。
角色划分
如果项目再大一些，可以把数据库、缓存、消息等中间件剥离出去，单独机器来部署：
- 多台机器：tomcat 与 mysql 各自独占机器资源
- 针对性扩容：tomcat 应用机更注重 cpu 的运算和内存，mysql 更注重 IO 与磁盘性能，针对各自情况扩容
在这种方案下，可以将 dba 分离出来单独维护数据库服务器，但同时也带来了数据安全方面的问题。
应用集群
应用集群部署带来的最大优势就是——负载均衡，此时期常见技术栈为：
- apache：早期负载均衡方案，性能一般
- nginx：七层代理，性能强悍，配置简洁
- haproxy：性能同样可靠，可做7层或4层代理。
- lvs：四层代理，性能最强，linux 集成，但配置麻烦
- f5：四层代理，硬件负载
这一方案的特点是：
- session 会话：集群环境下，用户登陆需要分布式 session 做支撑
- 分布式协同：分布式环境下对资源的加锁要超出线程锁的范畴，上升为分布式锁
- 调度问题：调度程序不能多台部署，容易跑重复，除非使用分布式调度，如 elastic-job
- 机器状态管理：多台应用机的状态检测与替换需要做到及时性，一般 niginx 层做故障转移
- 服务升级：滚动升级成为可能，灰度发布
对于更大的部署，往往采用多层代理：
- 动静态均有多个 nginx 负载，入口统一交给 lvs 负载
- 但是 lvs 依然是单一节点，即使 keepalived 做到高可用，流量仍然需要在唯一入口进入
异地访问
为了提升系统的物理容灾能力，解决机器部署的扩容问题，又产生了多机房部署策略：
- 将相同的系统部署多份，分散到异地多个机房，或者电信、移动等多个网络中
- 不同地点，不同网络接入的用户，有了不同的访问入口和选择
此时，对于异地访问也有对应的访问策略：
- DNS 轮询：通过 DNS 的策略轮询调用，可以实现机房层面的扩容
- CDN：就近原则，使用户获得就近的机房访问相关资源
多机房部署成本较高，一般只有规模较大，具有强硬的市场支撑的公司才会使用，同等条件下远不如上云来的实惠
云平台
近年来，针对中台化的建设及微服务数量的飙升，在快速部署和资源弹性伸缩的需求下，容器化与云平台开始大火。
云平台部署下，常见的技术方案为：
- 虚拟化：vm 方案，Openstack，Vmware，VirtualBox
- 容器化：docker
- 持续集成：Jenkins，CI/CD
- 编排：swarm，k8s，k3s
- 云化：私有云到企业云
云平台部署与传统部署方式最大的优势在于资源的灵活扩容和回收，针对活动期间弹性扩容，非活动期间回收闲置资源。
但同时云平台部署需要运维层面的高度支撑，门槛较高，其次，对应风险上，云瘫痪也会造成不可计量的损失，要对系统风险进行合理预估
总结
纵观今年互联网架构的演变，不难看出没有任何体系是一成不变的，架构体系往往随着业务需求不管革新。
因此，架构要服务于业务，而不能脱离业务存在，任何架构的设计都要贴合实际的业务场景。
在技术上不断收敛，因为引入新技术必然会带来新问题，尽量追求原生，降低项目的开发和维护成本。
对于架构的扩展性要适度取舍，要考虑到互联网产品的周期，不能过分保留。
