前言

那么这里博主先安利一些干货满满的专栏了！

首先是博主的高质量博客的汇总，这个专栏里面的博客，都是博主最最用心写的一部分，干货满满，希望对大家有帮助。

• 高质量博客汇总

然后就是博主最近最花时间的一个专栏《Docker从认识到实践再到底层原理》希望大家多多关注！

• Docker从认识到实践再到底层原理

博客参考：比特就业课

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第一章-技术架构

单机架构

简介

所有的服务都部署到一台服务器上。

简单来说，就是全部都放在一台服务器上。

出现原因

在互联网初期，使用量有限，一个单机服务器架构就能够满足要求。

技术案例

相关软件：

• Web 服务器软件: Tomcat、Netty、Nginx、Apache 等

• 数据库软件:MySQL、Oracle、PostgreSQL、SQL Server 等

架构优缺点

优势在于配置简便、开销较小，但劣势则在于会面临明显的性能限制，数据库和应用程序会相互争夺资源。

应用数据分离架构

简介

很简单，就是应用服务和数据库服务使用不同的服务器。

注意，数据库和应用之间多了一条线，这条线就是网络。

出现原因

由于资源竞争激烈，单机情况下可能导致网站响应速度减缓。

架构工作原理

DNS返回的是应用服务器的ip，然后应用服务器再去数据库服务里面去找。

优缺点

• 优点：经济可控性较高，性能比单机模式好，在数据库独立隔离方面表现出色，应用故障不会对数据库造成影响，还具备一定的容错能力。

• 缺点：硬件投入增加，性能上存在限制，难以应对大规模高并发需求。

应用服务集群架构

简介

引入了负载均衡，应用是以集群方式运作的。

出现原因

一台应用服务器，不能扛得住高并发，高并发的话容易崩。

架构工作原理

如示意图所展示的情景，采用多个应用服务器的布局方案，以减轻高并发压力。

**负载均衡的意义：**为了解决将用户请求分配到哪个应用服务器的问题，需要引入专用的系统组件来进行流量分发。在实际应用中，负载均衡的范围不仅仅限于应用层，还可以涵盖其他网络层。

同时，负载均衡算法有多种类型，以下是几种常见的简要介绍：

• 轮询算法（Round-Robin）： 将请求公平地依次分配给不同的应用服务器，确保公正性。
• 加权轮询算法（Weight-Round-Robin）： 根据服务器性能等因素分配不同的权重，使性能较好的服务器分配更多的请求。
• 一致性哈希算法： 通过计算用户特征（例如 IP 地址）得到哈希值，根据哈希结果进行请求分发。这种方法的优势在于，相同用户的请求总是被分配给同一台服务器，类似于我们常见的专属客户代表服务。

这种布局的好处在于可以有效地应对高并发情况，确保系统的稳定性和响应速度。

DNS如何做负载均衡呢？

我们知道DNS可以通过域名返回ip地址。

比如我要访问www.taobao.com, 第一次我返回ip1，表示第一个LVS，第二次返回ip2，表示第二个LVS… 以此类推。DNS也可以完成负载均衡的工作了。

优缺点

优势：

1. 保障应用服务的持续可用性：即便某个应用服务器发生故障，整个网站不会因此而崩溃。
2. 具备一定的高性能表现：在无需访问数据库的情况下（如已有缓存数据），能够快速响应大量请求。
3. 具备一定的横向扩展能力：通过横向增加服务器数量来实现系统的扩展。

劣势：

1. 数据库性能成为瓶颈：由于只有一个数据库，当多个用户同时请求数据时，数据库可能会面临性能问题。
2. 数据库是单一服务器的独立架构，缺乏高可用性。
3. 增加运维负担：随着扩展部署，运维任务也增加，需要开发相应工具来解决快速部署的挑战。
4. 需要承担较高的硬件成本。

读写分离/主从分离架构

简介

通过将数据库的读写任务分配到不同的节点上，我们建立了数据库服务器的主从集群。在这个集群中，通常会配置一个主节点和一个或多个从节点，也可以是一个主节点和多个从节点。在这种架构中，主数据库负责处理写操作，而从数据库则专注于处理读操作。

出现原因

数据库成为瓶颈的情况下，特别是在互联网应用中，读操作通常明显多于写操作。这种情况下，数据库因为处理大量读请求而承受巨大压力。因此，我们可以将读写操作分离，以应对这一挑战。

架构工作原理

如果是写操作，就访问主数据库，然后更改完之后，将数据同步到所有的从数据库中。

如果是读操作，就访问从数据库即可。

这种中间组件常见的有：MyCat、TDDL、Amoeba、Cobar 等

优缺点

优点：

1. 数据库读取性能提升
2. 读取被其他服务器分担，写的性能间接提升
3. 数据库有从库，数据库的可用性能高了

缺点：

1. 热点数据的频繁读取导致数据库负载会很高
2. 当同步挂掉，或者同步延迟比较大时，写库和读库的数据不一致
3. 服务器成本需要进一步增加

冷热分离架构

简介

引入缓存，实行冷热分离，将热点数据放到缓存中快速响应

出现原因

海量的请求导致数据库负载过高，站点响应再度变慢。

架构工作原理

热点数据直接找缓存，不要去找数据库了。

写入的时候缓存和数据库都要写入！而且只能保证同时成功或者同时失败（软件可以做到）

读取的时候，如果缓存中有就直接在缓存中读，如果没有，就去数据库读。

架构优缺点

优势：

1. 明显提升性能：通过分离读写操作，显著减轻了对数据库的访问负担。

缺陷：

1. 引发缓存相关问题：此举可能导致一致性问题、缓存击穿、缓存失效以及缓存雪崩等困扰。
2. 增加服务器开销：实施该策略可能需要投入更多成本用于服务器设备。
3. 业务规模扩大后可能遇到问题：随着业务体量增大，数据量持续增加，可能导致数据库规模过大，单个表数据过于庞大，从而影响查询性能，使数据库再次成为瓶颈。

垂直分库架构（分布式数据库架构）

简介

数据库的数据被拆分，数据库数据分布式存储，分布式处理，分布式查询，也可以理解成分布式数据库架构。

出现原因

上面提到的单机的写库会逐渐达到性能瓶颈，需要拆分数据库，数据表的数据量太大，处理压力太大，需要进行分表，为降低运维难度，业界逐渐研发了分布式数据库，库表天然支持分布式。

架构工作原理

什么是分库分表

如图所示。

分布式数据库架构

优缺点

优点：

1. 数据库吞吐量大幅提升，不再是瓶颈

缺点：

1. 跨库join、分布式事务等问题，需要解决。目前的mpp都有对应的解决方案。
2. 数据库和缓存结合目前能够扛住海量的请求，但是应用的代码整体耦合在一起，修改一行代码需要整体重新发布。

微服务架构

简介

微服务是一种架构风格，按照业务板块来划分应用代码，使单个应用的职责更加清晰，相互之间可以做到独立升级迭代。

出现原因

1. 扩展困难：系统无法轻松扩展，因为每次需要更新应用程序时，必须重新构建整个系统。
2. 持续开发受阻：即使是微小的代码更改，也必须重新部署整个应用，难以频繁、轻松地发布新版本。
3. 不可靠性：即便系统的某个功能出现故障，也可能导致整个系统崩溃。
4. 缺乏灵活性：不支持使用不同的技术构建单一应用程序。
5. 代码维护困难：所有功能都紧密耦合在一起，使得接管这段代码的人难以找到改进的切入点。

架构工作原理

优缺点

优势：

1. 高度灵活性：每个服务都能独立地经受测试、部署、升级和发布。
2. 独立可扩展性：每个服务都能独自进行扩展，不会影响其他服务。
3. 提升容错能力：一个服务出现问题不会导致整个系统崩溃。

劣势：

1. 复杂运维：随着业务的不断发展，应用和服务的数量增多，部署变得更加复杂。
2. 资源需求增加：每个独立运行的微服务都需要占用一定资源。
3. 故障排查难度增加：由于一个请求可能需要多个服务调用，故障排查变得困难，需要查看不同服务的日志来定位问题。

容器编排架构

简介

借助容器化技术（如docker）将服务/应用打包成镜像，通过容器编排工具（如k8s）来动态分发和部署镜像。服务以容器化方式运行。

出现原因

1. 微服务拆分细，服务多部署工作量大，而且配置复杂，容易出错。
2. 微服务数量多扩容麻烦，而且容易出错，每次缩容然后扩容后重新配置服务对应的环境参数信息，很复杂。
3. 微服务至今啊运行环境可能冲突，需要更多的资源来进行部署或者通过修改配置来解决冲突。

架构工作原理

优缺点

优势：

1. 快速部署、轻松运维：使用简单的命令即可完成数百个服务的部署或扩缩容操作。
2. 强大隔离性：容器之间在文件系统、网络等方面具有高度隔离性，避免了环境冲突问题。
3. 便捷滚动更新：通过单一命令实现不同版本的切换，支持轻松的滚动更新。

劣势：

1. 技术栈复杂化，对研发团队的要求较高。
2. 需要自行管理机器资源：在非高峰时段可能需要闲置大量机器资源来备战高峰期，这带来了机器成本和运维成本上的挑战。为解决这个问题，可考虑采购云服务商提供的服务器资源。