3. 大型网站核心架构之网站的高可用架构

朱雀 2022-07-13 10:08 234阅读 0赞

> 网站的可用性：描述网站可有效访问的特性

# 高可用的网站架构 #

网站的高可用架构设计的主要目的是：保证服务器硬件故障时服务依然可用、数据依然保存并能够访问。

实现上诉高可用架构主要方式：数据和服务的冗余备份及失效转移。服务器宕机就切换到其他可用服务器，磁盘损坏就从备份磁盘读取数据。

## 高可用的应用 ##

应用层主要是处理网站应用业务逻辑，应用的一个显著特点就是：应用的无状态性。

1、使用负载均衡进行无状态服务的失效转移：Http请求是无状态的，服务器不保存请求的状态，那么所有的服务器都是对等的，当负载均衡转发到一个服务器无妨解决请求时，负载均衡服务器会检测到，然后转发到其余可用的服务器。

2、应用服务器集群中的Session管理：在集群环境下，Session的管理远比单机要复杂，因为负载均衡可能会将请求分发到任意一台应用服务器上，所以保证每次请求都能获取到正确的session要复杂的多。  
集群环境下session的管理主要有以下几种手段：  
1）Session复制：集群中多台应用服务器Session同步复制，多台应用服务器上都保存相同的用户Session信息。任何一台应用服务器宕机都不会 产生影响。这种方案限制很多只适合于小集群，Session 复制实现应用服务器共享Session图示如下：  
![Session 复制实现服务器共享Session图示][Session _Session]  
2）Session绑定：利用负载均衡的源地址Hash算法实现，负载均衡服务器总是阿静来源于同一IP的请求分发到统一服务器，这样会话期间用户的所有请求都在同一服务器处理。即session绑定在某一台服务器上。这种session绑定显然不符合高可用的要求，因为一旦某台服务器宕机，机器上的Session也就不存在了，所以该方法也很少用。  
3）cookie记录session：这种方式将session记录在客户端，每次发送请求时将session绑定在cookie中，但是很严重的问题就是，导致cookie变大了，每次传输携带的cookie都很大，影响传输的性能。  
4）Session服务器：高可用、伸缩性好、性能也不错、对信息大小也没有限制的服务器session管理方案。独立部署Session服务器（集群）统一管理Session，应用服务器每次读写session时都访问Session服务器。如下图所示：  
![独立session服务器共享session][session_session]

## 高可用服务 ##

这部分暂时没有什么收获。

## 高可用数据 ##

### CAP理论 ###

一个经典的分布式系统理论。CAP理论告诉我们：一个分布式系统不可能同时满足一致性（C：Consistency）、可用性（A：Availability）和分区容错性（P：Partition tolerance）这三个基本需求，最多只能同时满足其中两项。  
1、一致性  
在分布式环境下，一致性是指数据在多个副本之间能否保持一致的特性。在一致性的需求下，当一个系统在数据一致的状态下执行更新操作后，应该保证系统的数据仍然处于一致的状态。

对于一个将数据副本分布在不同分布式节点上的系统来说，如果对第一个节点的数据进行了更新操作并且更新成功后，却没有使得第二个节点上的数据得到相应的更新，于是在对第二个节点的数据进行读取操作时，获取的依然是老数据（或称为脏数据），这就是典型的分布式数据不一致的情况。在分布式系统中，如果能够做到针对一个数据项的更新操作执行成功后，所有的用户都可以读取到其最新的值，那么这样的系统就被认为具有强一致性

2、可用性  
可用性是指系统提供的服务必须一直处于可用的状态，对于用户的每一个操作请求总是能够在有限的时间内返回结果。这里的重点是”有限时间内”和”返回结果”。

“有限时间内”是指，对于用户的一个操作请求，系统必须能够在指定的时间内返回对应的处理结果，如果超过了这个时间范围，那么系统就被认为是不可用的。另外，”有限的时间内”是指系统设计之初就设计好的运行指标，通常不同系统之间有很大的不同，无论如何，对于用户请求，系统必须存在一个合理的响应时间，否则用户便会对系统感到失望。

“返回结果”是可用性的另一个非常重要的指标，它要求系统在完成对用户请求的处理后，返回一个正常的响应结果。正常的响应结果通常能够明确地反映出队请求的处理结果，即成功或失败，而不是一个让用户感到困惑的返回结果。

3、分区容错性  
分区容错性约束了一个分布式系统具有如下特性：分布式系统在遇到任何网络分区故障的时候，仍然需要能够保证对外提供满足一致性和可用性的服务，除非是整个网络环境都发生了故障。

网络分区是指在分布式系统中，不同的节点分布在不同的子网络（机房或异地网络）中，由于一些特殊的原因导致这些子网络出现网络不连通的状况，但各个子网络的内部网络是正常的，从而导致整个系统的网络环境被切分成了若干个孤立的区域。需要注意的是，组成一个分布式系统的每个节点的加入与退出都可以看作是一个特殊的网络分区。

既然一个分布式系统无法同时满足一致性、可用性、分区容错性三个特点，所以我们就需要抛弃一样：  
![这里写图片描述][801753-20151107213219867-1667011131.png]  
用一张表格说明一下：

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>选 择</th> 
   <th align="center">说 明</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>CA</td> 
   <td align="center">放弃分区容错性，加强一致性和可用性，其实就是传统的单机数据库的选择</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>AP</td> 
   <td align="center">放弃一致性（这里说的一致性是强一致性），追求分区容错性和可用性，这是很多分布式系统设计时的选择，例如很多NoSQL系统就是如此</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>CP</td> 
   <td align="center">放弃可用性，追求一致性和分区容错性，基本不会选择，网络问题会直接让整个系统不可用</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

需要明确的一点是，对于一个分布式系统而言，分区容错性是一个最基本的要求。因为既然是一个分布式系统，那么分布式系统中的组件必然需要被部署到不同的节点，否则也就无所谓分布式系统了，因此必然出现子网络。而对于分布式系统而言，网络问题又是一个必定会出现的异常情况，因此分区容错性也就成为了一个分布式系统必然需要面对和解决的问题。因此系统架构师往往需要把精力花在如何根据业务特点在C（一致性）和A（可用性）之间寻求平衡。

### BASE理论 ###

BASE是Basically Available（基本可用）、Soft state（软状态）和Eventually consistent（最终一致性）三个短语的缩写。BASE理论是对CAP中一致性和可用性权衡的结果，其来源于对大规模互联网系统分布式实践的总结，是基于CAP定理逐步演化而来的。BASE理论的核心思想是：即使无法做到强一致性，但每个应用都可以根据自身业务特点，采用适当的方式来使系统达到最终一致性。接下来看一下BASE中的三要素：  
1、基本可用  
基本可用是指分布式系统在出现不可预知故障的时候，允许损失部分可用性—-注意，这绝不等价于系统不可用。比如：  
（1）响应时间上的损失。正常情况下，一个在线搜索引擎需要在0.5秒之内返回给用户相应的查询结果，但由于出现故障，查询结果的响应时间增加了1~2秒  
（2）系统功能上的损失：正常情况下，在一个电子商务网站上进行购物的时候，消费者几乎能够顺利完成每一笔订单，但是在一些节日大促购物高峰的时候，由于消费者的购物行为激增，为了保护购物系统的稳定性，部分消费者可能会被引导到一个降级页面

2、软状态  
软状态指允许系统中的数据存在中间状态，并认为该中间状态的存在不会影响系统的整体可用性，即允许系统在不同节点的数据副本之间进行数据同步的过程存在延时

3、最终一致性  
最终一致性强调的是所有的数据副本，在经过一段时间的同步之后，最终都能够达到一个一致的状态。因此，最终一致性的本质是需要系统保证最终数据能够达到一致，而不需要实时保证系统数据的强一致性。

总的来说，BASE理论面向的是大型高可用可扩展的分布式系统，和传统的事物ACID特性是相反的，它完全不同于ACID的强一致性模型，而是通过牺牲强一致性来获得可用性，并允许数据在一段时间内是不一致的，但最终达到一致状态。但同时，在实际的分布式场景中，不同业务单元和组件对数据一致性的要求是不同的，因此在具体的分布式系统架构设计过程中，ACID特性和BASE理论往往又会结合在一起。

。

[Session _Session]: /images/20220713/e3fa39a17e5b4f49956da741214622be.png
[session_session]: /images/20220713/1fbb35280dcb45d0809510da84da6df2.png
[801753-20151107213219867-1667011131.png]: /images/20220713/bf4eb7d7c0f640aebe6745a7f8b37026.png