常见的网站服务器架构有哪些？

2013/04/18 更新

[只是大框架介绍，实际使用中的不容易注意的细节太多了，需要经验的积累，才能运用娴熟]

以下的架构都是在假设已经优化过linux内核的情况下进行

初级篇：（单机模式）

假设配置：（Dual core 2.0GHz,4GB ram,SSD）

基础框架：apache(PHP) + Mysql / IIS + MSSQL

（最基础框架，处理一般访问请求）

进阶1：替换Apache为Nginx，并在数据库前加上cache层【数据库的速度是最大的瓶颈】

Nginx(PHP) + Memcache + Mysql

（此时已经具备处理小型访问量的能力）

进阶2：随着访问量的上涨，最先面临的问题就来了：CGI无法匹配上Nginx的高IO性能，这时候可以通过写扩展来替代脚本程序来提升性能，C扩展是个好办法，但是大家更喜欢用简单的脚本语言完成任务，Taobao团队开源了一个Nginx_lua模块，可以用lua写Nginx扩展，这时候可处理的并发已经超越进阶1 一个档次了。

Nginx(nginx_lua or C) + Memcache + Mysql

（此时处理个同时在线三四千人没有问题了）

进阶3：随着用户的增多，Mysql的写入速度成了又一大瓶颈，读取有memcache做缓存，但写入是直接面对Mysql，性能受到了很大阻碍，这时候，要在Nginx和Mysql中间加入一层写缓存，队列系统就出场了,就以RabbitMQ为例，所有写入操作全部丢到这只兔子的胃里面，然后屁股后面写个接应程序，一条条的拉出来再写入mysql。而RabbitMQ的写入效率是Mysql的N倍，此时架构的处理能力又上一阶层。

|----write------>RabbitMQ--------

Nginx（lua or c）----- |--------->Mysql

|----read------>Memcache--------

(此时的并发吞吐能力已经可以处理万人左右在线)

中级篇：（分而治之）

此时我们在单机优化上已经算是达到极限，接下来就要集群来显示作用了。

数据库篇： 数据库总是在整个环节中是吞吐能力最弱的，最常见的方法就是sharding。

sharding可以按多种方法来分，没有定式，看情况。可以按用户ID区段分，按读写分等等，可用参考软件：mysql proxy（工作原理类似lvs）

缓存篇：memcache一般采用的是构建memcache pool，将缓存分散到多台memcache节点上，如何将缓存数据均匀分散在各节点，一般采用将各节点顺序编号，然后hash取余对应到各个节点上去。这样可以做到比较均匀的分散，但是有一个致命点就是，如果节点数增加或减少，将会带来几乎80%的数据迁移，解决方案我们在高级篇再提。

WEB服务器篇： web服务器集群的建设，最常见的就是lvs方式(memcache pool同样可以如此组建)，lvs的核心就是调度节点，调度节点负责将流量通过算法分散到各个节点上，因调度所耗资源很少，所以可以产生很高的吞吐率，后台节点数量可以任意增删，但此法弊病就是如果调度节点挂了，则整个集群都挂了，解决方案我们在高级篇提。

方法2:参见

高级篇：（高可用性+高可扩展性的集群）

单点调度故障解决：

集群的好处显而易见，但是有一个弊端就是单节点进行调度，如果节点出现故障，则整个集群全部都无法服务，对此的解决方案，我们使用keepalived来解决。

keepalived是基于VRRP协议（

）的，请一定先了解VRRP协议后再进行配置。

keepalived可以把多台设备虚拟出一个IP，并自动在故障节点与备用节点之间实现failover切换。这样我们配置两台货多台lvs调度节点，然后配置好keepalived就可以做到lvs调度节点出现故障后，自动切换到备用调度节点。（同样适用于mysql）

memcache集群扩展解决：

memcache因为我们一般采用的都是hash后除以节点数取余，然后分配到对应节点上，如果节点数出现变化，以前的缓存数据将基本都不能命中。

解决方法：consistent hashing 简介：

consistent hashing大概的思路就是，把hash后的值保证在 0 ~ (2^32)-1 的数值上，然后把这一连串数字对应映射到一个想象的圆上。

把要存储的各个值hash后，放到圆上，如图

然后把cache节点也用同样的hash方法，映射到圆上，然后每个刚才hash过的value顺时针寻找离自己最近的节点，这个节点就是存储它的节点。

为了提高存储的平衡性，算法还可以加入虚拟节点的概念，即每个实际cache节点，会在圆上对应N个虚拟的节点，这样可以提高算法的命中率，更加平衡。

consistent hashing原理：

完结。

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