从单一WAR到多活, 记述一个创业公司的架构演变

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本故事纯属虚构,如有雷同,实属巧合

前言

是一个爱折腾,喜欢交朋友的程序员。

某一天,程一个朋友介绍了另外一个朋友 给他,创说他有个点子,可以改变世界,现在就差一个程序员。程看了创的PPT,觉得还不错,反正也没妹子,平时下班回家或者周末也没事干,就答应创,做他的合伙人,给他开发网站。

单一垂直架构

程把他自己在大学的时候做的基于Java的考试管理系统,拿来改了改,又自学了一些前端,三个月后,第一个版本的网站上线了。这个东西的后台大概这个样子,所有的东西都部署在一台服务器上。


负载+垂直架构

上线后的半年,为了适应业务的变更,网站做了多次升级和新功能的研发。伴随着代码越来越庞大,注册用户越来越多,有时候要卡半天,才能刷出页面。创又多花几倍的预算在技术上,买了几台新服务器。然后这套系统变成了下面的样子,MysqL终于可以单独放在一台服务器上了,使用负载均衡后,可以把服务器实例(war)拷贝后部署到几台机器上了。

升级后,瞬间快了很多。

分布式服务架构

后来,这个公司拿到了天使投资,程也全职加入了,身份是CTO,而理所当然的,创做了CEO。陆续也有运营和市场的合伙人加入,日活有几万了。程也不用自己写前端了,因为招了2个专门的前端工程师,还有另外2个做服务器的小伙子。市场变化很多,每天都有新需求,每天都可能上线新功能

但是,当前这样的服务器代码体系,让他越来越力不从心。

1. 这么一坨庞大的代码融在一起,维护成本和新人学习成本都是特别高的。2. 想招一个实习生,但是如果开放给他权限就是所有代码,真担心这个实习生把代码拿去卖了。3. 代码构建的时间越来越长,程序员最不喜欢的就是等了。4. 发布成本也很高,因为每次发布都是全量发布。有些核心功能,需要全天服务用户,所以白天几乎不可能发布。即时发布一个无关紧要的功能,也要等到晚上,出了Bug还要赶紧修复,长期熬夜,真是觉得这个世界充满恶意。

不能再这样下去了......

其实程很早就听过分布式架构(SOA),也知道主流的公司都在用这些。但是现在业务代码已经十分庞大了,至少十几万,并且有大量重复和“不敢动的”代码,重构成SOA,至少要两个月,公司新需求不断,怎么可能。

经过一个月的挣扎,真心觉得不能忍了,决定升级架构成SOA,调研后发现阿里的开源框架Dubbo (dubbo.io) 好像使用的蛮多,文档也挺全的,所以决定用它。

重构前,首先梳理了一下业务,按照业务相关性,拆分成若干的底层SOA服务和API层服务。这个重构大概进行了2个月,CEO没技术背景,完全不知道他们提的SOA是个啥,新需求不能被满足,已经处于崩溃边缘。

终于,新架构上线了,它大概长成这个样子。

这里,每个服务包括API服务和基础的SOA服务都可以部署在不同的机器上,他们之间的发现是通过Zookeeper集群协调的。启动一个服务后,它就会注册自己到Zookeeper上,服务调用方被通知,新的服务实例上线。服务调用方持有一个服务的多个调用实例,采用某种策略进行负载

可以按照业务需求,有选择的扩容指定服务,举个栗子,例如商城做双十一活动,有很多秒杀商品,那么只需要多部署几个和商城相关的服务即可。如果按照之前的架构设计,所有功能都在一个war中,只能对所有功能扩容,浪费计算资源。

当然,还有一些任务被改造成定时任务,就是图中的Scheduled模块,例如结算等,这样运营或者程序员就不用大半夜起来做事了。

分库分表,读写分离

半年后,公司又融了几千万的A轮,用户数进一步扩大。高峰时段越来越卡,各种Log分析系统时间和分析MysqL慢日志发现,因为数据量越来越多,并发数越来越大,主存储已经有点Hold不住了。并且程越来越担心万一哪天,那台MysqL机器硬盘出故障,废了,公司的所有的数据就都没了。

后来无意见,程发现了Mycat(mycat.io) 这个数据库中间件,原来还以利用它做分库分表,读写分离这些自己实践起来十分困难的高级Feature。

经过了差不多一个月的调研,实践,测试,升级后的MysqL集群变成了如下的样子。


做了分库分表后,再也不用担心太多数据把单一MysqL服务器硬盘撑满的问题了,并且也更方便了权限管理。启用Slave从节点后,也不用担心单一主节点硬盘故障后,数据的丢失问题了。读写分离后,前端访问速度也快了很多,增删改查被分散到不同的机器,单节点的效率瓶颈有了很明显的缓解。

DRC(Data Replication Center)

伴随着业务种类越来越多,数据越来越多,依赖MysqL的索引的搜索早就显得力不从心。为了性能,只能支持某个字段的StartWith搜索。包含和模糊搜索都不能做,所以就用了Elastic Search做通用搜索引擎。为了进一步提升读效率,也把很多登录信息和用户好友关系这些经常读的数据,放入Redis中做缓存。

同一份数据,既要放入ES,还要放入Redis,早期这个功能实现大概如下:

更新代码往往要关心缓存,同步ES数据,如果同步间隙过长,会有数据延迟,如果同步间隙太短,还要增加DB负担。并且伴随这个业务变多,越来越多这样的操作:从一个表中全量拉取更新数据,做进一步业务处理,给业务库造成很多额外的压力。

如果主数据变动,就把变动发送到一个中心,感兴趣的一·方只要订阅这些消息,就可以实现自己的逻辑,实时性高的同时,不会给业务库造成任何压力。于是DRC诞生了:

可以理解DRC Replicator模拟了一个MysqL Slave,从主节点拉binlog,然后解析binlog,并将结果发送到消息队列中。

而感兴趣的程序,可以去订阅消息,然后执行相应的更新,这样就把更新缓存的事情和业务代码解耦了,更新ES这种操作也可以做到既实时性高,也不用经常去MysqL库中扫描表了。当然DRC还有一个重要的应用,它也是多活的核心组件之一。

多活

伴随用户体量进一步提高,交易量的暴增,简单的数据备份,已经不能很好的满足需求了。如果机房宕机,依然会导致服务不可用。

另外,所有的流量都打到机房的服务集群,也会导致一定的系统瓶颈。可能更理想的方式是:一个北京的用户下单,他的整个业务流都落在北京的机房;上海的用户下单,也希望所有的数据落在上海的机房,两个机房的主数据互备,同时满足数据的一致性。其中某个机房挂掉后,所有的流量切到另外一个机房。

而对于强一致性的数据,例如用户表存在用户名的uniq索引,对于这类数据,可以放在一个倍成为全局数据的机房,所有写落在这里,其他机房只是执行备份。

就这样,随着用户的逐渐增多,融资一次一次到来,团队越来越多,业务线越来越多,架构的也一次一次升级演化。路已经走了很远,并且伴随着越走越远,未来可能还有更多的升级和演化。


这个架构演化的故事,讲完了。如有陈述不当或错误,欢迎留言讨论~
原文链接:https://www.f2er.com/javaschema/282891.html

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