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前言

博主最近在学中间件，理解互联网应用架构的演进过程，对于理解中间件在整体结构中的定位是十分重要的

常见概念

应用（Application）/系统（System）
完成某种服务的一个/一组程序

模块（Module）/组件（Component）
系统中，一个独立的功能称之为一个组件

分布式（Distributed）
系统中的模块被部署到多个服务器上，这些模块协同完成一系列工作，这样的系统叫分布式系统

集群（Cluster）
系统中的模块被部署到多个服务器上，完成特定目标的一个/多个模块被称为集群

主（Master）/从（Slave）
集群中，承担更多职责的程序被称为主，承担附属职责的程序被称为从。主节点需要向从节点同步数据

中间件（Middleware）
和业务无关的服务，功能更加通用。1. 数据库 2. 缓存 3. 消息队列

八大架构演进过程

单机架构

将所有服务（应用服务+数据服务）部署在同一台服务器上

用户访问应用服务，应用服务根据用户需求访问数据库服务，并将得到的数据返回给用户
由于互联网早期，应用/web访问量小，所以单机足以满足需求

优点：

• 部署简单
• 成本低
  缺点：
• 存在性能瓶颈，用户无限增长但资源有限
• 数据库和应用竞争资源

应用数据分离架构

由于单机架构的性能缺陷，当用户量增多时，网站的响应速度变慢
此时演变出了应用数据分离架构：将应用服务和数据服务部署在不同服务器上
应用服务和数据服务间的交互通过网络完成

（具体来说：使用cpp-httplib/Spring编写应用程序，应用服务接收用户请求并将其转换成数据库语句，接着将语句通过数据库客户端与网络发送给数据库服务端，服务端完成数据操作）

对于应用服务器：可以适当增加CPU、内存资源，因为业务的逻辑将占用更多的CPU和内存
而对于存储服务器：可以适当增加磁盘资源，甚至使用SSD固态硬盘，提高数据的读写速度

优点：

• 性能相比单机架构有所提升
• 数据库和应用分离，提高了容灾能力

缺点：

• 硬件成本变高
• 无法应对海量并发

应用服务集群架构

当用户的请求量增加，应用服务无法及时处理这些海量请求，导致响应时长过长，用户体验差
此时增加应用服务器数量（横向扩展），在应用服务和数据服务之间引入负载均衡（决策层），使应用服务以集群的方式运作。引入负载均衡后，每台应用服务器承担相同的压力

负载均衡器对于请求的承担能力要远大于应用服务器，因为负载均衡器只涉及到分配算法，不需要处理请求

这一架构涉及到两个软件设计哲学：

1. 一个设备扛不住，就多加几个设备
2. 没有什么问题是加一层无法解决的

当并发量越来越大时，Nginx扛不住了，那就多用几个Nginx
Nginx一多，无法实现Nginx之间的负载均衡，再引入决策层，使用LVS/F5实现Nginx的负载均衡
LVS/F5也扛不住了，那就多个几个LVS/F5
LVS/F5一多，无法实现负载均衡，直接修改DNS集群（添加多个IP地址），使之作为我们的负载均衡
DNS也扛不住？修改用户电脑的host文件，直接绕过DNS解析

优点：

1. 应用服务高可用，不会因为一个服务器出问题，整个站点挂掉
2. 服务具备高性能
3. 应用服务可以横向扩展

缺点：

1. 数据服务成为瓶颈
2. 运维工作增多，维护成本增加
3. 硬件成本高

读写/主从分离架构

y应用服务能够处理海量请求时，数据服务成为性能瓶颈
将数据服务进行读写/主从分离，主库负责写操作，从库负责读操作。主从数据库使用数据同步技术保证数据一致

为什么要读写分离？互联网应用一般读多写少，部署多个从数据库负责读操作，可以有效地提高响应速度

但是应用服务如何区分读写请求并将其发送给不同的数据库？因此在应用服务和数据服务之间引入一层中间层，该中间层能够识别读写流量被分流（负载均衡）给响应的数据服务。该中间层对应的软件：MyCat，TDDL

优点：

1. 读写分离后，数据服务的读写能力都得到提升
2. 数据库拥有从库（备份），可用性（容灾能力）提升

缺点：

1. 同步服务延迟高或者挂掉时，导致读库和写库数据不一致
2. 成本进一步地增加
3. 热点数据的频繁读取导致数据库的负载率很高

冷热分离架构

互联网应用中，20%的数据就能应对80%的请求，这些数据被称为热点数据
对于热点数据，如果能做到更快的读写，那么响应时长将大大减少
所以引入缓存库，将热度高的数据放入缓存库中，由应用服务判断数据是否为热点数据（是否需要访问主从数据库）
缓存库的代表为redis

优点：

1. 大幅降低数据库的访问请求，性能提高明显

缺点：

1. 带来了缓存一致性，缓存击穿，缓存失败，缓存雪崩等问题
2. 成本进一步增加
3. 数据不断增多时，单个数据库的大小太大，查询速度降低，导致数据库再次成为性能瓶颈

垂直分库架构

冷热分离架构主要是为了应对更高的请求量，但数据服务器的容量有限，当数据量越来越大时，存储是一个问题，如何高效地查询也是一个问题

若库太大：将数据库进行拆分，每个数据服务器存储一个/一部分的数据库（分库）
若表太大：将表进行水平拆分（分表），将不同表的列属性进行拆分，根据类型，属性将字段存储到不同的数据集群中，每个数据集群都有一个主库与多个从库，查询时不会干涉其他从库。使用MyCat/TDDL中间件能够自动分库/分表

如电商网站将用户消息，订单消息，产品消息分割成不同的数据库，每个数据库包含特定类型的数据
典型分布式数据库：Greenplum、TiDB、Postgresql XC、HAWQ 等

优点：

1. 提高了数据吞吐量，数据服务不再是瓶颈
   缺点：
2. 处理事务的难度增加
3. 数据服务和应用服务耦合，应用服务的修改将导致整体服务的重新部署

微服务架构

之前的所有架构，一个应用服务器负责很多业务，这将导致一台服务器的代码变得复杂，同时耦合性增加。为了方便代码的维护，需要将负责复杂业务的服务器进行拆分，拆分成功能单一的更小的服务器（微服务）。同时将开发人员进行分组，以更好地开发与维护服务
微服务是一种架构风格，按照业务模块来划分代码使得每个模块的职责更加清晰，相互之间的迭代升级能够做到独立

之前的架构存在的问题：

1. 扩展性差：修改一点程序就需要重新构建代码
2. 持续开发困难：重新构建代码导致无法轻松地发布版本
3. 不可靠：系统中的一个功能出现bug，导致整个系统出问题
4. 不灵活：无法使用不同的技术构建单体应用程序
5. 代码维护难：功能耦合在一起，难以阅读

为解决以上问题，使用了微服务架构
优点：

1. 灵活性高，部署时弹性大
2. 独立扩展
3. 提高容错性
4. 容易引入新技术
5. 功能复用

缺点：

1. 运维复杂度高：例如环境冲突问题
2. 系统的性能下降：独立出来的每个模块需要通过网络进行通信，网络的速度比磁盘还慢
3. 处理故障困难：一个请求困难调用了多个微服务，出错难以定位

容器编排架构

借助容器化技术(docker)将应用/服务打包为镜像，通过容器编排工具(如k8s)来动态方法和部署镜像，服务通过容器化方式运行
出现原因：

1. 微服务拆分太细，服务的部署工作量大，配置复杂容易出错
2. 微服务之间的运行环境可能冲突，需要更多的资源或者修改配置来解决冲突

优点：

1. 隔离性好：不会产生环境冲突
2. 部署、运维简单：k8s的容器编排
3. 支持滚动更新：版本间的升级与回滚通过命令即可完成
   缺点：
4. 技术栈多，学习成本高
5. 服务器成本高