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八种架构设计模式及其优缺点概述  

2017-11-21 23:50:27|  分类: 架构 |  标签: |举报 |字号 订阅

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一. 什么是架构

        我想这个问题,十个人回答得有十一个答案,因为另外的那一个是大家妥协的结果。哈哈,我理解,架构就是骨架,如下图所示:

 

        人类的身体的支撑是主要由骨架来承担的,然后是其上的肌肉、神经、皮肤。架构对于软件的重要性不亚于骨架对人类身体的重要性。

 

二. 什么是设计模式

        这个问题我问过的面试者不下于数十次,回答五花八门,在我看来,模式就是经验,设计模式就是设计经验,有了这些经验,我们就能在特定情况下使用特定的设计、组合设计,这样可以大大节省我们的设计时间,提高工作效率。

        作为一个工作10年以上的老码农,经历的系统架构设计也算不少,接下来,我会把工作中用到的一些架构方面的设计模式分享给大家,望大家少走弯路。总体而言,共有八种,分别是:

 

  1. 单库单应用模式:最简单的,可能大家都见过

  2. 内容分发模式:目前用的比较多

  3. 查询分离模式:对于大并发的查询、业务

  4. 微服务模式:适用于复杂的业务模式的拆解

  5. 多级缓存模式:可以把缓存玩的很好

  6. 分库分表模式:解决单机数据库瓶颈

  7. 弹性伸缩模式:解决波峰波谷业务流量不均匀的方法之一

  8. 多机房模式:解决高可用、高性能的一种方法

 

三、常用的八种设计模式及其优缺点概述

1. 单库单应用模式
        这是最简单的一种设计模式,我们的大部分本科毕业设计、一些小的应用,基本上都是这种模式,这种模式的一般设计见下图:

        如上图所示,这种模式一般只有一个数据库,一个业务应用层,一个后台管理系统,所有的业务都是用过业务层完成的,所有的数据也都是存储在一个数据库中的,好一点会有数据库的同步。虽然简单,但是也并不是一无是处

        优点:结构简单、开发速度快、实现简单,可用于产品的第一版等有原型验证需求、用户少的设计。

        缺点:性能差、基本没有高可用、扩展性差,不适用于大规模部署、应用等生产环境。

                
2. 内容分发模式
        基本上所有的大型的网站都有或多或少的采用这一种设计模式,常见的应用场景是使用CDN技术把网页、图片、CSS、JS等这些静态资源分发到离用户最近的服务器。这种模式的一般设计见下图:

        

        如上图所示,这种模式较单库单应用模式多了一个CDN、一个云存储OSS(七牛、又拍等雷同)。一个典型的应用流程(以用户上传、查看图片需求为例)如下:

 

  1. 上传的时候,用户选择本地机器上的一个图片进行上传

  2. 程序会把这个图片上传到云存储OSS上,并返回该图片的一个URL

  3. 程序把这个URL字符串存储在业务数据库中,上传完成。

  4. 查看的时候,程序从业务数据库得到该图片的URL

  5. 程序通过DNS查询这个URL的图片服务器

  6. 智能DNS会解析这个URL,得到与用户最近的服务器(或集群)的地址A

  7. 然后把服务器A上的图片返回给程序

  8. 程序显示该图片,查看完成。

     

        由上可知,这个模式的关键是智能DNS,它能够解析出离用户最近的服务器。运行原理大致是:根据请求者的IP得到请求地点B,然后通过计算或者配置得到与B最近或通讯时间最短的服务器C,然后把C的IP地址返回给请求者。这种模式的优缺点如下:

        优点:资源下载快、无需过多的开发与配置,同时也减轻了后端服务器对资源的存储压力,减少带宽的使用。

        缺点:目前来说OSS,CDN的价格还是稍微有些贵(虽然已经降价好几次了),只适用于中小规模的应用,另外由于网络传输的延迟、CDN的同步策略等,会有一些一致性、更新慢方面的问题。


3. 查询分离模式

        这种模式主要解决单机数据库压力过大,从而导致业务缓慢甚至超时,查询响应时间变长的问题,也包括需要大量数据库服务器计算资源的查询请求。这个可以说是单库单应用模式的升级版本,也是技术架构迭代演进过程中的必经之路。

        这种模式的一般设计见下图:

 

        如上图所示,这种模式较单库单应用模式与内容分发模式多了几个部分,一个是业务数据库的主从分离,一个是引入了ES,为什么要这样?都解决了哪些痛点,下面具体结合业务需求场景进行叙述。

 

场景一:全文关键词检索

 

        我想这个需求,绝大多数应用都会有,如果使用传统的数据库技术,大部分可能都会使用like这种SQL语句,高级一点可能是先分词,然后通过分词index相关的记录。SQL语句的性能问题与全表扫描机制导致了非常严重的性能问题,现在基本上很少见到。

        这里的ES是ElasticSearch的缩写,是一种查询引擎,类似的还有Solr等,都差不多的技术,ES较Solr配置简单、使用方便,所以这里选用了它。另外,ES支持横向扩展,理论上没有性能的瓶颈。同时,还支持各种插件、自定义分词器等,可扩展性较强。在这里,使用ES不仅可以替代数据库完成全文检索功能,还可以实现诸如分页、排序、分组、分面等功能。具体的,请同学们自行学习之。那怎么使用呢?一个一般的流程是这样的:

 

  1. 服务端把一条业务数据落库

  2. 服务端异步把该条数据发送到ES

  3. ES把该条记录按照规则、配置放入自己的索引库

  4. 客户端查询的时候,由服务端把这个请求发送到ES,得到数据后,根据需求拼装、组合数据,返回给客户端

 

实际中怎么用,还请同学们根据实际情况做组合、取舍。

 

场景二:大量的普通查询

 

        这个场景是指我们的业务中的大部分辅助性的查询,如:取钱的时候先查询一下余额,根据用户的ID查询用户的记录,取得该用户最新的一条取钱记录等。我们肯定是要天天要用的,而且用的还非常多。同时呢,我们的写入请求也是非常多的,导致大量的写入、查询操作压向同一数据库,然后,数据库挂了,系统挂了,领导生气了,被开除了,还不起房贷了,露宿街头了,老婆跟别人跑了,......

        

        不敢想,所以要求我们必须分散数据库的压力,一个业界较成熟的方案就是数据库的读写分离,写的时候入主库,读的时候读从库。这样就把压力分散到不同的数据库了,如果一个读库性能不行,扛不住的话,可以一主多从,横向扩展。可谓是一剂良药啊!那怎么使用呢?一个一般的流程是这样的:

 

  1. 服务端把一条业务数据落库

  2. 数据库同步或异步或半同步把该条数据复制到从库

  3. 服务端读数据的时候直接去从库读相应的数据

 

        比较简单吧,一些聪明的、爱思考的、上进的同学可能发现问题了,也包括上面介绍的场景一,就是延迟问题,如:数据还没有到从库,我就马上读,那么是读不到的,会发生问题的。

        对于这个问题,各家公司解决的思路不一样,方法不尽相同。一个普遍的解决方案是:读不到就读主库,当然这么说也是有前提条件的,但具体的方案这里就不一一展开了,我可能会在接下来的分享中详解各种方案。

        另外,关于数据库的复制模式,还请同学们自行学习,太多了,这里说不清。该总结一下这种模式的优缺点的了,如下:

 

        优点:减少数据库的压力,理论上提供无限高的读性能,间接提高业务(写)的性能,专用的查询、索引、全文(分词)解决方案。

        缺点:数据延迟,数据一致性的保证。

 

4. 微服务模式

        上面的模式看似不错,解决了性能问题,我可以不用露宿街头了、老婆还是我的,哈哈。但是

        软件系统天生的复杂性决定了,除了性能,还有其他诸如高可用、健壮性等大量问题等待我们解决,再加上各个部门间的撕逼、扯皮,更让我们码农雪上加霜,所以

        继续吧......

 

        微服务模式可以说是最近的热点,花花绿绿、大大小小、国内国外的公司都在鼓吹,实践这个模式,可是大部分都没有弄清楚为什么要这么做,也并不知道这么做有什么好处、坏处,在这里,我将以我自己的亲身实践说一下我对这个模式的看法,不喜勿喷!随着业务与人员的增加,遇到了如下的问题:

 

  1. 单机数据库写请求量大量增加,导致数据库压力变大

  2. 数据库一旦挂了,那么整个业务都挂了

  3. 业务代码越来越多,都在一个GIT里,越来越难以维护

  4. 代码腐化严重、臭味越来越浓

  5. 上线越来越频繁,经常是一个小功能的修改,就要整个大项目要重新编译

  6. 部门越来越多,该哪个部门改动大项目中的哪个东西,撕逼的厉害

  7. 其他一些外围系统直接连接数据库,导致一旦数据库结构发生变化,所有的相关系统都要通知,甚至对修改不敏感的系统也要通知

  8. 每个应用服务器需要开通所有的权限、网络、FTP、各种各样的,因为每个服务器部署的应用都是一样的

  9. 作为架构师,我已经失去了对这个系统的把控......


为了解决上述问题,我司使用了微服务模式,这种模式的一般设计见下图:

        如上图所示,我把业务分块,做了垂直切分,切成一个个独立的系统,每个系统各自衍化,有自己的库、缓存、ES等辅助系统,系统之间的实时交互通过RPC,异步交互通过MQ,通过这种组合,共同完成整个系统功能

        那么,这么做是否真的解决上述问题了呢?不玩虚的,一个个来说。对于问题一,由于拆分成了多个子系统,系统的压力被分散了,而各个子系统都有自己的数据库实例,所以数据库的压力变小。

        对于问题二,一个子系统A的数据库挂了,只是影响到系统A和使用系统A的那些功能,不会所有的功能不可用,从而解决一个数据库挂了,导致所有功能不可用的问题。

        问题三、四,也因为拆分得到了解决,各个子系统有自己独立的GIT代码库,不会相互影响。通用的模块可通过库、服务、平台的形式解决。

        问题五,子系统A发生改变,需要上线,那么我只需要编译A,然后上线就可以了,不需要其他系统做同样的事情。

        问题六,顺应了康威定律,我部门该干什么事、输出什么,也通过服务的形式暴露出来,我部只管把我部的职责、软件功能做好就可以。

        问题七,所有需要我部数据的需求,都通过接口的形式发布出去,客户通过接口获取数据,从而屏蔽了底层数据库结构,甚至数据来源,我部只需保证我部的接口契约没有发生变化即可,新的需求增加新的接口,不会影响老的接口。

        问题八,不同的子系统需要不同的权限,这个问题也优雅的解决了。

        问题九,暂时控制住了复杂性,我只需控制好大的方面,定义好系统边界、接口、大的流程,然后再分而治之、逐个击破、合纵连横。

        

        目前来说,所有问题得到解决!bingo!

        但是,还有许多其他的副作用会随之产生,如RPC、MQ的超高稳定性、超高性能,网络延迟,数据一致性等问题,这里就不展开来讲了,太多了,一本书都讲不完。

 

        另外,对于这个模式来说,最难把握的是,切记不要切分过细,我见过一个功能一个子系统,上百个方法分成上百个子系统的,真的是太过度了。实践中,一个较为可行的方法是:能不分就不分,除非有非常必要的理由!

 

        优点:相对高性能,可扩展性强,高可用,适合于中等以上规模公司架构。

        缺点:复杂、度不好把握。指不仅需要一个能在高层把控大方向、大流程、总体技术的人,还需要能够针对各个子系统有针对性的开发。把握不好度或者滥用的话,这个模式适得其反!

 

5.多级缓存模式

        这个模式可以说是应对超高查询压力的一种普遍采用的策略,基本的思想就是在所有链路的地方,能加缓存就加缓存,如下图所示:

        如上图所示,一般在三个地方加入缓存,一个是客户端处,一个是API网关处,一个是具体的后端业务处,下面分别介绍。

 

        客户端处缓存:这个地方加缓存可以说是效果最好的---无延迟。因为不用经过长长的网络链条去后端业务处获取数据,从而导致加载时间过长,客户流失等损失。虽然有CDN的支持,但是从客户端到CDN还是有网络延迟的,虽然不大。具体的技术依据不同的客户端而定,对于WEB来讲,有浏览器本地缓存、Cookie、Storage、缓存策略等技术;对于APP来讲,有本地数据库、本地文件、本地内存、进程内缓存支持。以上提到的各种技术有兴趣的同学可以继续展开来学习。如果客户端缓存没有命中,那么就会去后端业务拿数据,一般来讲,都会有个API网关,在这里加缓存也是非常有必要的。

        API网关处缓存:这个地方加缓存的好处是不用把请求发送到后方,直接在这里就处理了,然后返回给请求者。常见的技术,如http请求,API网关用的基本都是nginx,可以使用nginx本身的缓存模块,也可以使用Lua+Redis技术定制化。其他的也都大同小异。

        后端业务处:这个我想就不用多说了,大家应该差不多都知道,什么Redis,Memcache,Jvm内等等,不熬述了。

 

        实践中,要结合具体的实际情况,综合利用各级缓存技术,使得各种请求最大程度的在到达后端业务之前就被解决掉,从而减少后端服务压力、减少占用带宽、增强用户体验。至于是否只有这三个地方加缓存,我觉得要活学活用,心法比剑法重要!总结一下这个模式的优缺点:

 

        优点:抗住大量读请求,减少后端压力。

        缺点:数据一致性问题较突出,容易发生雪崩,即:如果客户端缓存失效、API网关缓存失效,那么所有的大量请求瞬间压向后端业务系统,后果可想而知。


6. 分库分表模式

        这种模式主要解决单表写入、读取、存储压力过大,从而导致业务缓慢甚至超时,交易失败,容量不够的问题。一般有水平切分和垂直切分两种,这里主要介绍水平切分。这个模式也是技术架构迭代演进过程中的必经之路。

        这种模式的一般设计见下图:

 

        如上图所示红色部分,把一张表分到了几个不同的库中,从而分担压力。是不是很笼统?哈哈,那我们接下来就详细的讲解一下。首先澄清几个概念,如下:

        主机:硬件,指一台物理机,或者虚拟机,有自己的CPU,内存,硬盘等。

        实例:数据库实例,如一个MySQL服务进程。一个主机可以有多个实例,不同的实例有不同的进程,监听不同的端口。

        :指表的集合,如学校库,可能包含教师表、学生表、食堂表等等,这些表在一个库中。一个实例中可以有多个库。库与库之间用库名来区分。

        :库中的表,不必多说,不懂的就不用往下看了,不解释。

 

        那么怎么把单表分散呢?到底怎么个分发呢?分发到哪里呢?以下是几个工作中的实践,分享一下:

        主机:这是最主要的也是最重要的点,本质上分库分表是因为计算与存储资源不够导致的,而这种资源主要是由物理机,主机提供的,所以在这里分是最基本的,毕竟没有可用的计算资源,怎么分效果都不是太好的。

        实例:实例控制着连接数,同时受OS限制,CPU、内存、硬盘、网络IO也会受间接影响。会出现热实例的现象,即:有些实例特别忙,有些实例非常的空闲。一个典型的现象是:由于单表反应慢,导致连接池被打满,所有其他的业务都受影响了。这时候,把表分到不同的实例是有一些效果的。

        库:一般是由于单库中最大单表数量的限制,才采取分库。

        表:单表压力过大,索引量大,容量大,单表的锁。据以上,把单表水平切分成不同的表。

 

        大型应用中,都是一台主机上只有一个实例,一个实例中只有一个库,库==实例==主机,所以才有了分库分表这个简称。

 

        既然知道了基本理论,那么具体是怎么做的呢?逻辑是怎么跑的呢?接下来以一个例子来讲解一下。

        这个需求很简单,用户表(user),单表数据量1亿,查询、插入、存储都出现了问题,怎么办呢?

 

        首先,分析问题,这个明显是由于数据量太大了而导致的问题。

        其次,设计方案,可以分为10个库,这样每个库的数据量就降到了1KW,单表1KW数据量还是有些大,而且不利于以后量的增长,所以每个库再分100个表,这个每个单表数据量就为10W了,对于查询、索引更新、单表文件大小、打开速度,都有一些益处。接下来,给IT部门打电话,要10台物理机,扩展数据库......

        最后,逻辑实现,这里应该是最有学问的地方。首先是写入数据,需要知道写到哪个分库分表中,读也是一样的,所以,需要有个请求路由层,负责把请求分发、转换到不同的库表中,一般有路由规则的概念。

 

        怎么样,简单吧?哈哈,too 那义务。说说这个模式的问题,主要是带来了事务上的问题,因为分库分表,事务完成不了,而分布式事务又太笨重,所以这里需要有一定的策略,保证在这种情况下事务能够完成。采取的策略如:最终一致性、复制、特殊设计等。再有就是业务代码的改造,一些关联查询要改造,一些单表orderBy的问题需要特殊处理,也包括groupBy语句,如何解决这些副作用不是一句两句能说清楚的,以后有时间,我单独讲讲这些。

        

该总结一下这种模式的优缺点的了,如下:

 

        优点:减少数据库单表的压力。

        缺点:事务保证困难、业务逻辑需要做大量改造。

 

7. 弹性伸缩模式

        这种模式主要解决突发流量的到来,导致无法横向扩展或者横向扩展太慢,进而影响业务,全站崩溃的问题。这个模式是一种相对来说比较高级的技术,也是各个大公司目前都在研究、试用的技术。截至今日,有这种思想的架构师就已经是很不错了,能够拿到较高薪资,更别提那些已经实践过的,甚至实现了底层系统的那些,所以,你懂得......

        这种模式的一般设计见下图:

 

 

        如上图所示,多了一个弹性伸缩服务,用来动态的增加、减少实例。原理上非常简单,但是这个模式到底解决什么问题呢?先说说由来和意义。

        

        每年的双11、六一八或者一些大促到来之前,我们都会为大流量的到来做以下几个方面的工作:

  1. 提前准备10倍甚至更多的机器,即使用不上也要放在那里备着,以防万一。这样浪费了大量的资源。

  2. 每台机器配置、调试、引流,以便让所有的机器都可用。这样浪费了大量的人力、物力,更容易出错。

  3. 如果机器准备不充分,那么还要加班加点的重复上面的工作。这样做特别容易出错,引来领导的不满,没时间回家陪老婆,然后你的老婆就......(自己想)

        

        在双十一之后,我们还要人工做缩容,非常的辛苦。一般一年中会有多次促销,那么我们就会一直这样,实在是烦!

 

        最严重的,突然间的大流量爆发,会让我们触不及防,半夜起来扩容是在正常不过的事情,为此,我们偷懒起来,要更多的机器备着,也就出现了大量的cpu利用率为1%的机器。

 

        我相信,如果你是老板一定很震惊吧!!!

        哈哈,那么如何改变这种情况呢?请接着看

 

        为此,首先把所有的计算资源整合成资源池的概念,然后通过一些策略、监控、服务,动态的从资源池中获取资源,用完后在放回到池子中,供其他系统使用。

        具体实现上比较成熟的两种资源池方案是VM、docker,每个都有着自己强大的生态。监控的点有CPU、内存、硬盘、网络IO、服务质量等,根据这些,在配合一些预留、扩张、收缩策略,就可以简单的实现自动伸缩。怎么样?是不是很神奇?深入的内容我们会在的码农原创的公众号文章中详细介绍。

 

该总结一下这种模式的优缺点的了,如下:

 

        优点:弹性、随需计算,充分优化企业计算资源。

        缺点:应用要从架构层做到可横向扩展化改造、依赖的底层配套比较多,对技术水平、实力、应用规模要求较高。

       

8. 多机房模式

        这种模式主要解决不同地区高性能、高可用的问题。

        随着应用用户不断的增加,用户群体分布在全球各地,如果把服务器部署在一个地方,一个机房,比如北京,那么美国的用户使用应用的时候就会特别慢,因为每一个请求都需要通过海底光缆走上个那么一秒钟(预估)左右,这样对用户体验及其不好。怎么办?使用多机房部署。

        这种模式的一般设计见下图:

 

如上图所示,一个典型的用户请求流程如下:

 

  1. 用户请求一个链接A

  2. 通过DNS智能解析到离用户最近的机房B

  3. 使用B机房服务链接A

 

        是不是觉得很简单,没啥?其实这里面的问题没有表面这么简单,下面一一道来。

        首先是数据同步问题,在中国产生的数据要同步到美国,美国的也一样,数据同步就会涉及数据版本、一致性、更新丢弃、删除等问题。

        其次是一地多机房的请求路由问题,典型的是如上图,中国的北京机房和杭州机房,如果北京机房挂了,那么要能够通过路由把所有发往北京机房的请求转发到杭州机房。异地也存在这个问题。

        

        所以,多机房模式,也就是异地多活并不是那么的简单,这里只是起了个头,具体的有哪些坑,会在另一篇文章中介绍。

 

该总结一下这种模式的优缺点的了,如下:

 

        优点:高可用、高性能、异地多活。

        缺点:数据同步、数据一致性、请求路由。

 

呵呵,至此,整个关于八种架构设计模式及其优缺点概述就介绍完了,大约1W字左右。最后,我想说的是没有银弹、灵活运用,共勉!





转自:https://www.cnblogs.com/wajika/p/6664342.html

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