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[ASP.net教程]大型网站架构系列:电商网站架构案例


大型网站架构是一个系列文档,欢迎大家关注。本次分享主题:电商网站架构案例。从电商网站的需求,到单机架构,逐步演变为常用的,可供参考的分布式架构的原型。除具备功能需求外,还具备一定的高性能,高可用,可伸缩,可扩展等非功能质量需求(架构目标)。

根据实际需要,进行改造,扩展,支持千万PV,是没问题的。

本次分享大纲

  1. 电商案例的原因
  2. 电商网站需求
  3. 网站初级架构
  4. 系统容量估算
  5. 网站架构分析
  6. 网站架构优化
  7. 架构总结

电商网站案例,一共有三篇本篇主要说明网站的需求,网站初始架构,系统容量估算方法。

一、电商案例的原因

分布式大型网站,目前看主要有几类1.大型门户,比如网易,新浪等;2.SNS网站,比如校内,开心网等;3.电商网站:比如阿里巴巴,京东商城,国美在线,汽车之家等。大型门户一般是新闻类信息,可以使用CDN,静态化等方式优化,开心网等交互性比较多,可能会引入更多的NOSQL,分布式缓存,使用高性能的通信框架等。电商网站具备以上两类的特点,比如产品详情可以采用CDN,静态化,交互性高的需要采用NOSQL等技术。因此,我们采用电商网站作为案例,进行分析。

二、电商网站需求

客户需求:

  • 建立一个全品类的电子商务网站(B2C),用户可以在线购买商品,可以在线支付,也可以货到付款;
  • 用户购买时可以在线与客服沟通;
  • 用户收到商品后,可以给商品打分,评价;
  • 目前有成熟的进销存系统;需要与网站对接;
  • 希望能够支持3~5年,业务的发展;
  • 预计3~5年用户数达到1000万;
  • 定期举办双11,双12,三八男人节等活动;
  • 其他的功能参考京东或国美在线等网站。

客户就是客户,不会告诉你具体要什么,只会告诉你他想要什么,我们很多时候要引导,挖掘客户的需求。好在提供了明确的参考网站。因此,下一步要进行大量的分析,结合行业,以及参考网站,给客户提供方案。

其他的略~~~~~

需求功能矩阵

需求管理传统的做法,会使用用例图或模块图(需求列表)进行需求的描述。这样做常常忽视掉一个很重要的需求(非功能需求),因此推荐大家使用需求功能矩阵,进行需求描述。

本电商网站的需求矩阵如下:

 

网站需求

功能需求

非功能需求

全品类的电子商务网站

分类管理,商品管理

方便进行多品类管理(灵活性)

网站访问速度要快(高性能)

图片存储的要求(海量小图片)

用户可以在线购买商品

会员管理,购物车,结算功能

良好购物体验(可用性,性能)

在线支付或货到付款

多种在线支付方式

支付过程要安全,数据加密(安全性)

多种支付接口灵活切换(灵活性,扩展性)

可以在线与客服沟通

在线客服功能

可靠性:即时通讯

商品打分评价

商品评论

 

目前有成熟的进销存系统

对接进销存

属于约束条件

对接时要考虑数据一致性,鲁棒性

支持3~5年,业务的发展

 

属于约束条件

伸缩性,可扩展性

3~5年用户数达到1000万

 

约束条件

举办双11,双12,三八男人节等活动

活动管理,秒杀

突增访问流量(可伸缩)

实时性要求(高性能)

参考京东或国美在线

 

参考条件

 

 

 

 

以上是对电商网站需求的简单举例,目的是说明(1)需求分析的时候,要全面,大型分布式系统重点考虑非功能需求;(2)描述一个简单的电商需求场景,使大家对下一步的分析设计有个依据。

 

三、网站初级架构

一般网站,刚开始的做法,是三台服务器,一台部署应用,一台部署数据库,一台部署NFS文件系统。

这是前几年比较传统的做法,之前见到一个网站10万多会员,垂直服装设计门户,N多图片。使用了一台服务器部署了应用,数据库以及图片存储。出现了很多性能问题。

如下图:

 

但是,目前主流的网站架构已经发生了翻天覆地的变化。一般都会采用集群的方式,进行高可用设计。至少是下面这个样子。

 

(1)       使用集群对应用服务器进行冗余,实现高可用;(负载均衡设备可与应用一块部署)

使用数据库主备模式,实现数据备份和高可用;

四、系统容量预估

预估步骤:

(1)       注册用户数-日均UV量-每日的PV量-每天的并发量;

(2)       峰值预估:平常量的2~3倍;

(3)       根据并发量(并发,事务数),存储容量计算系统容量。

 

客户需求:3~5年用户数达到1000万注册用户;

 

每秒并发数预估:

(1)       每天的UV为200万(二八原则);

(2)       每日每天点击浏览30次;

(3)       PV量:200*20=6000万;

(4)       集中访问量:24*0.2=4.8小时会有6000万*0.8=4800万(二八原则);

(5)       每分并发量:4.8*60=288分钟,每分钟访问4800/288=16.7万(约等于);

(6)       每秒并发量:16.7万/60=2780(约等于);

(7)       假设:高峰期为平常值的三倍,则每秒的并发数可以达到8340次。

(8)       1毫秒=1.3次访问;

 

没好好学数学后悔了吧?!(不知道以上算是否有错误,呵呵~~)

 

服务器预估:(以tomcat服务器举例)

(1)       按一台web服务器,支持每秒300个并发计算。平常需要10台服务器(约等于);[tomcat默认配置是150]

(2)       高峰期:需要30台服务器;

 

容量预估:70/90原则

系统CPU一般维持在70%左右的水平,高峰期达到90%的水平,是不浪费资源,并比较稳定的。内存,IO类似。

 

以上预估仅供参考,因为服务器配置,业务逻辑复杂度等都有影响。在此CPU,硬盘,网络等不再进行评估。