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[ASP.net教程]整理下.net分布式系统架构的思路


最近看到有部分招聘信息,要求应聘者说一下分布式系统架构的思路。今天早晨正好有些时间,我也把我们实际在.net方面网站架构的演化路线整理一下,只是我自己的一些想法,欢迎大家批评指正。

首先说明的是.net下开源内容较少,并且也不是做并行数据库等基础服务,因此在这里什么Hadoop、Spark、ZooKeeper、dubbo等我们暂不去考虑。

一、最初假设的网站中,我们把应用系统网站、文件和数据库都放在一台服务器上,一台服务器包打天下。

二、随着业务扩展,一台服务器无法满足性能需求,将应用程序、数据库、文件分别部署在不同的服务器上,并根据服务器用途不同,配置不同的硬件,达到性能最佳的效果。

三、随着业务扩展,一台数据库、网站、文件服务器再高性能也无法大量数据处理、高并发用户访问时,必须考虑采用集群方式。

1、应用服务器作为网站的入口,会承担大量的请求,我们往往通过应用服务器集群来分担请求数。应用服务器前面部署负载均衡服务器调度用户请求,根据分发策略将请求分发到多个应用服务器节点。常用的负载均衡技术硬件的有F5,价格比较贵,软件的有LVS、Nginx、HAProxy等。

2、随着用户量的增加,数据库成为最大的瓶颈,改善数据库性能常用的手段是进行读写分离以及分表,读写分离顾名思义就是将数据库分为读库和写库,通过主备功能实现数据同步。分库分表则分为水平切分和垂直切分,水平切换则是对一个数据库特大的表进行拆分,例如订单、物流信息表等。垂直切分则是根据业务不同来切换,如订单、计税等等不同的主题放在不同的数据库中。这种情况下,关联查询是没有的,通过程序可以比较容易的去解决,还有就是采用分布式事务,来保证数据的一致性。我们这里还有一个做法,一个大的数据表拆分为当前操作表和历史记录表, 当前操作表只保留正在操作的数据,完成后转入历史记录表,这样可以提高当前操作数据的效率。

3、用户一天天增加,业务量越来越大,产生的文件越来越多。通常情况下,一个目录下的文件建议不能超过1万个,否则对于文件的查找和轮询都会非常慢,会导致整个系统无法正常运行。我们一般是按照"\应用程序名\模块名称\日期"的目录结构组织的,对于文件数目仍旧很大的应用,应该再细分。当单台的文件服务器已经不能满足需求,就需要分布式的文件系统支撑。常用的分布式文件系统有NFS。我们用的是MS的分布式文件系统(DFS),与AD域相关性较大。

4、因为应用服务器是集群方式,用户前后两次请求可能访问的不是一台服务器。因此已经不能像以前一样使用状态(Application、Session、Cache、ViewState等),应用系统必须是无状态的(当然了,用的负载均衡具有会话保持的时候,一个用户只会定位到一台服务器)。系统的缓存应该保存在专门的缓存服务器上,如果必须有状态,也应该保存在专门的缓存服务器中。作为第一批吃螃蟹者,我们用了微软的AppFabric作为缓存服务器,因为当时版本很低,问题也不少,后来我们弃用了AppFabric,使用Redis作为缓存服务。现在,AppFabric已经改进了不少,运行在Azure云上,应该是不会存在以前的问题了。

 

中间插一段啊。对于各种政府、单位等不能将系统部署到互联网的部门,并且在各省、市都有对应的分支机构。因为网络专线的价格还是比较高的,至少比互联网的网络带宽低了不少,当然了不差钱的不说啊。这种情况下,一般不采用如上的集中式、集群部署方式,而是采用分布式部署的方式,第一种分布式部署是各分支机构搭建一整套系统,定期(例如每天)进行数据的同步工作,将分支数据汇总到总部、总部的数据下发回各分部;第二种分布式部署方式是各分支部署中间件,但是数据集中在总部。

四、随着业务进一步扩展,应用程序变得非常臃肿,这时我们需要将应用程序进行业务拆分,如我们做的综合业务管理系统分为门户、联系处置、业务信息、指标、数据查询分析等业务板块。每个业务板块是一个独立的应用负责相对独立的业务运作。业务板块之间通过消息队列进行通信来实现。数据库也进行相应的拆分,不同的主题放到不同的数据库中。同时,最好搭建静态资源服务器,将公用的css、js、images等都存放到静态资源服务器中。

五、对于海量数据的查询,我们使用nosql数据库加上搜索引擎可以达到更好的性能。并不是所有的数据都要放在关系型数据中。常用的NOSQL有mongodb和redis,搜索引擎有lucene,我们使用的Solr、ElasticSearch等基于Lucene内核实现的更易用的搜索引擎。数据量大的话,Solr等也要做成集群。

 

六、再往下走,系统需要与其他系统进行交互,系统也要给各种前端(例如网站、安卓、IOS)提供服务,这样我们就要在逻辑层之上建设应用服务层,提供对客户端的和对外的SOA服务接口。这样又涉及到DTO、WebService、WCF和WebApi(Rest)等概念。但是最重要的是,SOA方式下,包括前面的MQ方式下,事务一致性无法得到保障的,必须采用一定的机制例如事务补偿机制来确保事务的最终一致性。各个业务板块所在的服务器,在不同时段的压力也不同,为了尽量做到服务器集群内各服务器的压力平摊, 还需要提供更好的机制,记录下每个服务器的压力、资源情况、连接数等等,以便将新的请求转向到压力最小的服务器上。

 

七、业务继续发展,就是CDN,再往下就是搭建几个中心,将系统部署在各个中心,各地用户访问距离他最近的中心,中心间数据保持同步。

 

八、上面讲了应用系统方面比较多,数据方面也要做许多工作。上面已经介绍了分库分表方式。应用系统做大了,势必有许多的数据资源,尤其是现在大数据这个名词非常火爆的情况下,数据分析和处理是一个系统必须要做的事情。这样做的好处是,将数据的查询、分析等独立出来,不影响正式运行中的系统,另外是通过分析挖掘确实能得到许多意想不到的价值。

这时,主要的工作是搭建数据仓库,然后进行后续的分析和处理。使用ETL/ELT将数据定期从正式环境中导入到数据仓库中,按照不同的主题搭建一个个的数据集市。对于数据量比较小的系统,可以使用关系数据库+多维数据库的方式;对于大型系统,就要使用按列存储、并行数据库等方式了。对于数据的分析可以以报表、KPI、仪表盘驾驶舱等方式提供上层领导决策,也可以使用数据挖掘、机器学习和训练等方式实现价值发现、风险控制等。

 

九、一般情况下,企业是没有那么大的财力和人员去做上述内容的,因此使用云成为企业的一个选择。无论是Azure、阿里云、亚马逊等都会提供一个个的服务。我们就以阿里云为例,ECS提供虚拟服务器、SLB提供负载均衡、RDS提供数据库服务、OSS提供存储服务、DRDS是分布式数据服务、ODSP(现在改名叫MaxCompute)提供大数据的计算服务、RocketMQ提供MQ、OCS提供分布式缓存服务、以及CDN、OTS、ADS等等就不一一列举了。

对了,现在还有Docker这个利器,无论在企业还是云中都可以使用,我们在自己内部使用的Redis、Memcached、RabbitMQ、Solr等都部署在Docker中,确实比较方便。

 

上面说了一大堆,其实架构做的再好,还需要底层来实现。目前流行的语言还是面向对象OO的Java、.net等,也就是说还是用OO的思想和理念去编程。抽象、封装、继承、多态尽管很字面上比较容易理解,但是深入的认识确实需要一定的程序量的积累,面向对象的几大原则和设计模式还是编写出更高可扩展、可替换、可配置、可维护等软件质量指标的代码的重要保证。

 

面向云的.net core开发框架