當一個Web系統從日訪問量10萬逐步增長到1000萬，甚至超過1億的過程中，Web系統承受的壓力會越來越大，在這個過程中，我們會遇到很多的問題。為了解決這些性能壓力帶來問題，我們需要在Web系統架構層面搭建多個層次的緩存機制。在不同的壓力階段，我們會遇到不同的問題，通過搭建不同的服務和架構來解決。
Web負載均衡
Web負載均衡（Load Balancing），簡單地說就是給我們的服務器集群分配“工作任務”，而采用恰當的分配方式，對于保護處于后端的Web服務器來說，非常重要。
負載均衡的策略有很多，我們從簡單的講起哈。
1. HTTP重定向
當用戶發來請求的時候，Web服務器通過修改HTTP響應頭中的Location標記來返回一個新的url，然后瀏覽器再繼續請求這個新url，實際上就是頁面重定向。通過重定向，來達到“負載均衡”的目標。例如，我們在下載PHP源碼包的時候，點擊下載鏈接時，為了解決不同國家和地域下載速度的問題，它會返回一個離我們近的下載地址。重定向的HTTP返回碼是302，如下圖：
如果使用PHP代碼來實現這個功能，方式如下：
這個重定向非常容易實現，并且可以自定義各種策略。但是，它在大規模訪問量下，性能不佳。而且，給用戶的體驗也不好，實際請求發生重定向，增加了網絡延時。
2. 反向代理負載均衡
反向代理服務的核心工作主要是轉發HTTP請求，扮演了瀏覽器端和后臺Web服務器中轉的角色。因為它工作在HTTP層（應用層），也就是網絡七層結構中的第七層，因此也被稱為“七層負載均衡”。可以做反向代理的軟件很多，比較常見的一種是Nginx。
Nginx是一種非常靈活的反向代理軟件，可以自由定制化轉發策略，分配服務器流量的權重等。反向代理中，常見的一個問題，就是Web服務器存儲的session數據，因為一般負載均衡的策略都是隨機分配請求的。同一個登錄用戶的請求，無法保證一定分配到相同的Web機器上，會導致無法找到session的問題。
解決方案主要有兩種：
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配置反向代理的轉發規則，讓同一個用戶的請求一定落到同一臺機器上（通過分析cookie），復雜的轉發規則將會消耗更多的CPU，也增加了代理服務器的負擔。
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將session這類的信息，專門用某個獨立服務來存儲，例如redis/memchache，這個方案是比較推薦的。
反向代理服務，也是可以開啟緩存的，如果開啟了，會增加反向代理的負擔，需要謹慎使用。這種負載均衡策略實現和部署非常簡單，而且性能表現也比較好。但是，它有“單點故障”的問題，如果掛了，會帶來很多的麻煩。而且，到了后期Web服務器繼續增加，它本身可能成為系統的瓶頸。
3. IP負載均衡
IP負載均衡服務是工作在網絡層（修改IP）和傳輸層（修改端口，第四層），比起工作在應用層（第七層）性能要高出非常多。原理是，他是對IP層的數據包的IP地址和端口信息進行修改，達到負載均衡的目的。這種方式，也被稱為“四層負載均衡”。常見的負載均衡方式，是LVS（Linux Virtual Server，Linux虛擬服務），通過IPVS（IP Virtual Server，IP虛擬服務）來實現。
在負載均衡服務器收到客戶端的IP包的時候，會修改IP包的目標IP地址或端口，然后原封不動地投遞到內部網絡中，數據包會流入到實際Web服務器。實際服務器處理完成后，又會將數據包投遞回給負載均衡服務器，它再修改目標IP地址為用戶IP地址，最終回到客戶端。
上述的方式叫LVS-NAT，除此之外，還有LVS-RD（直接路由），LVS-TUN（IP隧道），三者之間都屬于LVS的方式，但是有一定的區別，篇幅問題，不贅敘。
IP負載均衡的性能要高出Nginx的反向代理很多，它只處理到傳輸層為止的數據包，并不做進一步的組包，然后直接轉發給實際服務器。不過，它的配置和搭建比較復雜。
4. DNS負載均衡
DNS（Domain Name System）負責域名解析的服務，域名url實際上是服務器的別名，實際映射是一個IP地址，解析過程，就是DNS完成域名到IP的映射。而一個域名是可以配置成對應多個IP的。因此，DNS也就可以作為負載均衡服務。
這種負載均衡策略，配置簡單，性能極佳。但是，不能自由定義規則，而且，變更被映射的IP或者機器故障時很麻煩，還存在DNS生效延遲的問題。
5. DNS/GSLB負載均衡
我 們常用的CDN（Content Delivery Network，內容分發網絡）實現方式，其實就是在同一個域名映射為多IP的基礎上更進一步，通過GSLB（Global Server Load Balance，全局負載均衡）按照指定規則映射域名的IP。一般情況下都是按照地理位置，將離用戶近的IP返回給用戶，減少網絡傳輸中的路由節點之間的 跳躍消耗。
圖中的“向上尋找”，實際過程是LDNS（Local DNS）先向根域名服務（Root Name Server）獲取到頂級根的Name Server（例如.com的），然后得到指定域名的授權DNS，然后再獲得實際服務器IP。
CDN在Web系統中，一般情況下是用來解決大小較大的靜態資源（html/Js/Css/圖片等）的加載問題，讓這些比較依賴網絡下載的內容，盡可能離用戶更近，提升用戶體驗。
例如，我訪問了一張imgcache.gtimg.cn上的圖片（騰訊的自建CDN，不使用qq.com域名的原因是防止http請求的時候，帶上了多余的cookie信息），我獲得的IP是183.60.217.90。
這種方式，和前面的DNS負載均衡一樣，不僅性能極佳，而且支持配置多種策略。但是，搭建和維護成本非常高。互聯網一線公司，會自建CDN服務，中小型公司一般使用第三方提供的CDN。
Web系統的緩存機制的建立和優化
剛剛我們講完了Web系統的外部網絡環境，現在我們開始關注我們Web系統自身的性能問題。我們的Web站點隨著訪問量的上升，會遇到很多的挑戰，解決這些問題不僅僅是擴容機器這么簡單，建立和使用合適的緩存機制才是根本。
最開始，我們的Web系統架構可能是這樣的，每個環節，都可能只有1臺機器。
我們從最根本的數據存儲開始看哈。
一、 MySQL數據庫內部緩存使用
MySQL的緩存機制，就從先從MySQL內部開始，下面的內容將以最常見的InnoDB存儲引擎為主。
1.建立恰當的索引
最簡單的是建立索引，索引在表數據比較大的時候，起到快速檢索數據的作用，但是成本也是有的。首先，占用了一定的磁盤空間，其中組合索引最突出，使用需要謹慎，它產生的索引甚至會比源數據更大。其次，建立索引之后的數據insert/update/delete等操作，因為需要更新原來的索引，耗時會增加。當然，實際上我們的系統從總體來說，是以select查詢操作居多，因此，索引的使用仍然對系統性能有大幅提升的作用。
2. 數據庫連接線程池緩存
如果，每一個數據庫操作請求都需要創建和銷毀連接的話，對數據庫來說，無疑也是一種巨大的開銷。為了減少這類型的開銷，可以在MySQL中配置thread_cache_size來表示保留多少線程用于復用。線程不夠的時候，再創建，空閑過多的時候，則銷毀。
其實，還有更為激進一點的做法，使用pconnect（數據庫長連接），線程一旦創建在很長時間內都保持著。但是，在訪問量比較大，機器比較多的情況下，這種用法很可能會導致“數據庫連接數耗盡”，因為建立連接并不回收，最終達到數據庫的max_connections（最大連接數）。因此，長連接的用法通常需要在CGI和MySQL之間實現一個“連接池”服務，控制CGI機器“盲目”創建連接數。
建立數據庫連接池服務，有很多實現的方式，PHP的話，我推薦使用swoole（PHP的一個網絡通訊拓展）來實現。
3. Innodb緩存設置（innodb_buffer_pool_size）
innodb_buffer_pool_size這是個用來保存索引和數據的內存緩存區，如果機器是MySQL獨占的機器，一般推薦為機器物理內存的80%。在取表數據的場景中，它可以減少磁盤IO。一般來說，這個值設置越大，cache命中率會越高。
4. 分庫/分表/分區
MySQL 數據庫表一般承受數據量在百萬級別，再往上增長，各項性能將會出現大幅度下降，因此，當我們預見數據量會超過這個量級的時候，建議進行分庫/分表/分區等操作。最好的做法，是服務在搭建之初就設計為分庫分表的存儲模式，從根本上杜絕中后期的風險。不過，會犧牲一些便利性，例如列表式的查詢，同時，也增加了維護的復雜度。不過，到了數據量千萬級別或者以上的時候，我們會發現，它們都是值得的。
二、 MySQL數據庫多臺服務搭建
1臺MySQL機器，實際上是高風險的單點，因為如果它掛了，我們Web服務就不可用了。而且，隨著Web系統訪問量繼續增加，終于有一天，我們發現1臺MySQL服務器無法支撐下去，我們開始需要使用更多的MySQL機器。當引入多臺MySQL機器的時候，很多新的問題又將產生。
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建立MySQL主從，從庫作為備份
這種做法純粹為了解決“單點故障”的問題，在主庫出故障的時候，切換到從庫。不過，這種做法實際上有點浪費資源，因為從庫實際上被閑著了。
2. MySQL讀寫分離，主庫寫，從庫讀。
兩臺數據庫做讀寫分離，主庫負責寫入類的操作，從庫負責讀的操作。并且，如果主庫發生故障，仍然不影響讀的操作，同時也可以將全部讀寫都臨時切換到從庫中（需要注意流量，可能會因為流量過大，把從庫也拖垮）。
3. 主主互備。
兩臺MySQL之間互為彼此的從庫，同時又是主庫。這種方案，既做到了訪問量的壓力分流，同時也解決了“單點故障”問題。任何一臺故障，都還有另外一套可供使用的服務。
不過，這種方案，只能用在兩臺機器的場景。如果業務拓展還是很快的話，可以選擇將業務分離，建立多個主主互備。
三、 MySQL數據庫機器之間的數據同步
每當我們解決一個問題，新的問題必然誕生在舊的解決方案上。當我們有多臺MySQL，在業務高峰期，很可能出現兩個庫之間的數據有延遲的場景。并且，網絡和機器負載等，也會影響數據同步的延遲。我們曾經遇到過，在日訪問量接近1億的特殊場景下，出現，從庫數據需要很多天才能同步追上主庫的數據。這種場景下，從庫基本失去效用了。
于是，解決同步問題，就是我們下一步需要關注的點。
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MySQL自帶多線程同步
MySQL5.6開始支持主庫和從庫數據同步，走多線程。但是，限制也是比較明顯的，只能以庫為單位。MySQL數據同步是通過binlog日志，主庫寫入到binlog日志的操作，是具有順序的，尤其當SQL操作中含有對于表結構的修改等操作，對于后續的SQL語句操作是有影響的。因此，從庫同步數據，必須走單進程。
2. 自己實現解析binlog，多線程寫入
以數據庫的表為單位，解析binlog多張表同時做數據同步。這樣做的話，的確能夠加快數據同步的效率，但是，如果表和表之間存在結構關系或者數據依賴的話，則同樣存在寫入順序的問題。這種方式，可用于一些比較穩定并且相對獨立的數據表。
國內一線互聯網公司，大部分都是通過這種方式，來加快數據同步效率。還有更為激進的做法，是直接解析binlog，忽略以表為單位，直接寫入。但是這種做法，實現復雜，使用范圍就更受到限制，只能用于一些場景特殊的數據庫中（沒有表結構變更，表和表之間沒有數據依賴等特殊表）。
四、 在Web服務器和數據庫之間建立緩存
實際上，解決大訪問量的問題，不能僅僅著眼于數據庫層面。根據“二八定律”，80%的請求只關注在20%的熱點數據上。因此，我們應該建立Web服務器和數據庫之間的緩存機制。這種機制，可以用磁盤作為緩存，也可以用內存緩存的方式。通過它們，將大部分的熱點數據查詢，阻擋在數據庫之前。
1. 頁面靜態化
用戶訪問網站的某個頁面，頁面上的大部分內容在很長一段時間內，可能都是沒有變化的。例如一篇新聞報道，一旦發布幾乎是不會修改內容的。這樣的話，通過CGI生成的靜態html頁面緩存到Web服務器的磁盤本地。除了第一次，是通過動態CGI查詢數據庫獲取之外，之后都直接將本地磁盤文件返回給用戶。
在Web系統規模比較小的時候，這種做法看似完美。但是，一旦Web系統規模變大，例如當我有100臺的Web服務器的時候。那樣這些磁盤文件，將會有100份，這個是資源浪費，也不好維護。這個時候有人會想，可以集中一臺服務器存起來，呵呵，不如看看下面一種緩存方式吧，它就是這樣做的。
2. 單臺內存緩存
通過頁面靜態化的例子中，我們可以知道將“緩存”搭建在Web機器本機是不好維護的，會帶來更多問題（實際上，通過PHP的apc拓展，可通過Key/value操作Web服務器的本機內存）。因此，我們選擇搭建的內存緩存服務，也必須是一個獨立的服務。
內存緩存的選擇，主要有redis/memcache。從性能上說，兩者差別不大，從功能豐富程度上說，Redis更勝一籌。
3. 內存緩存集群
當我們搭建單臺內存緩存完畢，我們又會面臨單點故障的問題，因此，我們必須將它變成一個集群。簡單的做法，是給他增加一個slave作為備份機器。但是，如果請求量真的很多，我們發現cache命中率不高，需要更多的機器內存呢？因此，我們更建議將它配置成一個集群。例如，類似redis cluster。
Redis cluster集群內的Redis互為多組主從，同時每個節點都可以接受請求，在拓展集群的時候比較方便。客戶端可以向任意一個節點發送請求，如果是它的“負責”的內容，則直接返回內容。否則，查找實際負責Redis節點，然后將地址告知客戶端，客戶端重新請求。
對于使用緩存服務的客戶端來說，這一切是透明的。
內存緩存服務在切換的時候，是有一定風險的。從A集群切換到B集群的過程中，必須保證B集群提前做好“預熱”（B集群的內存中的熱點數據，應該盡量與A集群相同，否則，切換的一瞬間大量請求內容，在B集群的內存緩存中查找不到，流量直接沖擊后端的數據庫服務，很可能導致數據庫宕機）。
4. 減少數據庫“寫”
上面的機制，都實現減少數據庫的“讀”的操作，但是，寫的操作也是一個大的壓力。寫的操作，雖然無法減少，但是可以通過合并請求，來起到減輕壓力的效果。這個時候，我們就需要在內存緩存集群和數據庫集群之間，建立一個修改同步機制。
先將修改請求生效在cache中，讓外界查詢顯示正常，然后將這些sql修改放入到一個隊列中存儲起來，隊列滿或者每隔一段時間，合并為一個請求到數據庫中更新數據庫。
除了上述通過改變系統架構的方式提升寫的性能外，MySQL本身也可以通過配置參數innodb_flush_log_at_trx_commit來調整寫 入磁盤的策略。如果機器成本允許，從硬件層面解決問題，可以選擇老一點的RAID（Redundant Arrays of independent Disks，磁盤列陣）或者比較新的SSD（Solid State Drives，固態硬盤）。
5. NoSQL存儲
不管數據庫的讀還是寫，當流量再進一步上漲，終會達到“人力有窮時”的場景。繼續加機器的成本比較高，并且不一定可以真正解決問題的時候。這個時候，部分核心數據，就可以考慮使用NoSQL的數據庫。NoSQL存儲，大部分都是采用key-value的方式，這里比較推薦使用上面介紹過Redis，Redis本身是一個內存cache，同時也可以當做一個存儲來使用，讓它直接將數據落地到磁盤。
這樣的話，我們就將數據庫中某些被頻繁讀寫的數據，分離出來，放在我們新搭建的Redis存儲集群中，又進一步減輕原來MySQL數據庫的壓力，同時因為Redis本身是個內存級別的Cache，讀寫的性能都會大幅度提升。
國內一線互聯網公司，架構上采用的解決方案很多是類似于上述方案，不過，使用的cache服務卻不一定是Redis，他們會有更豐富的其他選擇，甚至根據自身業務特點開發出自己的NoSQL服務。
6. 空節點查詢問題
當我們搭建完前面所說的全部服務，認為Web系統已經很強的時候。我們還是那句話，新的問題還是會來的。空節點查詢，是指那些數據庫中根本不存在的數據請求。例如，我請求查詢一個不存在人員信息，系統會從各級緩存逐級查找，最后查到到數據庫本身，然后才得出查找不到的結論，返回給前端。因為各級cache對它無效，這個請求是非常消耗系統資源的，而如果大量的空節點查詢，是可以沖擊到系統服務的。
在我曾經的工作經歷中，曾深受其害。因此，為了維護Web系統的穩定性，設計適當的空節點過濾機制，非常有必要。
我們當時采用的方式，就是設計一張簡單的記錄映射表。將存在的記錄存儲起來，放入到一臺內存cache中，這樣的話，如果還有空節點查詢，則在緩存這一層就被阻擋了。
異地部署（地理分布式）
完 成了上述架構建設之后，我們的系統是否就已經足夠強大了呢？答案當然是否定的哈，優化是無極限的。Web系統雖然表面上看，似乎比較強大了，但是給予用戶 的體驗卻不一定是最好的。因為東北的同學，訪問深圳的一個網站服務，他還是會感到一些網絡距離上的慢。這個時候，我們就需要做異地部署，讓Web系統離用 戶更近。
一、 核心集中與節點分散
有玩過大型網游的同學都會知道，網游是有很多個區的，一般都是按照地域來分，例如廣東專區，北京專區。如果一個在廣東的玩家，去北京專區玩，那么他會感覺明顯比在廣東專區卡。實際上，這些大區的名稱就已經說明了，它的服務器所在地，所以，廣東的玩家去連接地處北京的服務器，網絡當然會比較慢。
當一個系統和服務足夠大的時候，就必須開始考慮異地部署的問題了。讓你的服務，盡可能離用戶更近。我們前面已經提到了Web的靜態資源，可以存放在CDN上，然后通過DNS/GSLB的方式，讓靜態資源的分散“全國各地”。但是，CDN只解決的靜態資源的問題，沒有解決后端龐大的系統服務還只集中在某個固定城市的問題。
這個時候，異地部署就開始了。異地部署一般遵循：核心集中，節點分散。
核心集中：實際部署過程中，總有一部分的數據和服務存在不可部署多套，或者部署多套成本巨大。而對于這些服務和數據，就仍然維持一套，而部署地點選擇一個地域比較中心的地方，通過網絡內部專線來和各個節點通訊。
節點分散：將一些服務部署為多套，分布在各個城市節點，讓用戶請求盡可能選擇近的節點訪問服務。
例如，我們選擇在上海部署為核心節點，北京，深圳，武漢，上海為分散節點（上海自己本身也是一個分散節點）。我們的服務架構如圖：
需要補充一下的是，上圖中上海節點和核心節點是同處于一個機房的，其他分散節點各自獨立機房。
國內有很多大型網游，都是大致遵循上述架構。它們會把數據量不大的用戶核心賬號等放在核心節點，而大部分的網游數據，例如裝備、任務等數據和服務放在地區節點里。當然，核心節點和地域節點之間，也有緩存機制。
二、 節點容災和過載保護
節點容災是指，某個節點如果發生故障時，我們需要建立一個機制去保證服務仍然可用。毫無疑問，這里比較常見的容災方式，是切換到附近城市節點。假如系統的天津節點發生故障，那么我們就將網絡流量切換到附近的北京節點上。考慮到負載均衡，可能需要同時將流量切換到附近的幾個地域節點。另一方面，核心節點自身也是需要自己做好容災和備份的，核心節點一旦故障，就會影響全國服務。
過載保護，指的是一個節點已經達到最大容量，無法繼續接接受更多請求了，系統必須有一個保護的機制。一個服務已經滿負載，還繼續接受新的請求，結果很可能就是宕機，影響整個節點的服務，為了至少保障大部分用戶的正常使用，過載保護是必要的。
解決過載保護，一般2個方向：
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拒絕服務，檢測到滿負載之后，就不再接受新的連接請求。例如網游登入中的排隊。
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分流到其他節點。這種的話，系統實現更為復雜，又涉及到負載均衡的問題。
小結
Web系統會隨著訪問規模的增長，漸漸地從1臺服務器可以滿足需求，一直成長為“龐然大物”的大集群。而這個Web系統變大的過程，實際上就是我們解決問題的過程。在不同的階段，解決不同的問題，而新的問題又誕生在舊的解決方案之上。
系統的優化是沒有極限的，軟件和系統架構也一直在快速發展，新的方案解決了老的問題，同時也帶來新的挑戰。
