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一個好的架構是靠演變而來，而不是單純的靠設計。剛開始做架構設計，我們不可能全方位的考慮到架構的高效能、高擴充套件性、高安全等各方面的因素。隨著業務需求越來越多、業務訪問壓力越來越大，架構不斷的演變及進化，因而造就了一個成熟穩定的大型架構。如淘寶網、Facebook等大型網站的架構，無不從一個小型規模架構，不斷進化及演變成為一個大型網站架構。 隨著雲計算的到來，當前已經從IT時代向DT時代開始轉型。在雲端如何構建千萬級架構，本文主要結合自身的最佳實踐經驗，向大家分享如何從一個小型網站逐步演變到千萬級架構的過程。 架構原始階段：萬能的單機 架構的最原始階段，即一臺ECS伺服器搞定一切。傳統官網、論壇等應用，只需要一臺ECS。對應的web伺服器、資料庫、靜態檔案資源等，部署到一臺ECS上即可。一般5萬pv到30萬pv訪問量，結合核心引數調優、web應用效能引數調優、資料庫調優，基本上能夠穩定的執行。架構採用單臺ECS：架構基礎階段：物理分離web和資料庫 當訪問壓力達到50萬pv到100萬pv的時候，部署在一臺伺服器上面的web應用及資料庫等服務應用，會對伺服器的CPU/記憶體/磁碟/頻寬等系統資源進行競爭。顯然單機已經出現效能瓶頸。我們將web應用和資料庫物理分離單獨部署，解決對應效能問題。這裡的架構採用ECS+RDS： 架構動靜分離階段：靜態快取 + 檔案儲存 當訪問壓力達到100萬pv到300萬pv的時候，我們看到前端web服務出現效能瓶頸。大量的web請求被堵塞，同時伺服器的CPU、磁碟IO、頻寬都有壓力。這時候我們一方面將網站圖片、js、css、html及應用服務相關的檔案儲存在oss中，另外一方面透過CDN將靜態資源分散式快取在各個節點實現“就近訪問”。透過將動態請求、靜態請求的訪問分離（“動靜分離”），有效解決伺服器在磁碟IO、頻寬方面的訪問壓力。架構採用CDN + ECS + OSS + RDS：架構分散式階段：負載均衡 當訪問壓力達到300萬pv到500萬pv的時候，雖然“動靜分離”有效分離了靜態請求的壓力，但是動態請求的壓力已經讓伺服器“吃不消”。最直觀的現象是，前端訪問堵塞、延遲、伺服器程序增多、cpu100%，並且出現常見502/503/504的錯誤碼。顯然單臺web伺服器已經滿足不了需求，這裡需要透過負載均衡技術增加多臺web伺服器（對應ECS可以選擇不同可用區，進一步保障高可用）。因而告別單機的時代，轉變分散式架構的階段。架構採用CDN+SLB + ECS + OSS + RDS：架構資料快取階段：資料庫快取 當訪問壓力達到500萬pv到1000萬pv，雖然負載均衡結合多臺web伺服器，解決了動態請求的效能壓力。但是這時候我們發現，資料庫出現壓力瓶頸，常見的現象就是RDS的連線數增加並且堵塞、CPU100%、IOPS飆升。這個時候我們透過資料庫快取，有效減少資料庫訪問壓力，進一步提升效能。架構採用CDN+SLB +ECS +OSS + 雲資料庫memcache +RDS ：架構擴充套件階段：垂直擴充套件 當訪問量達到1000萬pv到5000萬pv，雖然這個時候我們可以看到透過分散式檔案系統OSS已經解決了檔案儲存的效能問題，CDN也已經解決靜態資源訪問的效能問題。但是當訪問壓力再次增加，這個時候web伺服器和資料庫方面依舊是瓶頸。在此我們透過垂直擴充套件，進一步切分web伺服器和資料庫的壓力，解決效能問題。“何為垂直擴充套件，按照不同的業務（或者資料庫）切分到不同的伺服器（或者資料庫）之上，這種切分稱之為垂直擴充套件。” 垂直擴充套件第一招：業務拆分在業務層，可以把不同的功能模組拆分到不同的伺服器上面進行單獨部署。比如，使用者模組、訂單模組、商品模組等，拆分到不同伺服器上面部署。 垂直擴充套件第二招：讀寫分離在資料庫層，當結合資料庫快取，資料庫壓力還是很大的時候。我們透過讀寫分離的方式，進一步切分及降低資料庫的壓力。 垂直擴充套件第三招：分庫結合業務拆分、讀寫分離，在資料庫層，比如我們同樣可以把使用者模組、訂單模組、商品模組等。所涉及的資料庫表：使用者模組表、訂單模組表、商品模組表等，分別存放到不同資料庫中，如使用者模組庫、訂單模組庫、商品模組庫等。然後把不同資料庫分別部署到不同伺服器中。架構採用CDN+SLB +ECS +OSS+ 雲資料庫memcache + RDS讀寫分離：架構分散式+大資料階段：水平擴充套件 當訪問量達到5000萬pv及以上時，真達到千萬級架構以上訪問量的時候，我們可以看到垂直擴充套件的架構也已經開始“山窮水盡”。比如，讀寫分離僅解決“讀”的壓力，面對高訪問量，在資料庫“寫”的壓力上面“力不從心”，出現效能瓶頸。另外，分庫雖然將壓力拆分到不同資料庫中。但單表的資料量達到TB級別以上，顯然已經達到傳統關係型資料庫處理的極限。 水平擴充套件第一招：增加更多的web伺服器透過業務垂直拆分部署在不同伺服器後，當後續壓力進一步增大，增加更多的webserver進行水平擴充套件。 水平擴充套件第二招：增加更多的SLB單臺SLB也存在單點故障的風險，即SLB也存在效能極限，如QPS最大值為50000。透過DNS輪詢，將請求輪詢轉發至不同可用區的SLB上面，實現SLB水平擴充套件。 水平擴充套件第三招：採用分散式快取雖然阿里雲memcache記憶體資料庫已經是分散式結構，但是同樣單一的入口也存在單點故障的風險可能。並且也存在效能極限，如最大吞吐量峰值為512Mbps。所以我們部署多臺雲資料庫memcache版，可以在程式碼層透過hash演算法將資料分別快取至不同的雲資料庫memcache版中。 水平擴充套件第四招：sharding + nosql面對高併發、大資料的需求，傳統的關係型資料庫已不再適合。需要採用DRDS（mysql sharding分散式解決方案） + OTS（基於列儲存的分散式資料庫）對應的分散式資料庫來根本性的解決問題。架構採用CDN+DNS輪詢 + SLB + ECS + OSS + 雲資料庫memcache + DRDS+OTS：

當今技術的發展日新月異，系統架構也跟隨技術的發展不斷升級和改進，從傳統的單一架構演變為如今的微服務分散式架構，我們來看看技術架構的演變過程。

網站建設初期，訪問人數有限，資料量不大，只需要一臺伺服器足矣，這時應用程式、檔案、資料庫等所有資源全部集中在這臺伺服器上，網站架構請看下圖：

NO.2 應用和資料分離

隨著網站業務的不斷髮展，一臺伺服器已經不能滿足要求，使用者訪問量越來越大，資料量也越來越大，此時對網站的要求也逐漸變大，這就需要將應用和資料分離，變成應用伺服器、檔案伺服器和資料庫伺服器。架構圖如下：

NO.3 快取資料以改善網站效能

隨著使用者逐漸的不斷增加，資料庫訪問壓力變大，導致訪問延遲，效能較低，這時就需要快取技術，將查詢較多或者改動不大的資料快取起來，以加快應用訪問速度，下面是基本的架構圖：

NO.4 應用叢集

在網站訪問高峰，併發量大的情況下，應用伺服器就成為了整個網站的瓶頸，單一的應用伺服器資源有限，高併發情況下連線很快就會超限，這時，我們就需要部署應用伺服器叢集，利用負載均衡器分散訪問流量，減少單臺伺服器的壓力，網站架構圖如下：

NO.5 資料庫讀寫分離

這個階段，資料繼續增加，請求數量繼續加大，單個數據庫已然不能滿足要求，這個時候需要部署多個數據庫進行讀寫分離，請看架構圖：

NO.6 部署 CDN 節點

使用者訪問量的增加意味著使用者地域的分散請求，如果所有請求都直接傳送中心伺服器的話，距離越遠，響應速度越差，這時就需要用到 CDN 技術，透過 CDN 加速，保證使用者訪問每次都從最近的伺服器獲取資料，架構圖如下：

NO.7 分散式資料庫

分散式資料庫是網站資料庫拆分的最後手段，只有在單表資料規模非常龐大的時候才使用。

不到不得已時，網站更常用的資料庫拆分手段是業務分庫，將不同業務的資料庫部署在不同的物理伺服器上，如下圖所示：

NO.8 使用非關係型資料庫

當網站資料足夠龐大，達到PB甚至更高時，關係型資料庫已經達到瓶頸，這時就需要考慮採用非關係型資料庫了，請看下圖：

NO.9 微服務架構

隨著網站業務的不斷擴大，我們需要將各個業務進行拆分，形成不能的產品線，每個產品線由不同的業務團隊負責，各個產品之間需要通訊，這時就要用到微服務架構，請看下圖：

目前，最流行的 JavaEE 框架就是 Spring 框架，該框架是最古老也就是最成熟的 Java 技術框架之一。

為了適應技術的高速發展，Spring Cloud 出現了，它的出現帶給了我們微服務的解決方案。

透過 Spring Cloud，我們很容易部署一套高效能高可用的微服務架構。