蚂蚁变大象：浅谈常规网站是如何从小变大的（三）

【 前一段时间写了关于架构的总结，一共十篇，放在新浪博客上 : http://blog.sina.com.cn/zgwangbo001 ，今天放到csdn上】

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        【第七阶段 ： 拆分】

 

        到上面一个阶段，我们初步接触到了逻辑、存储等的多机模式。这样的结构，对于逻辑不是特别复杂的网站，足以撑起千万级的压力。所以大多数网站，只要能够用好上面的结构就可以很好的应对服务压力了。只不过还有很多细节的工作需要精细化，比如：多机的运维、稳定性的监控、日志的管理、请求的分析与挖掘等。

        如果流量持续增长，或者是业务持续的扩展，上述的架构可能又将面临挑战。比如，多人开发常常出现版本冲突；对于数据库的更新量变大；一个表里面的记录数已经超过千万甚至过亿等等。

        怎么解决呢？还记得我们之前介绍过一个CAP理论嘛？三要素里面有一个东东叫：分区容忍性（Partition tolerance）。其实，这个就是我们接下来解决问题的基础：切分！

        一、从数据流向来看，切分包括：请求的切分、逻辑的切分、数据的切分。

        数据的切分：将不同的数据放到不同的库中，将原来的单一的一个库，切分成多个库。

        逻辑的切分：将不同的业务逻辑拆分成多份代码，用不同的代码管理路径来管理（如svn目录）。

        请求的切分：将不同的逻辑请求分流到不同的机器上。比如：图片请求、视频请求、注册请求等。

 

        二、从数据组织来看，切分包括：水平切分、垂直切分。

        数据库的变大通常是朝着两个方向来进行的，一个是功能增加，导致表结构横向扩展；一个是提交数据持续增多，导致数据库表里的数据量持续纵向增加。

 

        数据量变大以后，单机性能会下降很明显，因此我们需要在合适的时候对数据进行切分（这个我没有太深入的研究过相关数据库的最合适的切分点，只是从经验上来讲，单表的字段数控制在20个以内，记录数控制在5千万以内会比较好些）。

        垂直切分和水平切分，其实是挺纠结的两个词。我之前对这两个词经常搞混。后来自己画了个图，就很直接明了了。

 

        水平切分：

        水平切分就是因为记录数太多了，需要 横着来一刀，将原来一张表里面的数据存入到多张表中，用于减少单张表里的数据量。

 

        垂直切分：

        垂直切分就是因为业务逻辑需要的字段太多，需要 竖着来一刀，将原来放在一张表里的所有字段，拆分成多张表，通过某一个Key来做关联（如关系数据库中的外键），从而避免大表的产生。

 

        （笔记本马上没电了，加上该做午饭了。暂时先到这儿吧。^_^）

        好了，有了上述的基础以后，我们再来看实际问题如何来解决。

        假设，现在我们有一个博客网站，这个网站拥有多个功能，如：图片、博客、用户信息等的插查删改操作。而现在博客数据膨胀比较厉害。

        首先，我们从数据流向来看，用户访问博客、图片、用户信息等这几个逻辑没有直接的耦合，对应的业务逻辑关联也很少。

        因此，我们第一步从入口上就可以把三者分开。最简单的方式就是通过域名来切分，比如：img.XXX.com、blog.XXX.com、user.XXX.com。然后通过不同的WebServer来接收这些请求。

        第二步，我们的业务逻辑代码，很明显可以将这些逻辑分开（从部署上分开）。一部分专门处理图片的请求，如ImageUploadAction/ImageDisplayAction/ImageDeleteAction，一部分专门处理博客请求，如：BlogDisplayAction/BlogDeleteAction，一部分专门处理用户相关请求，如：UserModifyAction/UserDisplayAction等等。

        第三步，从数据库存储上，将三者剥离开。简单的就是分成三个不同的库。

        这样，从数据流向上，我们就按不同的功能，将请求进行了拆分。

 

        其次，从数据存储上来看，由于博客数据量增长比较快，我们可以将博客的数据进行水平的拆分。拆分方法很多，比如常用的：

        1、按区间拆分。假定我们用blog_id作为Key，那么我们可以每1千万，做一次切分。比如[1,1kw)、[1kw,2kw)等等。这样做的好处就是可以不断的增长。但访问可能会因为博客新旧的原因，集中到最新的几个库或表中。另外，要根据数据的增长动态的建表。

        2、按取模拆分。比如我们预估我们的blog_id最多不超过10亿，如果每张表里面我们预估存入1千万的数据，那么我们就需要100张表（或库）。我们就可以按照blog_id % 100 这样来做切分。这样做的好处是简单，表在一开始就全部建立好了。且每个表或者库的访问都比较均匀。但问题就是，如果数据持续扩张，超出预期，那么扩展性就成为最主要的问题。

        3、其他还有一些衍生的方式，比如按Hash值切分等等，大多大同小异。

 

        这样一来，我们通过访问模式、数据组织等多个维度的拆分以后，我们单机能够提供服务的能力就变的比较强悍了。具体的架构如下图。

        上述结构看似比较完美，但是在实际的使用中可能会遇到以下几个问题：

        1、业务关联问题。多个Service之间不可能没有任何关联，如果出现关联，怎么办？特别是如果是提交的信息要修改多个业务的数据的时候，这个会比较头疼。

        2、服务运维问题。这样拆分以后，随着机器数量的膨胀，对于机器的管理将会变的愈发的困难。这个问题直接会影响到整体架构的设计。面向运维的设计是架构设计中必须要考虑的重要因素。

        3、还有一个问题是我们WebServer始终是单机的，如果出现宕机等问题，那影响将是致命的。这个我们还没有解决。

        这些问题都会在接下来的部分详细来解决。