软件各种架构图2
架构图对应的DispatcherServlet核心代码如下:
//前端控制器分派方法 protected void doDispatch(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response) throws Exception { HttpServletRequest processedRequest = request; HandlerExecutionChain mappedHandler = null; int interceptorIndex = -1; try { ModelAndView mv; boolean errorView = false; try { //检查是否是请求是否是multipart(如文件上传),如果是将通过MultipartResolver解析 processedRequest = checkMultipart(request); //步骤2、请求到处理器(页面控制器)的映射,通过HandlerMapping进行映射 mappedHandler = getHandler(processedRequest, false); if (mappedHandler == null || mappedHandler.getHandler() == null) { noHandlerFound(processedRequest, response); return; } //步骤3、处理器适配,即将我们的处理器包装成相应的适配器(从而支持多种类型的处理器) HandlerAdapter ha = getHandlerAdapter(mappedHandler.getHandler()); // 304 Not Modified缓存支持 //此处省略具体代码 // 执行处理器相关的拦截器的预处理(HandlerInterceptor.preHandle) //此处省略具体代码 // 步骤4、由适配器执行处理器(调用处理器相应功能处理方法) mv = ha.handle(processedRequest, response, mappedHandler.getHandler()); // Do we need view name translation? if (mv != null && !mv.hasView()) { mv.setViewName(getDefaultViewName(request)); } // 执行处理器相关的拦截器的后处理(HandlerInterceptor.postHandle) //此处省略具体代码 } catch (ModelAndViewDefiningException ex) { logger.debug("ModelAndViewDefiningException encountered", ex); mv = ex.getModelAndView(); } catch (Exception ex) { Object handler = (mappedHandler != null ? mappedHandler.getHandler() : null); mv = processHandlerException(processedRequest, response, handler, ex); errorView = (mv != null); } //步骤5 步骤6、解析视图并进行视图的渲染 //步骤5 由ViewResolver解析View(viewResolver.resolveViewName(viewName, locale)) //步骤6 视图在渲染时会把Model传入(view.render(mv.getModelInternal(), request, response);) if (mv != null && !mv.wasCleared()) { render(mv, processedRequest, response); if (errorView) { WebUtils.clearErrorRequestAttributes(request); } } else { if (logger.isDebugEnabled()) { logger.debug("Null ModelAndView returned to DispatcherServlet with name '" + getServletName() + "': assuming HandlerAdapter completed request handling"); } } // 执行处理器相关的拦截器的完成后处理(HandlerInterceptor.afterCompletion) //此处省略具体代码 catch (Exception ex) { // Trigger after-completion for thrown exception. triggerAfterCompletion(mappedHandler, interceptorIndex, processedRequest, response, ex); throw ex; } catch (Error err) { ServletException ex = new NestedServletException("Handler processing failed", err); // Trigger after-completion for thrown exception. triggerAfterCompletion(mappedHandler, interceptorIndex, processedRequest, response, ex); throw ex; } finally { // Clean up any resources used by a multipart request. if (processedRequest != request) { cleanupMultipart(processedRequest); } } }
核心架构的具体流程步骤如下:
1、 首先用户发送请求——>DispatcherServlet,前端控制器收到请求后自己不进行处理,而是委托给其他的解析器进行处理,作为统一访问点,进行全局的流程控制;
2、 DispatcherServlet——>HandlerMapping, HandlerMapping将会把请求映射为HandlerExecutionChain对象(包含一个Handler处理器(页面控制器)对象、多个HandlerInterceptor拦截器)对象,通过这种策略模式,很容易添加新的映射策略;
3、 DispatcherServlet——>HandlerAdapter,HandlerAdapter将会把处理器包装为适配器,从而支持多种类型的处理器,即适配器设计模式的应用,从而很容易支持很多类型的处理器;
4、 HandlerAdapter——>处理器功能处理方法的调用,HandlerAdapter将会根据适配的结果调用真正的处理器的功能处理方法,完成功能处理;并返回一个ModelAndView对象(包含模型数据、逻辑视图名);
5、 ModelAndView的逻辑视图名——> ViewResolver, ViewResolver将把逻辑视图名解析为具体的View,通过这种策略模式,很容易更换其他视图技术;
6、 View——>渲染,View会根据传进来的Model模型数据进行渲染,此处的Model实际是一个Map数据结构,因此很容易支持其他视图技术;
7、返回控制权给DispatcherServlet,由DispatcherServlet返回响应给用户,到此一个流程结束。
此处我们只是讲了核心流程,没有考虑拦截器、本地解析、文件上传解析等,后边再细述。
近段时间以来,通过接触有关海量数据处理和搜索引擎的诸多技术,常常见识到不少精妙绝伦的架构图。除了每每感叹于每幅图表面上的绘制的精细之外,更为架构 图背后所隐藏的设计思想所叹服。个人这两天一直在搜集各大型网站的架构设计图,一为了一饱眼福,领略各类大型网站架构设计的精彩之外,二来也可供闲时反复 琢磨体会,何乐而不为呢?特此,总结整理了诸如国外wikipedia,Facebook,Yahoo!,YouTube,MySpace,Twitter,国内如优酷网等大型网站的技术架构(本文重点分析优酷网的技术架构),以飨读者。
本文着重凸显每一幅图的精彩之处与其背后含义,而图的说明性文字则从简从略。ok,好好享受此番架构盛宴吧。当然,若有任何建议或问题,欢迎不吝指正。谢谢。
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1、WikiPedia 技术架构
WikiPedia 技术架构图Copy @Mark Bergsma
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来自wikipedia的数据:峰值每秒钟3万个 HTTP 请求 每秒钟 3Gbit 流量, 近乎375MB 350 台 PC 服务器。
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GeoDNSA :40-line patch for BIND to add geographical filters support to the existent views in BIND", 把用户带到最近的服务器。GeoDNS 在 WikiPedia 架构中担当重任当然是由 WikiPedia 的内容性质决定的--面向各个国家,各个地域。
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负载均衡:LVS,请看下图:
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2、Facebook 架构
Facebook 搜索功能的架构示意图
细心的读者一定能发现,上副架构图之前出现在此文之中:从几幅架构图中偷得半点海里数据处理经验。本文与前文最大的不同是,前文只有几幅,此文系列将有上百幅架构图,任您尽情观赏。
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3、Yahoo! Mail 架构
Yahoo! Mail 架构
Yahoo! Mail 架构部署了 Oracle RAC,用来存储 Mail 服务相关的 Meta 数据。
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4、twitter技术架构
twitter的整体架构设计图
twitter平台大致由twitter.com、手机以及第三方应用构成,如下图所示(其中流量主要以手机和第三方为主要来源):
缓存在大型web项目中起到了举足轻重的作用,毕竟数据越靠近CPU存取速度越快。下图是twitter的缓存架构图:
关于缓存系统,还可以看看下幅图:
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5、Google App Engine技术架构
GAE的架构图
简单而言,上述GAE的架构分为如图所示的三个部分:前端,Datastore和服务群。
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前端包括4个模块:Front End,Static Files,App Server,App Master。
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Datastore是基于BigTable技术的分布式数据库,虽然其也可以被理解成为一个服务,但是由于其是整个App Engine唯一存储持久化数据的地方,所以其是App Engine中一个非常核心的模块。其具体细节将在下篇和大家讨论。
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整个服务群包括很多服务供App Server调用,比如Memcache,图形,用户,URL抓取和任务队列等。
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6、Amazon技术架构
Amazon的Dynamo Key-Value存储架构图
可能有读者并不熟悉Amazon,它现在已经是全球商品品种最多的网上零售商和全球第2大互联网公司。而之前它仅仅是一个小小的网上书店。ok,下面,咱们来见识下它的架构。
Dynamo是亚马逊的key-value模式的存储平台,可用性和扩展性都很好,性能也不错:读写访问中99.9%的响应时间都在300ms内。按分布 式系统常用的哈希算法切分数据,分放在不同的node上。Read操作时,也是根据key的哈希值寻找对应的node。Dynamo使用了 Consistent Hashing算法,node对应的不再是一个确定的hash值,而是一个hash值范围,key的hash值落在这个范围内,则顺时针沿ring找,碰 到的第一个node即为所需。
Dynamo对Consistent Hashing算法的改进在于:它放在环上作为一个node的是一组机器(而不是memcached把一台机器作为node),这一组机器是通过同步机制保证数据一致的。
下图是分布式存储系统的示意图,读者可观摩之:
Amazon的云架构图如下:
Amazon的云架构图
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7、优酷网的技术架构
从一开始,优酷网就自建了一套CMS来解决前端的页面显示,各个模块之间分离得比较恰当,前端可扩展性很好,UI的分离,让开发与维护变得十分简单和灵活,下图是优酷前端的模块调用关系:
这样,就根据module、method及params来确定调用相对独立的模块,显得非常简洁。下图是优酷的前端局部架构图:
优酷的数据库架构也是经历了许多波折,从一开始的单台MySQL服务器(Just Running)到简单的MySQL主从复制、SSD优化、垂直分库、水平sharding分库。
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简单的MySQL主从复制。 MySQL的主从复制解决了数据库的读写分离,并很好的提升了读的性能,其原来图如下:
其主从复制的过程如下图所示:
但是,主从复制也带来其他一系列性能瓶颈问题:
- 写入无法扩展
- 写入无法缓存
- 复制延时
- 锁表率上升
- 表变大,缓存率下降
那问题产生总得解决的,这就产生下面的优化方案。
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MySQL垂直分区
如果把业务切割得足够独立,那把不同业务的数据放到不同的数据库服务器将是一个不错的方案,而且万一其中一个业务崩溃了也不会影响其他业务的正常进行,并且也起到了负载分流的作用,大大提升了数据库的吞吐能力。经过垂直分区后的数据库架构图如下:
然而,尽管业务之间已经足够独立了,但是有些业务之间或多或少总会有点联系,如用户,基本上都会和每个业务相关联,况且这种分区方式,也不能解决单张表数据量暴涨的问题,因此为何不试试水平sharding呢?
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MySQL水平分片(Sharding)
这是一个非常好的思路,将用户按一定规则(按id哈希)分组,并把该组用户的数据存储到一个数据库分片中,即一个sharding,这样随着用户数量的增加,只要简单地配置一台服务器即可,原理图如下:
如何来确定某个用户所在的shard呢,可以建一张用户和shard对应的数据表,每次请求先从这张表找用户的shard id,再从对应shard中查询相关数据,如下图所示:
但是,优酷是如何解决跨shard的查询呢,这个是个难点,据介绍优酷是尽量不跨shard查询,实在不行通过多维分片索引、分布式搜索引擎,下策是分布式数据库查询(这个非常麻烦而且耗性能)。
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缓存策略
貌似大的系统都对“缓存”情有独钟,从http缓存到memcached内存数据缓存,但优酷表示没有用内存缓存,理由如下:
- 避免内存拷贝,避免内存锁
- 如接到老大哥通知要把某个视频撤下来,如果在缓存里是比较麻烦的
而且Squid 的 write() 用户进程空间有消耗,Lighttpd 1.5 的 AIO(异步I/O) 读取文件到用户内存导致效率也比较低下。
但 为何我们访问优酷会如此流畅,与土豆相比优酷的视频加载速度略胜一筹?这个要归功于优酷建立的比较完善的内容分发网络(CDN),它通过多种方式保证分布 在全国各地的用户进行就近访问——用户点击视频请求后,优酷网将根据用户所处地区位置,将离用户最近、服务状况最好的视频服务器地址传送给用户,从而保证 用户可以得到快速的视频体验。这就是CDN带来的优势,就近访问。
附注:1、此段优酷网的技术架构整理于此处:http://www.itivy.com/ivy/archive/2011/8/13/the-architecture-of-youku.html;2、同时推荐一个非常好的站点:http://www.dbanotes.net/)。从上百幅架构图中学得半点大型网站建设经验(上),完。
后记
此篇文章终于写完了,从昨日有整理此文的动机后,到今日上午找电脑上网而不得,再到此刻在网吧完成此文。着实也体味了一把什么叫做为技术*的感觉。大型 网站架构是一个实战性很强的东西,而你我或许现在暂时还只是一个在外看热闹的门外汉而已。不过,没关系,小鱼小虾照样能畅游汪汪大洋,更何况日后亦能成长 为大鱼大鲨。
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