【rabbitMQ】消息队列rabbitMQ面试题

注意： rabbitMQ普通集群模式不能解决高可用
布式强调的是系统由分散在多台机器的模块共同组成。

集群是针对服务组件而言的，是多个服务组件共同提供一类服务，而不管这些组件是否在不同的服务器上，比如单机上启动3个zookeeper进程，也能称为一个zk集群，但是单机无法实现高可用，因此这种集群也称为伪分布式集群，若3个zk进程分别在不同服务器上，那就是分布式集群。
元数据：名字和属性

所有的exchange和queue的元数据，存在于集群每个节点，但是不同queue的消息内容，在不同的节点。
1天刷完面试核心45问消息队列面试题

>一、redis消息队列和kafka消息队列的比较

1、Redis作为消息队列

Redis的pub-sub模式非常像西式快餐一样,快产快消,全都是因为Redis是使用内存来做存取,所有你生产的消息立马会被消费者一次性全部处理掉,并且没有留下任何痕迹, 同时因为内存总是宝贵的,所以内存上会有限制,当生产者以及消费者上来的时候也会对redis的效率,还有Redis在处理发布和消费big size(10K+的文件)的数据的时候会表现出无法忍受的缓慢
如果有以下场景可以考虑使用Redis作为消息队列：
a、如果你的需求是快产快消的即时消费场景,并且生产的消息立即被消费者消费掉

b、如果速度是你十分看重的,比如慢了一秒好几千万这种

c、如果允许出现消息丢失的场景

d、如果你不需要系统保存你发送过的消息,做到来无影去无踪

e、需要处理的数据量并不是那么巨大
2、KafKa作为消息队列

KafKa的设计精妙,支持分布式,高可用的部署,并且对一个大的队列采用分成多个Partition(分区),来提高消息入队的吞吐量,分而治之的思想 并且消费的时候支持group的概念,能够支持多个客户端消费同个队列,并且一个group中可以增加consumer的数量来扩展消费的处理量
KafKa不熟生产者数量的影响,因为吞吐量足够支撑,即使在廉价的单机服务器上也可以有10万每秒的消息传输量,并且消费者是想什么时候消费都可以,消息它就在那里,十分灵活,不用担心来无影去无踪的恐慌能把消息持久化,并以一定的策略(例如一定时间内删除,或者到达多大容量的时候清空)
当有一下场景的时候你可以考虑使用KafKa作为消息队列：

a、如果你想要稳定的消息队列

b、如果你想要你发送过的消息可以保留一定的时间,并不是无迹可寻的时候

c、如果你无法忍受数据的丢失

d、如果速度不需要那么的快

e、如果需要处理数据量巨大的时候

一、消息队列概述\x0d\消息队列中间件是分布式系统中重要的组件，主要解决应用耦合，异步消息，流量削锋等问题。实现高性能，高可用，可伸缩和最终一致性架构。是大型分布式系统不可缺少的中间件。\x0d\目前在生产环境，使用较多的消息队列有ActiveMQ，RabbitMQ，ZeroMQ，Kafka，MetaMQ，RocketMQ等。\x0d\二、消息队列应用场景\x0d\以下介绍消息队列在实际应用中常用的使用场景。异步处理，应用解耦，流量削锋和消息通讯四个场景。\x0d\21异步处理\x0d\场景说明：用户注册后，需要发注册邮件和注册短信。传统的做法有两种1串行的方式；2并行方式。\x0d\（1）串行方式：将注册信息写入数据库成功后，发送注册邮件，再发送注册短信。以上三个任务全部完成后，返回给客户端。（架构KKQ：466097527，欢迎加入）\x0d\（2）并行方式：将注册信息写入数据库成功后，发送注册邮件的同时，发送注册短信。以上三个任务完成后，返回给客户端。与串行的差别是，并行的方式可以提高处理的时间。\x0d\假设三个业务节点每个使用50毫秒钟，不考虑网络等其他开销，则串行方式的时间是150毫秒，并行的时间可能是100毫秒。\x0d\因为CPU在单位时间内处理的请求数是一定的，假设CPU1秒内吞吐量是100次。则串行方式1秒内CPU可处理的请求量是7次（1000/150）。并行方式处理的请求量是10次（1000/100）。\x0d\小结：如以上案例描述，传统的方式系统的性能（并发量，吞吐量，响应时间）会有瓶颈。如何解决这个问题呢？\x0d\引入消息队列，将不是必须的业务逻辑，异步处理。改造后的架构如下：\x0d\按照以上约定，用户的响应时间相当于是注册信息写入数据库的时间，也就是50毫秒。注册邮件，发送短信写入消息队列后，直接返回，因此写入消息队列的速度很快，基本可以忽略，因此用户的响应时间可能是50毫秒。因此架构改变后，系统的吞吐量提高到每秒20 QPS。比串行提高了3倍，比并行提高了两倍。\x0d\22应用解耦\x0d\场景说明：用户下单后，订单系统需要通知库存系统。传统的做法是，订单系统调用库存系统的接口。如下图：\x0d\传统模式的缺点：\x0d\1） 假如库存系统无法访问，则订单减库存将失败，从而导致订单失败；\x0d\2） 订单系统与库存系统耦合；\x0d\如何解决以上问题呢？引入应用消息队列后的方案，如下图：\x0d\订单系统：用户下单后，订单系统完成持久化处理，将消息写入消息队列，返回用户订单下单成功。\x0d\库存系统：订阅下单的消息，采用拉/推的方式，获取下单信息，库存系统根据下单信息，进行库存 *** 作。\x0d\假如：在下单时库存系统不能正常使用。也不影响正常下单，因为下单后，订单系统写入消息队列就不再关心其他的后续 *** 作了。实现订单系统与库存系统的应用解耦。\x0d\23流量削锋\x0d\流量削锋也是消息队列中的常用场景，一般在秒杀或团抢活动中使用广泛。\x0d\应用场景：秒杀活动，一般会因为流量过大，导致流量暴增，应用挂掉。为解决这个问题，一般需要在应用前端加入消息队列。\x0d\可以控制活动的人数；\x0d\可以缓解短时间内高流量压垮应用；\x0d\用户的请求，服务器接收后，首先写入消息队列。假如消息队列长度超过最大数量，则直接抛弃用户请求或跳转到错误页面；\x0d\秒杀业务根据消息队列中的请求信息，再做后续处理。\x0d\24日志处理\x0d\日志处理是指将消息队列用在日志处理中，比如Kafka的应用，解决大量日志传输的问题。架构简化如下：\x0d\日志采集客户端，负责日志数据采集，定时写受写入Kafka队列；\x0d\Kafka消息队列，负责日志数据的接收，存储和转发；\x0d\日志处理应用：订阅并消费kafka队列中的日志数据；\x0d\以下是新浪kafka日志处理应用案例：\x0d\(1)Kafka：接收用户日志的消息队列。\x0d\(2)Logstash：做日志解析，统一成JSON输出给Elasticsearch。\x0d\(3)Elasticsearch：实时日志分析服务的核心技术，一个schemaless，实时的数据存储服务，通过index组织数据，兼具强大的搜索和统计功能。\x0d\(4)Kibana：基于Elasticsearch的数据可视化组件，超强的数据可视化能力是众多公司选择ELK stack的重要原因。\x0d\25消息通讯\x0d\消息通讯是指，消息队列一般都内置了高效的通信机制，因此也可以用在纯的消息通讯。比如实现点对点消息队列，或者聊天室等。\x0d\点对点通讯：\x0d\客户端A和客户端B使用同一队列，进行消息通讯。\x0d\聊天室通讯：\x0d\客户端A，客户端B，客户端N订阅同一主题，进行消息发布和接收。实现类似聊天室效果。\x0d\以上实际是消息队列的两种消息模式，点对点或发布订阅模式。模型为示意图，供参考。\x0d\三、消息中间件示例\x0d\31电商系统\x0d\消息队列采用高可用，可持久化的消息中间件。比如Active MQ，Rabbit MQ，Rocket Mq。（1）应用将主干逻辑处理完成后，写入消息队列。消息发送是否成功可以开启消息的确认模式。（消息队列返回消息接收成功状态后，应用再返回，这样保障消息的完整性）\x0d\（2）扩展流程（发短信，配送处理）订阅队列消息。采用推或拉的方式获取消息并处理。\x0d\（3）消息将应用解耦的同时，带来了数据一致性问题，可以采用最终一致性方式解决。比如主数据写入数据库，扩展应用根据消息队列，并结合数据库方式实现基于消息队列的后续处理。\x0d\32日志收集系统\x0d\分为Zookeeper注册中心，日志收集客户端，Kafka集群和Storm集群（OtherApp）四部分组成。\x0d\Zookeeper注册中心，提出负载均衡和地址查找服务；\x0d\日志收集客户端，用于采集应用系统的日志，并将数据推送到kafka队列；\x0d\四、JMS消息服务\x0d\讲消息队列就不得不提JMS 。JMS（Java Message Service,Java消息服务）API是一个消息服务的标准/规范，允许应用程序组件基于JavaEE平台创建、发送、接收和读取消息。它使分布式通信耦合度更低，消息服务更加可靠以及异步性。\x0d\在EJB架构中，有消息bean可以无缝的与JM消息服务集成。在J2EE架构模式中，有消息服务者模式，用于实现消息与应用直接的解耦。\x0d\41消息模型\x0d\在JMS标准中，有两种消息模型P2P（Point to Point）,Publish/Subscribe(Pub/Sub)。\x0d\411 P2P模式\x0d\P2P模式包含三个角色：消息队列（Queue），发送者(Sender)，接收者(Receiver)。每个消息都被发送到一个特定的队列，接收者从队列中获取消息。队列保留着消息，直到他们被消费或超时。\x0d\P2P的特点\x0d\每个消息只有一个消费者（Consumer）(即一旦被消费，消息就不再在消息队列中)\x0d\发送者和接收者之间在时间上没有依赖性，也就是说当发送者发送了消息之后，不管接收者有没有正在运行，它不会影响到消息被发送到队列\x0d\接收者在成功接收消息之后需向队列应答成功\x0d\如果希望发送的每个消息都会被成功处理的话，那么需要P2P模式。（架构KKQ：466097527，欢迎加入）\x0d\412 Pub/sub模式\x0d\包含三个角色主题（Topic），发布者（Publisher），订阅者（Subscriber） 。多个发布者将消息发送到Topic,系统将这些消息传递给多个订阅者。\x0d\Pub/Sub的特点\x0d\每个消息可以有多个消费者\x0d\发布者和订阅者之间有时间上的依赖性。针对某个主题（Topic）的订阅者，它必须创建一个订阅者之后，才能消费发布者的消息。\x0d\为了消费消息，订阅者必须保持运行的状态。\x0d\为了缓和这样严格的时间相关性，JMS允许订阅者创建一个可持久化的订阅。这样，即使订阅者没有被激活（运行），它也能接收到发布者的消息。\x0d\如果希望发送的消息可以不被做任何处理、或者只被一个消息者处理、或者可以被多个消费者处理的话，那么可以采用Pub/Sub模型。\x0d\42消息消费\x0d\在JMS中，消息的产生和消费都是异步的。对于消费来说，JMS的消息者可以通过两种方式来消费消息。\x0d\（1）同步\x0d\订阅者或接收者通过receive方法来接收消息，receive方法在接收到消息之前（或超时之前）将一直阻塞；\x0d\（2）异步\x0d\订阅者或接收者可以注册为一个消息监听器。当消息到达之后，系统自动调用监听器的onMessage方法。\x0d\JNDI：Java命名和目录接口,是一种标准的Java命名系统接口。可以在网络上查找和访问服务。通过指定一个资源名称，该名称对应于数据库或命名服务中的一个记录，同时返回资源连接建立所必须的信息。\x0d\JNDI在JMS中起到查找和访问发送目标或消息来源的作用。（架构KKQ：466097527，欢迎加入）\x0d\43JMS编程模型\x0d\(1) ConnectionFactory\x0d\创建Connection对象的工厂，针对两种不同的jms消息模型，分别有QueueConnectionFactory和TopicConnectionFactory两种。可以通过JNDI来查找ConnectionFactory对象。\x0d\(2) Destination\x0d\Destination的意思是消息生产者的消息发送目标或者说消息消费者的消息来源。对于消息生产者来说，它的Destination是某个队列（Queue）或某个主题（Topic）;对于消息消费者来说，它的Destination也是某个队列或主题（即消息来源）。\x0d\所以，Destination实际上就是两种类型的对象：Queue、Topic可以通过JNDI来查找Destination。\x0d\(3) Connection\x0d\Connection表示在客户端和JMS系统之间建立的链接（对TCP/IP socket的包装）。Connection可以产生一个或多个Session。跟ConnectionFactory一样，Connection也有两种类型：QueueConnection和TopicConnection。\x0d\(4) Session\x0d\Session是 *** 作消息的接口。可以通过session创建生产者、消费者、消息等。Session提供了事务的功能。当需要使用session发送/接收多个消息时，可以将这些发送/接收动作放到一个事务中。同样，也分QueueSession和TopicSession。\x0d\(5) 消息的生产者\x0d\消息生产者由Session创建，并用于将消息发送到Destination。同样，消息生产者分两种类型：QueueSender和TopicPublisher。可以调用消息生产者的方法（send或publish方法）发送消息。\x0d\(6) 消息消费者\x0d\消息消费者由Session创建，用于接收被发送到Destination的消息。两种类型：QueueReceiver和TopicSubscriber。可分别通过session的createReceiver(Queue)或createSubscriber(Topic)来创建。当然，也可以session的creatDurableSubscriber方法来创建持久化的订阅者。\x0d\(7) MessageListener\x0d\消息监听器。如果注册了消息监听器，一旦消息到达，将自动调用监听器的onMessage方法。EJB中的MDB（Message-Driven Bean）就是一种MessageListener。\x0d\深入学习JMS对掌握JAVA架构，EJB架构有很好的帮助，消息中间件也是大型分布式系统必须的组件。本次分享主要做全局性介绍，具体的深入需要大家学习，实践，总结，领会。\x0d\五、常用消息队列\x0d\一般商用的容器，比如WebLogic，JBoss，都支持JMS标准，开发上很方便。但免费的比如Tomcat，Jetty等则需要使用第三方的消息中间件。本部分内容介绍常用的消息中间件（Active MQ,Rabbit MQ，Zero MQ,Kafka）以及他们的特点。\x0d\51 ActiveMQ\x0d\ActiveMQ 是Apache出品，最流行的，能力强劲的开源消息总线。ActiveMQ 是一个完全支持JMS11和J2EE 14规范的 JMS Provider实现，尽管JMS规范出台已经是很久的事情了，但是JMS在当今的J2EE应用中间仍然扮演着特殊的地位。\x0d\ActiveMQ特性如下：\x0d\⒈ 多种语言和协议编写客户端。语言: Java,C,C++,C#,Ruby,Perl,Python,PHP。应用协议： OpenWire,Stomp REST,WS Notification,XMPP,AMQP\x0d\⒉ 完全支持JMS11和J2EE 14规范 （持久化，XA消息，事务)\x0d\⒊ 对spring的支持，ActiveMQ可以很容易内嵌到使用Spring的系统里面去，而且也支持Spring20的特性\x0d\⒋ 通过了常见J2EE服务器（如 Geronimo,JBoss 4,GlassFish,WebLogic)的测试，其中通过JCA 15 resource adaptors的配置，可以让ActiveMQ可以自动的部署到任何兼容J2EE 14 商业服务器上\x0d\⒌ 支持多种传送协议：in-VM,TCP,SSL,NIO,UDP,JGroups,JXTA\x0d\⒍ 支持通过JDBC和journal提供高速的消息持久化\x0d\⒎ 从设计上保证了高性能的集群，客户端-服务器，点对点\x0d\⒏ 支持Ajax\x0d\⒐ 支持与Axis的整合\x0d\⒑ 可以很容易得调用内嵌JMS provider，进行测试\x0d\52 RabbitMQ\x0d\RabbitMQ是流行的开源消息队列系统，用erlang语言开发。RabbitMQ是AMQP（高级消息队列协议）的标准实现。支持多种客户端，如：Python、Ruby、NET、Java、JMS、C、PHP、ActionScript、XMPP、STOMP等，支持AJAX，持久化。用于在分布式系统中存储转发消息，在易用性、扩展性、高可用性等方面表现不俗。\x0d\几个重要概念：\x0d\Broker：简单来说就是消息队列服务器实体。\x0d\Exchange：消息交换机，它指定消息按什么规则，路由到哪个队列。\x0d\Queue：消息队列载体，每个消息都会被投入到一个或多个队列。\x0d\Binding：绑定，它的作用就是把exchange和queue按照路由规则绑定起来。\x0d\Routing Key：路由关键字，exchange根据这个关键字进行消息投递。\x0d\vhost：虚拟主机，一个broker里可以开设多个vhost，用作不同用户的权限分离。\x0d\producer：消息生产者，就是投递消息的程序。\x0d\consumer：消息消费者，就是接受消息的程序。\x0d\channel：消息通道，在客户端的每个连接里，可建立多个channel，每个channel代表一个会话任务。\x0d\消息队列的使用过程，如下：\x0d\（1）客户端连接到消息队列服务器，打开一个channel。\x0d\（2）客户端声明一个exchange，并设置相关属性。\x0d\（3）客户端声明一个queue，并设置相关属性。\x0d\（4）客户端使用routing key，在exchange和queue之间建立好绑定关系。\x0d\（5）客户端投递消息到exchange。\x0d\exchange接收到消息后，就根据消息的key和已经设置的binding，进行消息路由，将消息投递到一个或多个队列里。\x0d\53 ZeroMQ\x0d\号称史上最快的消息队列，它实际类似于Socket的一系列接口，他跟Socket的区别是：普通的socket是端到端的（1:1的关系），而ZMQ却是可以N：M 的关系，人们对BSD套接字的了解较多的是点对点的连接，点对点连接需要显式地建立连接、销毁连接、选择协议（TCP/UDP）和处理错误等，而ZMQ屏蔽了这些细节，让你的网络编程更为简单。ZMQ用于node与node间的通信，node可以是主机或者是进程。\x0d\引用官方的说法： “ZMQ(以下ZeroMQ简称ZMQ)是一个简单好用的传输层，像框架一样的一个socket library，他使得Socket编程更加简单、简洁和性能更高。是一个消息处理队列库，可在多个线程、内核和主机盒之间d性伸缩。ZMQ的明确目标是“成为标准网络协议栈的一部分，之后进入Linux内核”。现在还未看到它们的成功。但是，它无疑是极具前景的、并且是人们更加需要的“传统”BSD套接字之上的一 层封装。ZMQ让编写高性能网络应用程序极为简单和有趣。”\x0d\特点是：\x0d\高性能，非持久化；\x0d\跨平台：支持Linux、Windows、OS X等。\x0d\多语言支持； C、C++、Java、NET、Python等30多种开发语言。\x0d\可单独部署或集成到应用中使用；\x0d\可作为Socket通信库使用。\x0d\与RabbitMQ相比，ZMQ并不像是一个传统意义上的消息队列服务器，事实上，它也根本不是一个服务器，更像一个底层的网络通讯库，在Socket API之上做了一层封装，将网络通讯、进程通讯和线程通讯抽象为统一的API接口。支持“Request-Reply “，”Publisher-Subscriber“，”Parallel Pipeline”三种基本模型和扩展模型。\x0d\ZeroMQ高性能设计要点：\x0d\1、无锁的队列模型\x0d\对于跨线程间的交互（用户端和session）之间的数据交换通道pipe，采用无锁的队列算法CAS；在pipe两端注册有异步事件，在读或者写消息到pipe的时，会自动触发读写事件。\x0d\2、批量处理的算法\x0d\对于传统的消息处理，每个消息在发送和接收的时候，都需要系统的调用，这样对于大量的消息，系统的开销比较大，zeroMQ对于批量的消息，进行了适应性的优化，可以批量的接收和发送消息。\x0d\3、多核下的线程绑定，无须CPU切换\x0d\区别于传统的多线程并发模式，信号量或者临界区， zeroMQ充分利用多核的优势，每个核绑定运行一个工作者线程，避免多线程之间的CPU切换开销。\x0d\54 Kafka\x0d\Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据。 这种动作（网页浏览，搜索和其他用户的行动）是在现代网络上的许多社会功能的一个关键因素。 这些数据通常是由于吞吐量的要求而通过处理日志和日志聚合来解决。 对于像Hadoop的一样的日志数据和离线分析系统，但又要求实时处理的限制，这是一个可行的解决方案。Kafka的目的是通过Hadoop的并行加载机制来统一线上和离线的消息处理，也是为了通过集群机来提供实时的消费。\x0d\Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，有如下特性：\x0d\通过O(1)的磁盘数据结构提供消息的持久化，这种结构对于即使数以TB的消息存储也能够保持长时间的稳定性能。（文件追加的方式写入数据，过期的数据定期删除）\x0d\高吞吐量：即使是非常普通的硬件Kafka也可以支持每秒数百万的消息。\x0d\支持通过Kafka服务器和消费机集群来分区消息。\x0d\支持Hadoop并行数据加载。\x0d\Kafka相关概念\x0d\Broker\x0d\Kafka集群包含一个或多个服务器，这种服务器被称为broker[5]\x0d\Topic\x0d\每条发布到Kafka集群的消息都有一个类别，这个类别被称为Topic。（物理上不同Topic的消息分开存储，逻辑上一个Topic的消息虽然保存于一个或多个broker上但用户只需指定消息的Topic即可生产或消费数据而不必关心数据存于何处）\x0d\Partition\x0d\Parition是物理上的概念，每个Topic包含一个或多个Partition\x0d\Producer\x0d\负责发布消息到Kafka broker\x0d\Consumer\x0d\消息消费者，向Kafka broker读取消息的客户端。\x0d\Consumer Group\x0d\每个Consumer属于一个特定的Consumer Group（可为每个Consumer指定group name，若不指定group name则属于默认的group）。\x0d\一般应用在大数据日志处理或对实时性（少量延迟），可靠性（少量丢数据）要求稍低的场景使用。

1 大型网站系统的特点

2 大型网站架构演化历程

21 初始阶段架构

问题：网站运营初期，访问用户少，一台服务器绰绰有余。

特征：应用程序、数据库、文件等所有的资源都在一台服务器上。

描述：通常服务器 *** 作系统使用 linux，应用程序使用 PHP 开发，然后部署在 Apache 上，数据库使用 Mysql，通俗称为 LAMP。汇集各种免费开源软件以及一台廉价服务器就可以开始系统的发展之路了。

22 应用服务和数据服务分离

问题：越来越多的用户访问导致性能越来越差，越来越多的数据导致存储空间不足，一台服务器已不足以支撑。

特征：应用服务器、数据库服务器、文件服务器分别独立部署。

描述：三台服务器对性能要求各不相同：应用服务器要处理大量业务逻辑，因此需要更快更强大的 CPU；数据库服务器需要快速磁盘检索和数据缓存，因此需要更快的硬盘和更大的内存；文件服务器需要存储大量文件，因此需要更大容量的硬盘。

23 使用缓存改善性能

问题：随着用户逐渐增多，数据库压力太大导致访问延迟。

特征：由于网站访问和财富分配一样遵循二八定律：80% 的业务访问集中在 20% 的数据上。将数据库中访问较集中的少部分数据缓存在内存中，可以减少数据库的访问次数，降低数据库的访问压力。

描述：缓存分为两种：应用服务器上的本地缓存和分布式缓存服务器上的远程缓存，本地缓存访问速度更快，但缓存数据量有限，同时存在与应用程序争用内存的情况。分布式缓存可以采用集群方式，理论上可以做到不受内存容量限制的缓存服务。

24 使用应用服务器集群

问题：使用缓存后，数据库访问压力得到有效缓解。但是单一应用服务器能够处理的请求连接有限，在访问高峰期，成为瓶颈。

特征：多台服务器通过负载均衡同时向外部提供服务，解决单一服务器处理能力和存储空间不足的问题。

描述：使用集群是系统解决高并发、海量数据问题的常用手段。通过向集群中追加资源，提升系统的并发处理能力，使得服务器的负载压力不再成为整个系统的瓶颈。

25 数据库读写分离

问题：网站使用缓存后，使绝大部分数据读 *** 作访问都可以不通过数据库就能完成，但是仍有一部分读 *** 作和全部的写 *** 作需要访问数据库，在网站的用户达到一定规模后，数据库因为负载压力过高而成为网站的瓶颈。

特征：目前大部分的主流数据库都提供主从热备功能，通过配置两台数据库主从关系，可以将一台数据库服务器的数据更新同步到一台服务器上。网站利用数据库的主从热备功能，实现数据库读写分离，从而改善数据库负载压力。

描述：应用服务器在写 *** 作的时候，访问主数据库，主数据库通过主从复制机制将数据更新同步到从数据库。这样当应用服务器在读 *** 作的时候，访问从数据库获得数据。为了便于应用程序访问读写分离后的数据库，通常在应用服务器端使用专门的数据访问模块，使数据库读写分离的对应用透明。

26 反向代理和 CDN 加速

问题：中国网络环境复杂，不同地区的用户访问网站时，速度差别也极大。

特征：采用 CDN 和反向代理加快系统的静态资源访问速度。

描述：CDN 和反向代理的基本原理都是缓存，区别在于 CDN 部署在网络提供商的机房，使用户在请求网站服务时，可以从距离自己最近的网络提供商机房获取数据；而反向代理则部署在网站的中心机房，当用户请求到达中心机房后，首先访问的服务器时反向代理服务器，如果反向代理服务器中缓存着用户请求的资源，就将其直接返回给用户。

27 分布式文件系统和分布式数据库

问题：随着大型网站业务持续增长，数据库经过读写分离，从一台服务器拆分为两台服务器，依然不能满足需求。

特征：数据库采用分布式数据库，文件系统采用分布式文件系统。

描述：分布式数据库是数据库拆分的最后方法，只有在单表数据规模非常庞大的时候才使用。不到不得已时，更常用的数据库拆分手段是业务分库，将不同的业务数据库部署在不同的物理服务器上。

28 使用 NoSQL 和搜索引擎

问题：随着网站业务越来越复杂，对数据存储和检索的需求也越来越复杂。

特征：系统引入 NoSQL 数据库及搜索引擎。

描述：NoSQL 数据库及搜索引擎对可伸缩的分布式特性具有更好的支持。应用服务器通过统一数据访问模块访问各种数据，减轻应用程序管理诸多数据源的麻烦。

29 业务拆分

问题：大型网站的业务场景日益复杂，分为多个产品线。

特征：采用分而治之的手段将整个网站业务分成不同的产品线。系统上按照业务进行拆分改造，应用服务器按照业务区分进行分别部署。

描述：应用之间可以通过超链接建立关系，也可以通过消息队列进行数据分发，当然更多的还是通过访问同一个数据存储系统来构成一个关联的完整系统。

纵向拆分：将一个大应用拆分为多个小应用，如果新业务较为独立，那么就直接将其设计部署为一个独立的 Web 应用系统。纵向拆分相对较为简单，通过梳理业务，将较少相关的业务剥离即可。

横向拆分：将复用的业务拆分出来，独立部署为分布式服务，新增业务只需要调用这些分布式服务横向拆分需要识别可复用的业务，设计服务接口，规范服务依赖关系。

210 分布式服务

问题：随着业务越拆越小，存储系统越来越庞大，应用系统整体复杂程度呈指数级上升，部署维护越来越困难。由于所有应用要和所有数据库系统连接，最终导致数据库连接资源不足，拒绝服务。

特征：公共业务提取出来，独立部署。由这些可复用的业务连接数据库，通过分布式服务提供共用业务服务。

3 大型网站架构模式

31 分层

大型网站架构中常采用分层结构，将软件系统分为应用层、服务层、数据层：

分层架构的约束：禁止跨层次的调用（应用层直接调用数据层）及逆向调用（数据层调用服务层，或者服务层调用应用层）。

分层结构内部还可以继续分层，如应用可以再细分为视图层和业务逻辑层；服务层也可以细分为数据接口层和逻辑处理层。

32 分割

将不同的功能和服务分割开来，包装成高内聚低耦合的模块单元。这有助于软件的开发和维护，便于不同模块的分布式部署，提高网站的并发处理能力和功能扩展能力。

33 分布式

大于大型网站，分层和分割的一个主要目的是为了切分后的模块便于分布式部署，即将不同模块部署在不同的服务器上，通过远程调用协同工作。

分布式意味可以用更多的机器工作，那么 CPU、内存、存储资源也就更丰富，能够处理的并发访问和数据量就越大，进而能够为更多的用户提供服务。

分布式也引入了一些问题：

常用的分布式方案：

34 集群

集群即多台服务器部署相同应用构成一个集群，通过负载均衡设备共同对外提供服务。

集群需要具备伸缩性和故障转移机制：伸缩性是指可以根据用户访问量向集群添加或减少机器；故障转移是指，当某台机器出现故障时，负载均衡设备或失效转移机制将请求转发到集群中的其他机器上，从而不影响用户使用。

35 缓存

缓存就是将数据存放在距离最近的位置以加快处理速度。缓存是改善软件性能的第一手段。

网站应用中，缓存除了可以加快数据访问速度以外，还可以减轻后端应用和数据存储的负载压力。

常见缓存手段：

使用缓存有两个前提：

36 异步

软件发展的一个重要目标和驱动力是降低软件耦合性。事物之间直接关系越少，彼此影响就越小，也就更容易独立发展。

大型网站架构中，系统解耦的手段除了分层、分割、分布式等，还有一个重要手段——异步。

业务间的消息传递不是同步调用，而是将一个业务 *** 作拆分成多阶段，每个阶段间通过共享数据的方式异步执行进行协作。

异步架构是典型的生产者消费模式，二者不存在直接调用。异步消息队列还有如下特性：

37 冗余

大型网站，出现服务器宕机是必然事件。要保证部分服务器宕机的情况下网站依然可以继续服务，不丢失数据，就需要一定程度的服务器冗余运行，数据冗余备份。这样当某台服务器宕机是，可以将其上的服务和数据访问转移到其他机器上。

访问和负载很小的服务也必须部署 至少两台服务器构成一个集群，目的就是通过冗余实现服务高可用。数据除了定期备份，存档保存，实现 冷备份 外；为了保证在线业务高可用，还需要对数据库进行主从分离，实时同步实现 热备份。

为了抵御地震、海啸等不可抗因素导致的网站完全瘫痪，某些大型网站会对整个数据中心进行备份，全球范围内部署 灾备数据中心。网站程序和数据实时同步到多个灾备数据中心。

38 自动化

大型网站架构的自动化架构设计主要集中在发布运维方面：

39 安全

4 大型网站核心架构要素

架构 的一种通俗说法是：最高层次的规划，难以改变的决定。

41 性能

性能问题无处不在，所以网站性能优化手段也十分繁多：

42 可用性

可用性指部分服务器出现故障时，还能否对用户提供服务

43 伸缩性

衡量伸缩的标准就是是否可以用多台服务器构建集群，是否容易向集群中增删服务器节点。增删服务器节点后是否可以提供和之前无差别的服务。集群中可容纳的总服务器数是否有限制。

44 扩展性

衡量扩展性的标准就是增加新的业务产品时，是否可以实现对现有产品透明无影响，不需要任何改动或很少改动，既有功能就可以上线新产品。主要手段有：事件驱动架构和分布式服务。

45 安全性

安全性保护网站不受恶意攻击，保护网站重要数据不被窃取。

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