【Docker入门】技术架构演进之路

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前言

从这篇博客开始，我们将结束Spring Boot系列的记录，首先感谢各位大佬支持；其次本博主将继续更新更多Java相关知识，本专栏是redis系列，敬请期待吧；最后，祝各位飞升成为大佬，我们一起加油。

基本概念

Web服务器软件：Tomact、Netty、Nginx等等 数据库软件：MySQL、Oracle、SQL Server等等 负载均衡软件：Nginx、LVS、F5等等

1. 应用/系统 定义：为了完成⼀整套服务的⼀个程序或者⼀组相互配合的程序群。 lg：为了完成⼀项任务，⽽组建的由⼀个⼈或者⼀群相互配的⼈组成的团队。
2. 模块/组件 定义：当应⽤较复杂时，为了分离职责，将其中具有清晰职责的、内聚性强的部分，抽象出概念，便于理解 lg：军队中，进行军事训练时，将人员分为突击小组、狙击小组等.
3. 分布式 定义：系统中的多个模块被部署于不同服务器之上，如Web服务器与数据库分别⼯作在不同的服务器上。物理层次上有多个主机。 lg：为了降低成本，汽车零部件加工厂分布全球，远程加工零部件，最后运输到总长组装。
4. 集群 被部署于多台服务器上的、为了实现特定⽬标的⼀个/组特定的组件，整个整体被称为集群。逻辑层次上有多个主机。 lg：为了解决军队攻克防守坚固的⼤城市的作战⽬标，指挥部将⼤批炮兵部队集中起来形成⼀个炮兵打击集群。
5. 主（Master）/从(Slave) 定义：集群中，通常有⼀个程序需要承担更多的职责，被称为主；其他承担附属职责的被称为从。 lg：MySQL集群中，只有其中⼀台服务器上数据库允许进⾏数据的写入，其他数据库的数据修改全部要从这台数据库同步⽽来，则把那台数据库称为主库，其他数据库称为从库
6. 中间件 定义：⼀类提供不同应⽤程序⽤于相互通信的软件，即处于不同技术、⼯具和数据库之间的桥梁 lg：往前个50年想要联系远方的亲人，想要联系需要写信，写信必须给邮局，再通过邮局发给收信人。邮局就是写信人和收信人的桥梁。
7. 容器（Docker） 定义：Docker 是一个开源的应用容器引擎，让开发者可以打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的镜像中，然后发布到任何流行的 Linux或Windows操作系统的机器上，也可以实现虚拟化。 lg:可以理解为一个集装箱，集装箱里面是每个用户的货物，整体打包
8. 容器编排（K8S） 定义：kubernetes，简称 K8S，是用8代替名字中间的8个字符“ubernete”而成的缩写。是一个开源的，用于管理云平台中多个主机上的容器化的应用。 lg：以理解为一个货船，安装集装箱的大小，货物情况合理的来组织集装箱完成整体货物的搬运
9. 可用性 定义：单位时间段内，系统可以正常提供服务的概率/期望。
10. 响应时长 定义：指⽤⼾完成输⼊到系统给出⽤⼾反应的时⻓。
11. 吞吐 定义：单位时间段内，系统可以成功处理的请求的数量。
12. 并发 定义： 指系统同⼀时刻⽀持的请求最⾼量。

分布式系统

首先不要对这个东西有恐惧感，所有的恐惧皆来自于未知，只要你把这篇博客读完，我相信你一定会对分布式系统展现出巨大兴趣，坚持下去你就能拿下它，加油。

分布式系统：一群计算机通过网络连接，协同工作，对外像一个整体一样提供服务。

为什么会有分布式系统？ 这是一个很好的问题，一个计算机解决不了某个问题，那通过一群计算机来解决，拥有更加优越的性能； 当一群计算机中某个主机挂机了，会有其他计算机立刻接管该计算机的任务，确保服务的可靠性；

*但是正因为它是依赖网络连接的，所以机器之间的信息传输有可能会出现问题，并且随着计算机数量增加，网络通信越多，那么受到攻击的可能性就越高，维护系统安全是一个巨大挑战。

单机架构

最简单的分布式系统只有一台计算机，这个机器负责所有工作：数据存储、数据响应等等。

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一般情况，大部分项目都使用的是单机架构，但是随着用户量的增加，一台机器上的资源难以完成任务的时候就要进行开源、节流处理了。

• 开源：很简单，增加资源，并入更多机器一起完成任务。（贵）
• 节流：软件优化，程序员不断提高代码性能，优化程序时间

应用数据分离架构

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应用服务器里面是各种需求的完成逻辑，比较吃CPU和内存，数据库服务器存储各种信息，需要更大的硬盘空间，更快的访问速度。

应用服务集群架构

随着用户量的不断增大，单台应用服务无法满足用户请求，我们继续引入更多应用服务器，使用更多的机器来解决大量需求，类似前面学过的多线程程序：一个大任务分配给若干个人，每人一个小任务。

为了解决单机应用服务器的瓶颈，目前有两种解决方案：

1. 垂直扩展/纵向扩展(Scale Up)：增加性能更好的、价格更高的应用服务器来应对更多流量。
2. 水平扩展/横向扩展(Scale Out)：通过调整软件架构，增加应用层硬件，将用户流量分担到不同的应用层服务器上，提高系统承载力。

垂直扩展

不断提高应用服务器的接收请求的能力，增加性能更好的硬件

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横向扩展

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为了解决用户流量向哪台应用服务器分发的问题，需要一个专门的系统组件做流量分发。 所以就有了负载均衡器：把用户请求比较均匀的分配给每个应用服务器。

至于负载均衡要如何分配，那取决于它本身的算法。那如果数据量太大，负载均衡也扛不住了，怎么办？垂直扩展旨在引入更多性能更高的硬件设备；水平扩展旨在引入更多应用服务器和负载均衡器。

读写分离架构

读和写两个操作一般都是在数据库中访问和存储数据，一般情况这两个操作在一台机器上完成，在大数据量等等场景下，我们需要引入多台存储服务器，将读操作和写操作分开。

主服务器负责写，从服务器负责读，一主多从（主从数据同步），同样 从数据库通过负载均衡的方法，让应用服务器进行访问.

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冷热分离架构

数据库的天然弊端就是响应速度慢，这对于FPS玩家是不可忍受的。对数据进行“冷热”区分，访问次数较多的热数据放到缓存中，众所周知缓存的响应速度比数据库快很多， 访问次数较少的数据继续存在数据库中，需要访问时在缓存中没有找到再去数据库中查找。

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这个缓存服务器一般就是redis来扮演，帮助数据库服务器“负重前行”。因为存放热数据，虽然它能存放的数非常小，但是它能够承担大部分访问请求。大大降低了数据库的读取压力，同时也大大提高了整个系统的响应效率。

垂直分库架构

分布式系统，不光要应对更高的请求量，同时也要能存储更大的数据量。 针对数据库服务器进行一个扩大，成为存储集群，每个数据库服务器存储一个或者一部分数据库；同时，要是某个表很大，也可以对表进行拆分。

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数据库设计到这种结构时，已经可以称为分布式数据库，但是这只是一个逻辑的数据库整体，数据库里不同的组成部分是由不同的组件单独来实现的。

微服务—业务拆分

前面的应用服务器中，每个服务器都能解决各种请求，这种做法不是不行，但随着业务越来越多，代码越来越复杂，可以把一个复杂的业务根据功能拆分给不同的团队去维护，每个团队独立实现自己的微服务，然后互相之间对数据的直接访问进行隔离

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容器化引入—容器编排架构

随业务增长，我们系统的资源利用率不高，面对不同的环境都要进行隔离，运维工作会变的很大。目前最流行的容器化技术是Docker，最流行的容器管理服务是Kubernetes（K8S），服务可以打包为Docker镜像（容器），通过K8S来动态分发和部署镜像。

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Docker镜像（容器）可理解为一个能运行服务的最小的操作系统，里面放着服务的运行代码，运行环境根据实际的需要设置好。把这个镜像直接放到相关服务器上就可以直接启动，减少了运维工作。

总结

一个完整的互联网应用架构

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他的演进之路是不断解决上一层架构的缺点，直到现在成熟完善的互联网应用架构。

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对于单次实施并且性能指标明确的系统，架构设计到能够⽀持系统的性能指标要求就⾜够了，但要留有扩展架构的接⼝以便不备之需。总的来说：⼤数据架构就是根据业务的需求，整合各种⼤数据组件组合⽽成的架构，而服务端架构更多指应⽤组织层⾯的架构，底层能⼒往往是由⼤数据架构来提供。

完结撒花！🎉

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