【數據庫】
一個典型的互聯網應用，前端服務器可以利用負載均衡服務，組成一個集群，但是隻有一個mysql主庫，這時候，mysql服務就是系統中依賴的關鍵服務。
關鍵服務的性能和波動將成為整個系統的性能瓶頸和主要問題源。
為了減輕只有一個mysql主庫的依賴，我們引入了一主多從的架構，讓更多從庫也來提供查詢服務，減輕主庫的查詢依賴。
這樣升級改造後，系統的性能和穩定性還是有明顯的提升，但是mysql查詢的複雜度和數量增加後，mysql的性能瓶頸依然會很突出。
【緩存層】
於是，繼續升級，引入redis或者memcache，將大量的結果緩存起來，把應用盡量從mysql隔離，減少對數據庫的依賴。
這時候，我們會欣喜的發現，應用的性能比之前完全依賴mysql的時候要強好多，穩定性也響應的提高很多。
隨著我們的系統越來越複雜，訪問量越來越大，緩存層的壓力也會越來越大。
一方面是內存不足的問題，另一方面數據更新更復雜，還有就是訪問壓力以及內網帶寬的瓶頸也增加了。
這時候又要開始對緩存層繼續升級改造了，於是分佈式緩存集群也就出現了。
通過一致性hash算法或者簡單的散列方法，都可以很容易的增加redis/memcache服務來構建更大規模的集群。
這樣一來，隨著服務器增加，單機的內存瓶頸減輕了，訪問壓力以及帶寬壓力也降低了，但是數據更新的問題依然存在。
數據更新的問題，就是數據不一致的問題，本質上就是因為一個數據的多次寫入，中間出現異常的話，就導致出現不一致了。
關於數據一致性問題，我們後面再來詳細分析和講解。
隨著緩存層集群的構建，整個系統架構就變成了多前端服務器，多緩存服務器，一個主庫，多個從庫。
主庫主要承載數據寫入的負載，在大部分的互聯網應用中，寫入的數量相對還是少很多的，所以大部分時候，這樣的架構也就可以安枕無憂啦。
【更大規模】
我們的追求不僅是眼前的苟且，還有更強大的系統和更多的用戶。
當我們的應用，用戶數、訪問量過千萬之後，以前的架構還是會遇到越來越多的挑戰。
這裡面，可能數據庫還是會第一個出現瓶頸，畢竟一個主庫，再強大也是沒法做到一秒鐘數萬次的更新，哪怕只是小小的點擊數的增加。
這時候，就要開始考慮對數據庫做分拆了，把一個數據庫分拆為好幾個數據庫（分表分庫）。
而分拆的方式，大家應該能想到的，比如：水平分拆和垂直分拆。
【水平分拆】
典型的水平分拆就是對數據做歸檔，按照日期（每年歸檔），把舊的數據遷移到歸檔庫裡面，訪問量少，也不會有寫入的壓力。
水平分拆對整個系統的改造和變化相對來說是影響比較小的，畢竟數據結構沒有變化，只是數據源增加了。
而這種分拆帶來的明顯效果就是，數據規模減少，數據庫的讀寫性能都會有明顯的提升，當然對整個應用的性能和穩定性都會有很大提高。
【垂直分拆】
如果只是對數據庫做垂直分拆，只是把一部分數據表遷移到其他獨立數據庫中，比如：把用戶相關的信息表遷移到用戶庫，把商品相關的產品表遷移到商品庫，那這個分拆也不算難。
但是，往往伴隨著系統規模的變大，應用的複雜度也會不斷提高。
所以，這個時候垂直分拆，很可能會同時進行應用的分拆。
比如：把用戶的登錄註冊、信息維護單獨部署和維護，把商品信息的管理和維護單獨部署。
這時候，應用也就同時進行了垂直分拆，即：把大的應用進行組件化、服務化。
【微服務】
到這個階段，大家應該就開始感覺大一個系統的複雜了吧。
一開始說好的做一個互聯網應用，而現在卻出來了很多個應用和服務，他們之間又有很多關聯，組成一個大型的系統。
這時候，系統中的關鍵服務依賴已經不僅僅是緩存層、數據庫服務，而變成了一個個拆分之後的應用、微服務了。
這時候，系統的性能和穩定性就完全依賴各個微服務的性能和穩定性了。
如果，再把每個微服務按照上面的架構升級路線演練一遍，貌似又不那麼困難。
但是，全部組合在一起，新的難點已經是對這些服務的監控、運維、故障排除等治理工作。
【暢想未來】
那麼，系統繼續升級的話，我想，可能就是自動化運維的工作會更多了吧。
一兩個數據庫宕機不用怕，主從自動切換，數據庫集群秒級自動恢復。
幾個緩存服務器網絡不穩定也沒關係，有備份的緩存可以先用著。
微服務的一些服務器不穩定，服務自動降級，並且在微服務穩定後自動恢復以及同步數據。
甚至一個機房斷網、斷電了，其他機房依然正常的提供全面的服務，不影響用戶使用。
【總結】
關鍵服務依賴總是最重要的環節，也是最容易出問題的地方。
系統架構升級，正是對這些關鍵依賴的瓶頸進行針對性優化升級和改造。
應用從小變大，再分拆變小，從一個應用到很多個微服務，這些都是技術不斷變革的過程。
規模化帶來了帶來了的總體容量和總體性能的提高，同時也帶來了關於服務治理的新挑戰。
那麼，是不是開發系統都要用這麼複雜的架構呢？
其實不是，上面的架構升級過程，其實是對線上問題不斷髮現和解決的過程，也是一個不得已的過程。如果一個系統的用戶量、業務量不大，一開始就複用一套龐大的系統架構，那真的就費時費力，累死自己，完全沒必要。所以，合適就好。
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