最近要做一个同时在线人数达到上万,甚至几十万的项目。打算用.net做,大家有谁做过类似的项目,像这种项目做好用什么的架构模式做,做的时候数据用什么方式处理比较好,还有就是怎么样更好的保存用户的登录信息而不至于丢失。总而言之就是怎样把好这个站了。拜托各位了!!!!!!!!!!!!!!!!
分不够可以再加!!!!!!!!!!!!!!!

解决方案 »

  1.   

    分布式+负载均衡
    用户登陆状态最好还是用cookie保存,如果用到了单点登陆,则专门会有台服务器保存登陆状态(session+database)不是说一定要用什么样的架构模式,根据你的需求和系统架构来决定.楼主可以搜索下这方面文章.
      

  2.   

        MySpace重写了六次,我建议大家都详细看这六次,为什么重构? 重构解决了什么问题? 之后又带来那些新问题?MySpace现在用的是100%的Microsoft .NET架构,数据库采用SQL Server 2005, 操作系统采用的是Windows Server 2003.[中文翻译节选 译 / 罗小平].......      在每个里程碑,站点负担都会超过底层系统部分组件的最大载荷,特别是数据库和存储系统。接着,功能出现问题,用户失声尖叫。最后,技术团队必须为此修订系统策略。虽然自2005年早期,站点账户数超过7百万后,系统架构到目前为止保持了相对稳定,但MySpace仍然在为SQL Server支持的同时连接数等方面继续攻坚,Benedetto说,"我们已经尽可能把事情做到最好"。 里程碑一:50万账户按Benedetto 的说法,MySpace最初的系统很小,只有两台Web服务器和一个数据库服务器。那时使用的是Dell双CPU、4G内存的系统。单个数据库就意味着所有数据都存储在一个地方,再由两台Web服务器分担处理用户请求的工作量。但就像MySpace后来的几次底层系统修订时的情况一样,三服务器架构很快不堪重负。此后一个时期内,MySpace基本是通过添置更多Web服务器来对付用户暴增问题的。 但到在2004年早期,MySpace用户数增长到50万后,数据库服务器也已开始汗流浃背。但和Web服务器不同,增加数据库可没那么简单。如果一个站点由多个数据库支持,设计者必须考虑的是,如何在保证数据一致性的前提下,让多个数据库分担压力。在第二代架构中,MySpace运行在3个SQL Server数据库服务器上——一个为主,所有的新数据都向它提交,然后由它复制到其他两个;另两个全力向用户供给数据,用以在博客和个人资料栏显示。这种方式在一段时间内效果很好——只要增加数据库服务器,加大硬盘,就可以应对用户数和访问量的增加。 里程碑二:1-2百万账户 MySpace注册数到达1百万至2百万区间后,数据库服务器开始受制于I/O容量——即它们存取数据的速度。而当时才是2004年中,距离上次数据库系统调整不过数月。用户的提交请求被阻塞,就像千人乐迷要挤进只能容纳几百人的夜总会,站点开始遭遇"主要矛盾",Benedetto说,这意味着MySpace永远都会轻度落后于用户需求。"有人花5分钟都无法完成留言,因此用户总是抱怨说网站已经完蛋了。"他补充道。这一次的数据库架构按照垂直分割模式设计,不同的数据库服务于站点的不同功能,如登录、用户资料和博客。于是,站点的扩展性问题看似又可以告一段落了,可以歇一阵子。垂直分割策略利于多个数据库分担访问压力,当用户要求增加新功能时,MySpace将投入新的数据库予以支持它。账户到达2百万后,MySpace还从存储设备与数据库服务器直接交互的方式切换到SAN(Storage Area Network,存储区域网络)——用高带宽、专门设计的网络将大量磁盘存储设备连接在一起,而数据库连接到SAN。这项措施极大提升了系统性能、正常运行时间和可靠性,Benedetto说。 里程碑三:3百万账户当用户继续增加到3百万后,垂直分割策略也开始难以为继。尽管站点的各个应用被设计得高度独立,但有些信息必须共享。在这个架构里,每个数据库必须有各自的用户表副本——MySpace授权用户的电子花名册。这就意味着一个用户注册时,该条账户记录必须在9个不同数据库上分别创建。但在个别情况下,如果其中某台数据库服务器临时不可到达,对应事务就会失败,从而造成账户非完全创建,最终导致此用户的该项服务无效。另外一个问题是,个别应用如博客增长太快,那么专门为它服务的数据库就有巨大压力。 2004年中,MySpace面临Web开发者称之为"向上扩展"对"向外扩展"(译者注:Scale Up和Scale Out,也称硬件扩展和软件扩展)的抉择——要么扩展到更大更强、也更昂贵的服务器上,要么部署大量相对便宜的服务器来分担数据库压力。一般来说,大型站点倾向于向外扩展,因为这将让它们得以保留通过增加服务器以提升系统能力的后路。但成功地向外扩展架构必须解决复杂的分布式计算问题,大型站点如Google、Yahoo和Amazon.com,都必须自行研发大量相关技术。以Google为例,它构建了自己的分布式文件系统。另外,向外扩展策略还需要大量重写原来软件,以保证系统能在分布式服务器上运行。"搞不好,开发人员的所有工作都将白费",Benedetto说。因此,MySpace首先将重点放在了向上扩展上,花费了大约1个半月时间研究升级到32CPU服务器以管理更大数据库的问题。Benedetto说,"那时候,这个方案看似可能解决一切问题。"如稳定性,更棒的是对现有软件几乎没有改动要求。 糟糕的是,高端服务器极其昂贵,是购置同样处理能力和内存速度的多台服务器总和的很多倍。而且,站点架构师预测,从长期来看,即便是巨型数据库,最后也会不堪重负,Benedetto说,"换句话讲,只要增长趋势存在,我们最后无论如何都要走上向外扩展的道路。"因此,MySpace最终将目光移到分布式计算架构——它在物理上分布的众多服务器,整体必须逻辑上等同于单台机器。拿数据库来说,就不能再像过去那样将应用拆分,再以不同数据库分别支持,而必须将整个站点看作一个应用。现在,数据库模型里只有一个用户表,支持博客、个人资料和其他核心功能的数据都存储在相同数据库。 既然所有的核心数据逻辑上都组织到一个数据库,那么MySpace必须找到新的办法以分担负荷——显然,运行在普通硬件上的单个数据库服务器是无能为力的。这次,不再按站点功能和应用分割数据库,MySpace开始将它的用户按每百万一组分割,然后将各组的全部数据分别存入独立的SQL Server实例。目前,MySpace的每台数据库服务器实际运行两个SQL Server实例,也就是说每台服务器服务大约2百万用户。Benedetto指出,以后还可以按照这种模式以更小粒度划分架构,从而优化负荷分担。 当然,还是有一个特殊数据库保存了所有账户的名称和密码。用户登录后,保存了他们其他数据的数据库再接管服务。特殊数据库的用户表虽然庞大,但它只负责用户登录,功能单一,所以负荷还是比较容易控制的。里程碑四:9百万到1千7百万账户2005年早期,账户达到9百万后,MySpace开始用Microsoft的C#编写ASP.NET程序。C#是C语言的最新派生语言,吸收了C++和Java的优点,依托于Microsoft .NET框架(Microsoft为软件组件化和分布式计算而设计的模型架构)。ASP.NET则由编写Web站点脚本的ASP技术演化而来,是Microsoft目前主推的Web站点编程环境。可以说是立竿见影, MySpace马上就发现ASP.NET程序运行更有效率,与ColdFusion相比,完成同样任务需消耗的处理器能力更小。据技术总监Whitcomb说,新代码需要150台服务器完成的工作,如果用ColdFusion则需要246台。Benedetto还指出,性能上升的另一个原因可能是在变换软件平台,并用新语言重写代码的过程中,程序员复审并优化了一些功能流程。最终,MySpace开始大规模迁移到ASP.NET。即便剩余的少部分ColdFusion代码,也从Cold-Fusion服务器搬到了ASP.NET,因为他们得到了BlueDragon.NET(乔治亚州阿尔法利塔New Atlanta Communications公司的产品,它能将ColdFusion代码自动重新编译到Microsoft平台)的帮助。账户达到1千万时,MySpace再次遭遇存储瓶颈问题。SAN的引入解决了早期一些性能问题,但站点目前的要求已经开始周期性超越SAN的I/O容量——即它从磁盘存储系统读写数据的极限速度。 原因之一是每数据库1百万账户的分割策略,通常情况下的确可以将压力均分到各台服务器,但现实并非一成不变。比如第七台账户数据库上线后,仅仅7天就被塞满了,主要原因是佛罗里达一个乐队的歌迷疯狂注册。某个数据库可能因为任何原因,在任何时候遭遇主要负荷,这时,SAN中绑定到该数据库的磁盘存储设备簇就可能过载。"SAN让磁盘I/O能力大幅提升了,但将它们绑定到特定数据库的做法是错误的。"Benedetto说。最初,MySpace通过定期重新分配SAN中数据,以让其更为均衡的方法基本解决了这个问题,但这是一个人工过程,"大概需要两个人全职工作。"Benedetto说。 长期解决方案是迁移到虚拟存储体系上,这样,整个SAN被当作一个巨型存储池,不再要求每个磁盘为特定应用服务。MySpace目前采用了一种新型SAN设备——来自加利福尼亚州弗里蒙特的3PARdata。在3PAR的系统里,仍能在逻辑上按容量划分数据存储,但它不再被绑定到特定磁盘或磁盘簇,而是散布于大量磁盘。这就使均分数据访问负荷成为可能。当数据库需要写入一组数据时,任何空闲磁盘都可以马上完成这项工作,而不再像以前那样阻塞在可能已经过载的磁盘阵列处。而且,因为多个磁盘都有数据副本,读取数据时,也不会使SAN的任何组件过载。 当2005年春天账户数达到1千7百万时,MySpace又启用了新的策略以减轻存储系统压力,即增加数据缓存层——位于Web服务器和数据库服务器之间,其唯一职能是在内存中建立被频繁请求数据对象的副本,如此一来,不访问数据库也可以向Web应用供给数据。换句话说,100个用户请求同一份资料,以前需要查询数据库100次,而现在只需1次,其余都可从缓存数据中获得。当然如果页面变化,缓存的数据必须从内存擦除,然后重新从数据库获取——但在此之前,数据库的压力已经大大减轻,整个站点的性能得到提升。 缓存区还为那些不需要记入数据库的数据提供了驿站,比如为跟踪用户会话而创建的临时文件——Benedetto坦言他需要在这方面补课,"我是数据库存储狂热分子,因此我总是想着将万事万物都存到数据库。"但将像会话跟踪这类的数据也存到数据库,站点将陷入泥沼。增加缓存服务器是"一开始就应该做的事情,但我们成长太快,以致于没有时间坐下来好好研究这件事情。"Benedetto补充道。 里程碑五:2千6百万账户2005年中期,服务账户数达到2千6百万时,MySpace切换到了还处于beta测试的SQL Server 2005。转换何太急?主流看法是2005版支持64位处理器。但Benedetto说,"这不是主要原因,尽管这也很重要;主要还是因为我们对内存的渴求。"支持64位的数据库可以管理更多内存。更多内存就意味着更高的性能和更大的容量。原来运行32位版本的SQL Server服务器,能同时使用的内存最多只有4G。切换到64位,就好像加粗了输水管的直径。升级到SQL Server 2005和64位Windows Server 2003后,MySpace每台服务器配备了32G内存,后于2006年再次将配置标准提升到64G。 意外错误如果没有对系统架构的历次修改与升级,MySpace根本不可能走到今天。但是,为什么系统还经常吃撑着了?很多用户抱怨的"意外错误"是怎么引起的呢?原因之一是MySpace对Microsoft的Web技术的应用已经进入连Microsoft自己也才刚刚开始探索的领域。比如11月,超出SQL Server最大同时连接数,MySpace系统崩溃。Benedetto说,这类可能引发系统崩溃的情况大概三天才会出现一次,但仍然过于频繁了,以致惹人恼怒。一旦数据库罢工,"无论这种情况什么时候发生,未缓存的数据都不能从SQL Server获得,那么你就必然看到一个'意外错误'提示。"他解释说。 去年夏天,MySpace的Windows 2003多次自动停止服务。后来发现是操作系统一个内置功能惹的祸——预防分布式拒绝服务攻击(黑客使用很多客户机向服务器发起大量连接请求,以致服务器瘫痪)。MySpace和其他很多顶级大站点一样,肯定会经常遭受攻击,但它应该从网络级而不是依靠Windows本身的功能来解决问题——否则,大量MySpace合法用户连接时也会引起服务器反击。"我们花了大约一个月时间寻找Windows 2003服务器自动停止的原因。"Benedetto说。最后,通过Microsoft的帮助,他们才知道该怎么通知服务器:"别开枪,是友军。" 紧接着是在去年7月某个周日晚上,MySpace总部所在地洛杉矶停电,造成整个系统停运12小时。大型Web站点通常要在地理上分布配置多个数据中心以预防单点故障。本来,MySpace还有其他两个数据中心以应对突发事件,但Web服务器都依赖于部署在洛杉矶的SAN。没有洛杉矶的SAN,Web服务器除了恳求你耐心等待,不能提供任何服务。Benedetto说,主数据中心的可靠性通过下列措施保证:可接入两张不同电网,另有后备电源和一台储备有30天燃料的发电机。但在这次事故中,不仅两张电网失效,而且在切换到备份电源的过程中,操作员烧掉了主动力线路。 2007年中,MySpace在另两个后备站点上也建设了SAN。这对分担负荷大有帮助——正常情况下,每个SAN都能负担三分之一的数据访问量。而在紧急情况下,任何一个站点都可以独立支撑整个服务,Benedetto说。MySpace仍然在为提高稳定性奋斗,虽然很多用户表示了足够信任且能原谅偶现的错误页面。"作为开发人员,我憎恶Bug,它太气人了。"Dan Tanner这个31岁的德克萨斯软件工程师说,他通过MySpace重新联系到了高中和大学同学。"不过,MySpace对我们的用处很大,因此我们可以原谅偶发的故障和错误。" Tanner说,如果站点某天出现故障甚至崩溃,恢复以后他还是会继续使用。 这就是为什么Drew在论坛里咆哮时,大部分用户都告诉他应该保持平静,如果等几分钟,问题就会解决的原因。Drew无法平静,他写道,"我已经两次给MySpace发邮件,而它说一小时前还是正常的,现在出了点问题……完全是一堆废话。"另一个用户回复说,"毕竟它是免费的。"Benedetto坦承100%的可靠性不是他的目标。"它不是银行,而是一个免费的服务。"他说。换句话说,MySpace的偶发故障可能造成某人最后更新的个人资料丢失,但并不意味着网站弄丢了用户的钱财。"关键是要认识到,与保证站点性能相比,丢失少许数据的故障是可接受的。"Benedetto说。所以,MySpace甘冒丢失2分钟到2小时内任意点数据的危险,在SQL Server配置里延长了"checkpoint"操作——它将待更新数据永久记录到磁盘——的间隔时间,因为这样做可以加快数据库的运行。 Benedetto说,同样,开发人员还经常在几个小时内就完成构思、编码、测试和发布全过程。这有引入Bug的风险,但这样做可以更快实现新功能。而且,因为进行大规模真实测试不具可行性,他们的测试通常是在仅以部分活跃用户为对象,且用户对软件新功能和改进不知就里的情况下进行的。因为事实上不可能做真实的加载测试,他们做的测试通常都是针对站点。"我们犯过大量错误,"Benedetto说,"但到头来,我认为我们做对的还是比做错的多。" 
      

  3.   

    C#有C#的处理同步异步的语法,数据库有数据库控制并发的锁。
    而且这个问题并不是简单靠语法来解决的,要看你的设计。 
    http://www.v3dn.com.cn/yynetpage/Asp.net_520_6996.html
    看看~
      

  4.   

    Session -> State Server (微软的东东)
    Cache -> Memcached (Wikipedia 、YouTube、Facebook在用的高性能分布式缓存)
      

  5.   

    静态页、分表、DAL、分布式缓存、页面缓存、数据缓存、图片服务器分离 
    数据读写分离、负载均衡、分布式应用 
    http://topic.csdn.net/u/20091007/21/17061f64-9519-496d-8ff5-b2aae4911a32.html?67065
      

  6.   

    大型网站系统架构分析   
    千万级的注册用户,千万级的帖子,nTB级的附件,还有巨大的日访问量,大型网站采用什么系统架构保证性能和稳定性?首先讨论一下大型网站需要注意和考虑的问题。数据库海量数据处理:负载量不大的情况下select、delete和update是响应很迅速的,最多加几个索引就可以搞定,但千万级的注册用户和一个设计不好的多对多关系将带来非常严重的性能问题。另外在高UPDATE的情况下,更新一个聚焦索引的时间基本上是不可忍受的。索引和更新是一对天生的冤家。 
    高并发死锁:平时我们感觉不到,但数据库死锁在高并发的情况下的出现的概率是非常高的。 
    文件存储的问题:大型网站有海量图片数据、视频数据、文件数据等等,他们如何存储并被有效索引?高并发的情况下IO的瓶颈问题会迅速显现。也许用RAID和专用存贮服务器能解决眼下的问题,但是还有个问题就是各地的访问问题,也许我们的服务器在北京,可能在云南或者***的访问速度如何解决?如果做分布式,那么我们的文件索引以及架构该如何规划。
    接下来讨论大型网站的底层系统架构,来有效的解决上述问题。毋庸置疑,对于规模稍大的网站来说,其背后必然是一个服务器集群来提供网站服务,例如,2004年eBay的服务器有2400台,估计现在更多。当然,数据库也必然要和应用服务分开,有单独的数据库服务器集群。对于像淘宝网这样规模的网站而言,就是应用也分成很多组。下面,就从服务器操作系统与Web服务器、数据库、服务器集群与负载均衡、缓存、独立的图片服务器、其它等几个方面来分析大型网站的系统架构。服务器操作系统与Web服务器最底层首先是操作系统。好的操作系统能提高好的性能、稳定性和安全性,而这些对大型网站的性能、安全性和稳定性都是至关重要的。淘宝网(阿里巴巴): Linux操作系统 + Web 服务器: Apache 
    新浪:FreeBSD + Web 服务器:Apache 
    Yahoo:FreeBSD + Web 服务器:自己的 
    Google: 部分Linux + Web 服务器:自己的 
    百度:Linux + Web 服务器: Apache 
    网易:Linux + Web 服务器: Apache 
    eBay: Windows Server 2003/8 (大量) + Web 服务器:Microsoft IIS 
    MySpace: Windows Server 2003/8 + Web 服务器:Microsoft IIS
    由此可见,开源操作系统做Web应用是首选已经是一个既定事实。在开源操作系统中Linux和FreeBSD差不太多,很难说哪个一定比另外一个要优秀很多、能够全面的超越对手,应该是各有所长。但熟悉Linux的技术人员更多些,利于系统管理、优化等,所以Linux使用更广泛。而Windows Server和IIS虽然有的网站使用,但不开源,而且需要购买微软的一系列应用产品,限制了其使用。总之,开源操作系统,尤其是Linux做Web应用是首选已经是一个既定事实。常用的系统架构是:Linux + Apache + PHP + MySQL 
    Linux + Apache + Java (WebSphere) + Oracle 
    Windows Server 2003/2008 + IIS + C#/ASP.NET + 数据库
    数据库因为是千万人同时访问的网站,所以一般是有很多个数据库同时工作的,说明白一点就是数据库集群和并发控制,数据分布到地理位置不同的数据中心,以免发生断电事故。主流的数据库有Sun的是MySQL和Oracle。Oracle是一款优秀的、广泛采用的商业数据库管理软件。有很强大的功能和安全性,可以处理相对海量的数据。而MySQL是一款非常优秀的开源数据库管理软件,非常适合用多台PC Server组成多点的存储节点阵列(这里我所指的不是MySQL自身提供的集群功能),每单位的数据存储成本也非常的低廉。用多台PC Server安装MySQL组成一个存储节点阵列,通过MySQL自身的Replication或者应用自身的处理,可以很好的保证容错(允许部分节点失效),保证应用的健壮性和可靠性。可以这么说,在关系数据库管理系统的选择上,可以考虑应用本身的情况来决定。MySQL数据库服务器的master-slave模式,利用数据库服务器在主从服务器间进行同步,应用只把数据写到主服务器,而读数据时则根据负载选择一台从服务器或者主服务器来读取,将数据按不同策略划分到不同的服务器(组)上,分散数据库压力。服务器集群与负载均衡服务器群集中每个服务结点运行一个所需服务器程序的独立拷贝,而网络负载均衡则将工作负载在这些主机间进行分配。负载均衡建立在现有网络结构之上,它提供了一种廉价有效的方法扩展服务器带宽和增加吞吐量,加强网络数据处理能力,提高网络的灵活性和可用性。它主要完成以下任务:解决网络拥塞问题,服务就近提供,实现地理位置无关性 ;为用户提供更好的访问质量;提高服务器响应速度;提高服务器及其他资源的利用效率;避免了网络关键部位出现单点失效。常用的服务器集群和数据库集群负载均衡实现方法:CitrixNetScaler的硬件负载均衡交换机做服务器集群的负载均衡。 
    MySQL Proxy做MySQL服务器集群的负载均衡并实现读写分离。其实现读写分离的基本原理是让主数据库处理事务性查询,而从数据库处理SELECT查询。数据库复制被用来把事务性查询导致的变更同步到集群中的从数据库。 
    CDN(Content Delivery Network): 几乎在各大网站都有使用该技术。例如,使得你的网站在各省市访问更快,其原理是采取了分布式网络缓存结构(即国际上流行的web cache技术),通过在现有的Internet中增加一层新的网络架构,将网站的内容发布到最接近用户的cache服务器内,通过DNS负载均衡的技术,判断用户来源就近访问cache服务器取得所需的内容,解决Internet网络拥塞状况,提高用户访问网站的响应速度,如同提供了多个分布在各地的加速器,以达到快速、可冗余的为多个网站加速的目的。
    缓存众所周知,使用缓存能有效应对大负载,减少数据库的压力,并显著提高**应用程序的性能,如果某个用户多次请求同一资源,则可以从缓存返回该资源,从而避免了重新从服务器或数据库请求该资源而产生的系统开销。缓存可以通过减少获取请求的资源所需的时间,提高应用程序性能。缓存还可以通过减少到服务器的往返次数,降低网络通信量。尽管缓存可以提高性能,但它也增加了返回到应用程序的资源可能变得陈旧的风险。这意味着,返回的资源可能与假设没有使用缓存的情况下,服务器有可能发送的资源并不完全相同(即取得“脏数据”)。
    即便如此,简单的缓存策略也能大大提升网站性能。例如,Youtube把首页最新的视频列表缓存60秒,也就是说60秒内并发的request都是从缓存读取的,大大减少了数据库压力。再加上CDN,使得Youtube首页的并发访问速度很快。
    单机内存缓存、文件缓存、数据库缓存等的策略都是可以很简单的实现的,例如可以使用微软的Caching Application Block,但如何在集群环境中使多个缓存、**缓存并保存同步是个重大问题。大型网站一般都使用缓存服务器群,并使用**缓存。业内最常用的有:Squidcache,Squid服务器群,把它作为web服务器端前置cache服务器缓存相关请求来提高web服务器速度。Squid将大部分静态资源(图片,js,css等)缓存起来,直接返回给访问者,减少应用服务器的负载 
    memcache,memcache服务器群,一款分布式缓存产品,很多大型网站在应用; 它可以应对任意多个连接,使用非阻塞的网络IO。由于它的工作机制是在内存中开辟一块空间,然后建立一个HashTable,Memcached自管理这些HashTable。因为通常网站应用程序中最耗费时间的任务是数据在数据库的检索,而多个用户查询相同的SQL时,数据库压力会增大,而通过memcache的查询缓存命中,数据直接从memcache内存中取,每次缓存命中将替换到数据库服务器的一次往返,到达数据库服务器的请求更少,间接地提高了数据库服务器的性能,从而使应用程序运行得更快。它通过基于内存缓存对象来减少数据库查询的方式改善网站系统的反应,其最吸引人的一个特性就是支持分布式部署。有关memcache,以下文章可以参考:参考1,参考2,参考3官方站点。 
    e-Accelerator,比较特殊,PHP的缓存和加速器。是一个免费开源的PHP加速、优化、编译和动态缓存的项目,它可以通过缓存PHP代码编译后的结果来提高PHP脚本的性能,使得一向很复杂和离我们很远的 PHP脚本编译问题完全得到解决。通过使用eAccelerator,可以优化你的PHP代码执行速度,降低服务器负载,可以提高PHP应用执行速度最高达10倍。
    独立的图片服务器无论从管理上,还是从性能上看,只要有可能,尽量部署独立的图片服务器。这几乎成为常识了。具备独立的图片服务器或者服务器集群后,在 Web 服务器上就可以有针对性的进行配置优化。其他一个互联网应用,除了服务器的操作系统,Web Server软件,应用服务器软件,数据库软件外,我们还会涉及到一些其他的系统,比如一些中间件系统、文件存储系统(图片服务器,视频服务器,管理服务器,RSS和广告服务器等等)、全文检索、搜索、等等。会在以后介绍。 
      

  7.   

    同时在线上万/几十万? 有点厉害,不会是日ip几万或几十万吧?这个从硬件角度肯定要做服务器集群.软件系统要启用 web farm,数据库做分布式系统。用户登录信息最好的办法是散列化后保存在用户cookie里,可以节省N多资源。这种高并发量的网站无论是保存在session里还是数据库里都是一种灾难。
      

  8.   

    MySpace 的经验至少提醒我们一个过去的误区:对数据分Pool。对数据分Pool不但增加了逻辑复杂性,也反过来降低了性能,最终当系统再大一点时反而更快垮掉。它不具有无限扩展性。
      

  9.   

    关于所谓“分布式缓存”,其实这一直只是一种c/s数据库的代名词(甚至连数据库都不如,因为它只是“名称/值”对而不是传统数据库。我不会把一个c/s结构的内存数据库跟缓存技术本身搞混的。因此,我尊重“memcached”的命名权,但是我不认为它是缓存技术。
      

  10.   

    缓存技术应该远比一个c/s数据库(并且只能提供key/value对而不能支持SQL)所能提供的api能力要复杂,其关键就体现在可以确保没有“脏数据”的保障上,例如应用程序各个线程中的各个局部对象都可以为缓存依赖项注册回调机制,当依赖项发生改变时得到大面积的通知。这与你的程序不断访问c/s结构的另外一个内存数据库来查询所谓缓存是完全不同的流程。
      

  11.   

    我在CERNET做过拨号接入平台的搭建,而后在Yahoo&3721从事过搜索引擎前端开发,又在MOP处理过大型社区猫扑大杂烩的架构升级等工作,同时自己接触和开发过不少大中型网站的模块,因此在大型网站应对高负载和并发的解决方案上有一些积累和经验,可以和大家一起探讨一下。  一个小型的网站,比如个人网站,可以使用最简单的html静态页面就实现了,配合一些图片达到美化效果,所有的页面均存放在一个目录下,这样的网站对系统架构、性能的要求都很简单,随着互联网业务的不断丰富,网站相关的技术经过这些年的发展,已经细分到很细的方方面面,尤其对于大型网站来说,所采用的技术更是涉及面非常广,从硬件到软件、编程语言、数据库、WebServer、防火墙等各个领域都有了很高的要求,已经不是原来简单的html静态网站所能比拟的。
    大型网站,比如门户网站。在面对大量用户访问、高并发请求方面,基本的解决方案集中在这样几个环节:使用高性能的服务器、高性能的数据库、高效率的编程语言、还有高性能的Web容器。但是除了这几个方面,还没法根本解决大型网站面临的高负载和高并发问题。
    上面提供的几个解决思路在一定程度上也意味着更大的投入,并且这样的解决思路具备瓶颈,没有很好的扩展性,下面我从低成本、高性能和高扩张性的角度来说说我的一些经验。
    1、HTML静态化
      其实大家都知道,效率最高、消耗最小的就是纯静态化的html页面,所以我们尽可能使我们的网站上的页面采用静态页面来实现,这个最简单的方法其实也是最有效的方法。但是对于大量内容并且频繁更新的网站,我们无法全部手动去挨个实现,于是出现了我们常见的信息发布系统CMS,像我们常访问的各个门户站点的新闻频道,甚至他们的其他频道,都是通过信息发布系统来管理和实现的,信息发布系统可以实现最简单的信息录入自动生成静态页面,还能具备频道管理、权限管理、自动抓取等功能,对于一个大型网站来说,拥有一套高效、可管理的CMS是必不可少的。
    除了门户和信息发布类型的网站,对于交互性要求很高的社区类型网站来说,尽可能的静态化也是提高性能的必要手段,将社区内的帖子、文章进行实时的静态化,有更新的时候再重新静态化也是大量使用的策略,像Mop的大杂烩就是使用了这样的策略,网易社区等也是如此。目前很多博客也都实现了静态化,我使用的这个Blog程序WordPress还没有静态化,所以如果面对高负载访问,www.toplee.com一定不能承受  
    同时,html静态化也是某些缓存策略使用的手段,对于系统中频繁使用数据库查询但是内容更新很小的应用,可以考虑使用html静态化来实现,比如论坛中论坛的公用设置信息,这些信息目前的主流论坛都可以进行后台管理并且存储再数据库中,这些信息其实大量被前台程序调用,但是更新频率很小,可以考虑将这部分内容进行后台更新的时候进行静态化,这样避免了大量的数据库访问请求。
    在进行html静态化的时候可以使用一种折中的方法,就是前端使用动态实现,在一定的策略下进行定时静态化和定时判断调用,这个能实现很多灵活性的操作,我开发的台球网站故人居(www.8zone.cn)就是使用了这样的方法,我通过设定一些html静态化的时间间隔来对动态网站内容进行缓存,达到分担大部分的压力到静态页面上,可以应用于中小型网站的架构上。故人居网站的地址:http://www.8zone.cn,顺便提一下,有喜欢台球的朋友多多支持我这个免费网站:)
    2、图片服务器分离
      大家知道,对于Web服务器来说,不管是Apache、IIS还是其他容器,图片是最消耗资源的,于是我们有必要将图片与页面进行分离,这是基本上大型网站都会采用的策略,他们都有独立的图片服务器,甚至很多台图片服务器。这样的架构可以降低提供页面访问请求的服务器系统压力,并且可以保证系统不会因为图片问题而崩溃。
    在应用服务器和图片服务器上,可以进行不同的配置优化,比如Apache在配置ContentType的时候可以尽量少支持,尽可能少的LoadModule,保证更高的系统消耗和执行效率。
    我的台球网站故人居8zone.cn也使用了图片服务器架构上的分离,目前是仅仅是架构上分离,物理上没有分离,由于没有钱买更多的服务器:),大家可以看到故人居上的图片连接都是类似img.9tmd.com或者img1.9tmd.com的URL。
    另外,在处理静态页面或者图片、js等访问方面,可以考虑使用lighttpd代替Apache,它提供了更轻量级和更高效的处理能力。
    3、数据库集群和库表散列
      大型网站都有复杂的应用,这些应用必须使用数据库,那么在面对大量访问的时候,数据库的瓶颈很快就能显现出来,这时一台数据库将很快无法满足应用,于是我们需要使用数据库集群或者库表散列。
    在数据库集群方面,很多数据库都有自己的解决方案,Oracle、Sybase等都有很好的方案,常用的MySQL提供的Master/Slave也是类似的方案,您使用了什么样的DB,就参考相应的解决方案来实施即可。
    上面提到的数据库集群由于在架构、成本、扩张性方面都会受到所采用DB类型的限制,于是我们需要从应用程序的角度来考虑改善系统架构,库表散列是常用并且最有效的解决方案。我们在应用程序中安装业务和应用或者功能模块将数据库进行分离,不同的模块对应不同的数据库或者表,再按照一定的策略对某个页面或者功能进行更小的数据库散列,比如用户表,按照用户ID进行表散列,这样就能够低成本的提升系统的性能并且有很好的扩展性。sohu的论坛就是采用了这样的架构,将论坛的用户、设置、帖子等信息进行数据库分离,然后对帖子、用户按照板块和ID进行散列数据库和表,最终可以在配置文件中进行简单的配置便能让系统随时增加一台低成本的数据库进来补充系统性能。
    4、缓存
      缓存一词搞技术的都接触过,很多地方用到缓存。网站架构和网站开发中的缓存也是非常重要。这里先讲述最基本的两种缓存。高级和分布式的缓存在后面讲述。
    架构方面的缓存,对Apache比较熟悉的人都能知道Apache提供了自己的mod_proxy缓存模块,也可以使用外加的Squid进行缓存,这两种方式均可以有效的提高Apache的访问响应能力。
    网站程序开发方面的缓存,Linux上提供的Memcached是常用的缓存方案,不少web编程语言都提供memcache访问接口,php、perl、c和java都有,可以在web开发中使用,可以实时或者Cron的把数据、对象等内容进行缓存,策略非常灵活。一些大型社区使用了这样的架构。
    另外,在使用web语言开发的时候,各种语言基本都有自己的缓存模块和方法,PHP有Pear的Cache模块和eAccelerator加速和Cache模块,还要知名的Apc、XCache(国人开发的,支持!)php缓存模块,Java就更多了,.net不是很熟悉,相信也肯定有。
    5、镜像
      镜像是大型网站常采用的提高性能和数据安全性的方式,镜像的技术可以解决不同网络接入商和地域带来的用户访问速度差异,比如ChinaNet和EduNet之间的差异就促使了很多网站在教育网内搭建镜像站点,数据进行定时更新或者实时更新。在镜像的细节技术方面,这里不阐述太深,有很多专业的现成的解决架构和产品可选。也有廉价的通过软件实现的思路,比如Linux上的rsync等工具。
    6、负载均衡
      负载均衡将是大型网站解决高负荷访问和大量并发请求采用的终极解决办法。
    负载均衡技术发展了多年,有很多专业的服务提供商和产品可以选择,我个人接触过一些解决方法,其中有两个架构可以给大家做参考。另外有关初级的负载均衡DNS轮循和较专业的CDN架构就不多说了。
    6.1 硬件四层交换第四层交换使用第三层和第四层信息包的报头信息,根据应用区间识别业务流,将整个区间段的业务流分配到合适的应用服务器进行处理。 第四层交换功能就象是虚IP,指向物理服务器。它传输的业务服从的协议多种多样,有HTTP、FTP、NFS、Telnet或其他协议。这些业务在物理服务器基础上,需要复杂的载量平衡算法。在IP世界,业务类型由终端TCP或UDP端口地址来决定,在第四层交换中的应用区间则由源端和终端IP地址、TCP和UDP端口共同决定。
    在硬件四层交换产品领域,有一些知名的产品可以选择,比如Alteon、F5等,这些产品很昂贵,但是物有所值,能够提供非常优秀的性能和很灵活的管理能力。Yahoo中国当初接近2000台服务器使用了三四台Alteon就搞定了。
    6.2 软件四层交换
      大家知道了硬件四层交换机的原理后,基于OSI模型来实现的软件四层交换也就应运而生,这样的解决方案实现的原理一致,不过性能稍差。但是满足一定量的压力还是游刃有余的,有人说软件实现方式其实更灵活,处理能力完全看你配置的熟悉能力。
    软件四层交换我们可以使用Linux上常用的LVS来解决,LVS就是Linux Virtual Server,他提供了基于心跳线heartbeat的实时灾难应对解决方案,提高系统的鲁棒性,同时可供了灵活的虚拟VIP配置和管理功能,可以同时满足多种应用需求,这对于分布式的系统来说必不可少。
    一个典型的使用负载均衡的策略就是,在软件或者硬件四层交换的基础上搭建squid集群,这种思路在很多大型网站包括搜索引擎上被采用,这样的架构低成本、高性能还有很强的扩张性,随时往架构里面增减节点都非常容易。这样的架构我准备空了专门详细整理一下和大家探讨。
    6.3 七层交换
      大家都知道TCP/IP的七层协议,四层交换是基于传输层的,在这一层只能处理连接的管理,但是无法和业务关联起来,通常只能针对tcp、udp的连接来进行处理,而真正的业务逻辑需要后面的服务器群自己来处理,随着技术的发展,今天,我们在很多高级的应用中出现了七层交换。
    七层交换是基于TCP/IP的第七层应用层来实现的,在这一层上,首先我们可以区分出具体的应用,比如HTTP、TELNET、FTP、DNS等等,还能根据应用中传送的内容来进行策略的管理,比如我们有这么两个网站的路径 a.com/music/… 和a.com/photo/… 原来基于四层交换只能把这两个url的请求都分发到后面一组服务器上,但是七层交换可以判断访问的是music/还是photo/路径,然后分别分发到不通的服务器群上,从而实现更灵活的系统架构设计。
    当然,七层交换也分硬件和软件的实现方式,在这里我不细说了,硬件有著名的F5、Nortel等,软件有Haproxy等,当然,七层交换的软件目前还是在性能上要远远差别于硬件实现的,要知道,这些硬件都价格不菲
    总结:
      对于大型网站来说,前面提到的每个方法可能都会被同时使用到,Michael这里介绍得比较浅显,具体实现过程中很多细节还需要大家慢慢熟悉和体会,有时一个很小的squid参数或者apache参数设置,对于系统性能的影响就会很大,希望大家一起讨论,达到抛砖引玉之效。文章来自学IT网:http://www.xueit.com/win2003/show-149-5.aspx