连云港Java开源电商系统公司

一、设计理念
注：这里只讲概念，尽量不讲技术！但是会推荐一些。本博客虽然是基于java语言，但是适用于任何其他大型架构系统。
1、空间换时间
1)多级缓存、静态化
关于缓存方面，可以做：客户端页面缓存、反向代理缓存、应用端的缓存、内存数据库以及做前端静态化
对于页面缓存，比如京东狠，图片*存储在客户端，改图片、css、js等的话，必须要改名字，要不然会hit到旧文件。
对于前端静态化，web的话可以做静态页面，对于app、cs架构等同样适用
2) 索引
一般对于关系型数据库查询，需要用到索引。
2、并行与分布式计算
1)任务切分、分而治之(MR)
在大规模的数据中，数据存在一定的局部性的特征，利用局部性的原理将海量数据计算的问题分而治之。
MR模型是无共享的架构，数据集分布至各个节点。处理时，每个节点就近读取本地存储的数据处理(map)，将处理后的数据进行合并(combine)、排序(shuffle and sort)后再分发(至reduce节点)，避免了大量数据的传输，提高了处理效率。
2)多进程、多线程并行执行(MPP)
并行计算（Parallel Computing）是指同时使用多种计算资源解决计算问题的过程，是提高计算机系统计算速度和处理能力的一种有效手段。它的基本思想是用多个处理器/进程/线程来协同求解同一问题，即将被求解的问题分解成若干个部分，各部分均由一个独立的处理机来并行计算。
和MR的区别在于，它是基于问题分解的，而不是基于数据分解。
3、度的高可用
1)负载均衡、容灾、备份
随着平台并发量的增大，需要扩容节点进行集群，利用负载均衡设备进行请求的分发；负载均衡设备通常在提供负载均衡的同时，也提供失效检测功能；同时为了提高可用性，需要有容灾备份，以防止节点宕机失效带来的不可用问题；备份有在线的和离线备份，可以根据失效性要求的不同，进行选择不同的备份策略。
2)读写分离、分库分表
读写分离是对数据库来讲的，随着系统并发量的增大，提高数据访问可用性的一个重要手段就是写数据和读数据进行分离；当然在读写分离的同时，需要关注数据的一致性问题；对于一致性的问题，在分布式的系统CAP定量中，更多的关注于可用性。
根据本博主经验，对于单表数据量**过300万，就可以做分库分表，不推荐使用第三方，推荐大家自己写一套，其实就是改造下ORM端，自己改造有几个优势，1、学习成本低，2、后期维护不依赖于第三方，3、横向扩展容易。博主的公司分库分表是自己写的，是**过300万就会自动建库、切分。
首先需要做垂直切分，也就是字段非常多，改成字段在20个以内的表。当然这个并不是必须，为的是分库分表操作起来更简单，很多人对这个有误解，垂直并不是必须要做的。我们公司还有表是100来个字段，数据量在5千万以上，并没有拆分。
3)依赖关系
平台中各个模块之间的关系尽量是低耦合的，可以通过相关的消息组件进行交互，能异步则异步，分清楚数据流转的主流程和副流程，主副是异步的，比如记录日志、邮件、短信、公告等可以是异步操作的，增加整个系统的可用性。
当然在异步处理中，为了确保数据得到接收或者处理，往往需要确认机制(confirm、ack)。
但是有些场景中，虽然请求已经得到处理，但是因其他原因(比如网络不稳定)，确认消息没有返回，那么这种情况下需要进行请求的重发，对请求的处理设计因重发因素需要考虑幂等性。
4) 监控
监控也是提高整个平台可用性的一个重要手段，多平台进行多个维度的监控；模块在运行时候是透明的，以达到运行期白盒化。
4、伸缩
1) 拆分
拆分包括对业务的拆分和对数据库的拆分。
系统的资源总是有限的，一段比较长的业务执行如果是一竿子执行的方式，在大量并发的操作下，这种阻塞的方式，无法有效的及时释放资源给其他进程执行，这样系统的吞吐量不高。
需要把业务进行逻辑的分段，采用异步非阻塞的方式，提高系统的吞吐量。
随着数据量和并发量的增加，读写分离不能满足系统并发性能的要求，需要对数据进行切分，包括对数据进行分库和分表。这种分库分表的方式，需要增加对数据的路由逻辑支持。
2)无状态
对于系统的伸缩性而言，模块好是无状态的，通过增加节点就可以提高整个的吞吐量。
注：无状态其实就是一些逻辑上不需要用户登录状态的。。。比如查看web系统首页、新闻页面、以及模块的局部，比如访问京东的详情页，Top部分需要用户登录状态、价格优惠部分需要用户信息才能做出优惠，这几个模块就是有状态。
有状态也可以做横向扩展。。。。
5、优化资源利用
1)系统容量有限
系统的容量是有限的，承受的并发量也是有限的，在架构设计时，一定需要考虑流量的控制，防止因意外攻击或者瞬时并发量的冲击导致系统崩溃。在设计时增加流控的措施，可考虑对请求进行排队，**出预期的范围，可以进行告警或者丢弃。
2)原子操作与并发控制
对于共享资源的访问，为了防止冲突，需要进行并发的控制，同时有些交易需要有事务性来保证交易的一致性，所以在交易系统的设计时，需考虑原子操作和并发控制。
保证并发控制一些常用高性能手段有，乐观锁、Latch、mutex、写时复制、CAS等；多版本的并发控制MVCC通常是保证一致性的重要手段，这个在数据库的设计中经常会用到。
3)基于逻辑的不同，采取不一样的策略
平台中业务逻辑存在不同的类型，有计算复杂型的，有消耗IO型的，同时就同一种类型而言，不同的业务逻辑消耗的资源数量也是不一样的，这就需要针对不同的逻辑采取不同的策略。
针对IO型的，可以采取基于事件驱动的异步非阻塞的方式，单线程方式可以减少线程的切换引起的开销，或者在多线程的情况下采取自旋spin的方式，减少对线程的切换(比如oracle latch设计)；对于计算型的，充分利用多线程进行操作。
同一类型的调用方式，不同的业务进行合适的资源分配，设置不同的计算节点数量或者线程数量，对业务进行分流，**执行**级别高的业务。
4)容错隔离
系统的有些业务模块在出现错误时，为了减少并发下对正常请求的处理的影响，有时候需要考虑对这些异常状态的请求进行单独渠道的处理，甚至暂时自动禁止这些异常的业务模块。
有些请求的失败可能是偶然的暂时的失败(比如网络不稳定)，需要进行请求重试或者请求转移到其他机器的考虑。
5)资源释放
系统的资源是有限的，在使用资源时，一定要在后释放资源，无论是请求走的是正常路径还是异常的路径，以便于资源的及时回收，供其他请求使用。
在设计通信的架构时，往往需要考虑**时的控制。
二、 静态架构蓝图
整个架构是分层的分布式的架构，纵向包括CDN，负载均衡/反向代理，web应用，业务层，基础服务层，数据存储层。水平方向包括对整个平台的配置管理部署和监控。
三、 剖析架构
1、CDN
CDN系统能够实时地根据网络流量和各节点的连接、负载状况以及到用户的距离和响应时间等综合信息将用户的请求重新导向离用户近的服务节点上。其目的是使用户可就近取得所需内容，解决 Internet网络拥挤的状况，提高用户访问的响应速度。
对于大规模电子商务平台一般需要建CDN做网络加速，大型平台如淘宝、京东都采用自建CDN，中小型的企业可以采用第三方CDN厂商合作，如蓝汛、网宿、快网等。
当然在选择CDN厂商时，需要考虑经营时间长短，是否有可扩充的带宽资源、灵活的流量和带宽选择、稳定的节点、性价比。
2、负载均衡、反向代理
一个大型的平台包括很多个业务域，不同的业务域有不同的集群，可以用DNS做域名解析的分发或轮询，DNS方式实现简单，但是因存在cache而缺乏灵活性；一般基于商用的硬件F5、NetScaler或者开源的软负载lvs在4层做分发，当然会采用做冗余(比如lvs+keepalived)的考虑，采取主备方式。
4层分发到业务集群上后，会经过web服务器如nginx或者HAProxy在7层做负载均衡或者反向代理分发到集群中的应用节点。
选择哪种负载，需要综合考虑各种因素（是否满足高并发高性能，Session保持如何解决，负载均衡的算法如何，支持压缩，缓存的内存消耗）；下面基于几种常用的负载均衡软件做个介绍。
LVS，工作在4层，Linux实现的高性能高并发、可伸缩性、可靠的的负载均衡器，支持多种转发方式(NAT、DR、IP Tunneling)，其中DR模式支持通过广域网进行负载均衡。支持双机热备(Keepalived或者Heartbeat)。对网络环境的依赖性比较高。
Nginx工作在7层，事件驱动的、异步非阻塞的架构、支持多进程的高并发的负载均衡器/反向代理软件。可以针对域名、目录结构、正则规则针对http做一些分流。通过端口检测到服务器内部的故障，比如根据服务器处理网页返回的状态码、**时等等，并且会把返回错误的请求重新提交到另一个节点，不过其中缺点就是不支持url来检测。对于session sticky，可以基于ip hash的算法来实现，通过基于cookie的扩展nginx-sticky-module支持session sticky。
HAProxy支持4层和7层做负载均衡，支持session的会话保持，cookie的引导；支持后端url方式的检测；负载均衡的算法比较丰富，有RR、权重等。
对于图片，需要有单独的域名，独立或者分布式的图片服务器或者如mogileFS，可以图片服务器之上加varnish做图片缓存。
3、App接入
应用层运行在jboss或者tomcat容器中，代表独立的系统，比如前端购物、用户自主服务、后端系统等
协议接口，HTTP、JSON
可以采用servlet3.0,异步化servlet,提高整个系统的吞吐量
http请求经过Nginx，通过负载均衡算法分到到App的某一节点，这一层层扩容起来比较简单。
除了利用cookie保存少量用户部分信息外(cookie一般不能**过4K的大小)，对于App接入层，保存有用户相关的session数据，但是有些反向代理或者负载均衡不支持对session sticky支持不是很好或者对接入的可用性要求比较高(app接入节点宕机，session随之丢失)，这就需要考虑session的集中式存储，使得App接入层无状态化，同时系统用户变多的时候，就可以通过增加更多的应用节点来达到水平扩展的目的。
Session的集中式存储，需要满足以下几点要求：
a、高效的通讯协议
b、session的分布式缓存，支持节点的伸缩，数据的冗余备份以及数据的迁移
c、session过期的管理
4、业务服务
代表某一领域的业务提供的服务，对于电商而言，领域有用户、商品、订单、红包、支付业务等等，不同的领域提供不同的服务，
这些不同的领域构成一个个模块，良好的模块划分和接口设计非常重要，一般是参考高内聚、接口收敛的原则，
这样可以提高整个系统的可用性。当然可以根据应用规模的大小，模块可以部署在一起，对于大规模的应用，一般是独立部署的。
高并发：
业务层对外协议以NIO的RPC方式暴露，可以采用比较成熟的NIO通讯框架，如netty、mina
可用性：
为了提高模块服务的可用性，一个模块部署在多个节点做冗余，并自动进行负载转发和失效转移;
初可以利用VIP+heartbeat方式，目前系统有一个单独的组件HA,利用zookeeper实现(比原来方案的优点)
一致性、事务：
对于分布式系统的一致性，尽量满足可用性，一致性可以通过校对来达到终一致的状态。

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近一直在针对SpringCloud框架做项目，从中踩了不少的坑，也渐渐梳理出了一些内容，由于SpringCloud作为一个全家桶，其中东西太多，所以这时候就要有所取舍，这里就想把自己比较常用组件及架构推荐上来。
需要JAVA Spring Cloud大型企业分布式微服务云构建的B2B2C电子商务平台源码
针对这个架构图我分层介绍一下：
1、是web服务器的选型，这个我选择的是nginx+keepalived，haproxy也是一个选择，但是haproxy在反向代理处理跨域访问的时候问题很多。所以我们nginx有些地方做了keep-alive模式处理，减少了三次握手的次数，提高了连接效率。keepalived做nginx的负载，虚拟一个vip对外，两个nginx做高可用，nginx本身反向代理zuul集群。
2、api gateway，这里的zuul很多人诟病，说是速度慢推荐直接用nginx，这里我还是推荐使用zuul的，毕竟zuul含有和反向代理，在权限管理、单点登录、用户认证时候还是很有用的，而且zuul自带ribbon负载均衡，如果你直接用nginx，还需要单独做一个feign或者ribbon层，用来做业务集群的负载层，毕竟直接把接口暴露给web服务器太危险了。这里zuul带有ribbon负载均衡和hystrix断路器，直接反向代理serviceId就可以代理整个集群了。
3、业务集群，这一层我有些项目是分两层的，就是上面加了一个负载层，下面是从service开始的，底层只是单纯的接口，controller是单独一层由feign实现，然后内部不同业务服务接口互调，直接调用controller层，只能说效果一般，多了一次tcp连接。所以我推荐合并起来，因为做过spring cloud项目的都知道，feign是含有ribbon的，而zuul也含有ribbon，这样的话zuul调用服务集群，和服务集群间接口的互调都是高可用的，保证了通讯的稳定性。Hystrix还是要有的，没有断路器很难实现服务降级，会出现大量请求发送到不可用的节点。当然service是可以改造的，如果改造成rpc方式，那服务之间互调又是另外一种情况了，那就要做成负载池和接口服务池的形式了，负载池调用接口池，接口池互相rpc调用，feign client只是通过实现接口达到了仿rpc的形式，不过速度表现还是不错的。
4、redis缓存池，这个用来做session共享，分布式系统session共享是一个大问题。同时呢，redis做二级缓存对降低整个服务的响应时间，并且减少数据库的访问次数是很有帮助的。当然redis cluster还是redis sentinel自己选择。
5、eurake注册中心这个高可用集群，这里有很多细节，比如多久刷新列表一次，多久监测心跳什么的，都很重要。
6、spring admin，这个是很推荐的，这个功能很强大，可以集成turbine断路器监控器，而且可以定义所有类的log等级，不用单独去配置，还可以查看本地log日志文件，监控不同服务的机器参数及性能，非常强大。它加上elk动态日志收集系统，对于项目运维非常方便。
7、zipkin，这个有两种方式，直接用它自己的功能界面查看方式，或者用stream流的方式，由elk动态日志系统收集。但是我必须要说，这个对系统的性能损害非常大，因为链路追踪的时候会造成响应等待，而且等待时间非常长接近1秒，这在生产环境是不能忍受的，所以生产环境好关掉，有问题调试的时候再打开。
8、消息队列，这个必须的，分布式系统不可能所有场景都满足强一致性，这里只能由消息队列来作为缓冲，这里我用的是Kafka。
9、分布式事物，我认为这是分布式困难的，因为不同的业务集群都对应自己的数据库，互相数据库不是互通的，互相服务调用只能是相互接口，有些甚至是异地的，这样造成的结果就是网络延迟造成的请求等待，网络抖动造成的数据丢失，这些都是很可怕的问题，所以必须要处理分布式事物。我推荐的是利用消息队列，采取二阶段提交协议配合事物补偿机制，具体的实现需要结合业务，这里篇幅有限就不展开说了。
10、config配置中心，这是很有必要的，因为服务太多配置文件太多，没有这个很难运维。这个一般利用消息队列建立一个spring cloud bus，由git存储配置文件，利用bus总线动态更新配置文件信息。
11、实时分布式日志系统，logstash收集本地的log文件流，传输给elasticsearch，logstash有两种方式，1、是每一台机器启动一个logstash服务，读取本地的日志文件，生成流传给elasticsearch。2、logback引入logstash包，然后直接生产json流传给一个中心的logstash服务器，它再传给elasticsearch。elasticsearch再将流传给kibana，动态查看日志，甚至zipkin的流也可以直接传给elasticsearch。这个配合spring admin，一个查看动态日志，一个查看本地日志，同时还能远程管理不同类的日志级别，对集成和运维非常有利。
后要说说，spring cloud的很多东西都比较精确，比如断路器触发时间、事物补偿时间、http响应时间等，这些都需要好好的设计，而且可以优化的点非常多。比如：http通讯可以使用okhttp，jvm优化，nio模式，数据连接池等等，都可以很大的提高性能。
还有一个docker问题，很多人说不用docker就不算微服务。其实我个人意见，spring cloud本身就是微服务的，只需要jdk环境即可。编写dockerfile也无非是集成jdk、添加jar包、执行jar而已，或者用docker compose，将多个不同服务的image组合run成容器而已。但是带来的问题很多，比如通讯问题、服务器性能损耗问题、容器进程崩溃问题，当然如果你有一套成熟的基于k8s的容器管理平台，这个是没问题的，如果没有可能就要斟酌了。而spring cloud本身就是微服务分布式的架构，所以个人还是推荐直接机器部署的，当然好的DevOps工具将会方便很多。
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1、是web服务器的选型，这个我选择的是nginx+keepalived，haproxy也是一个选择，但是haproxy在反向代理处理跨域访问的时候问题很多。所以我们nginx有些地方做了keep-alive模式处理，减少了三次握手的次数，提高了连接效率。keepalived做nginx的负载，虚拟一个vip对外，两个nginx做高可用，nginx本身反向代理zuul集群。
2、api gateway，这里的zuul很多人诟病，说是速度慢推荐直接用nginx，这里我还是推荐使用zuul的，毕竟zuul含有和反向代理，在权限管理、单点登录、用户认证时候还是很有用的，而且zuul自带ribbon负载均衡，如果你直接用nginx，还需要单独做一个feign或者ribbon层，用来做业务集群的负载层，毕竟直接把接口暴露给web服务器太危险了。这里zuul带有ribbon负载均衡和hystrix断路器，直接反向代理serviceId就可以代理整个集群了。
3、业务集群，这一层我有些项目是分两层的，就是上面加了一个负载层，下面是从service开始的，底层只是单纯的接口，controller是单独一层由feign实现，然后内部不同业务服务接口互调，直接调用controller层，只能说效果一般，多了一次tcp连接。所以我推荐合并起来，因为做过spring cloud项目的都知道，feign是含有ribbon的，而zuul也含有ribbon，这样的话zuul调用服务集群，和服务集群间接口的互调都是高可用的，保证了通讯的稳定性。Hystrix还是要有的，没有断路器很难实现服务降级，会出现大量请求发送到不可用的节点。当然service是可以改造的，如果改造成rpc方式，那服务之间互调又是另外一种情况了，那就要做成负载池和接口服务池的形式了，负载池调用接口池，接口池互相rpc调用，feign client只是通过实现接口达到了仿rpc的形式，不过速度表现还是不错的。
4、redis缓存池，这个用来做session共享，分布式系统session共享是一个大问题。同时呢，redis做二级缓存对降低整个服务的响应时间，并且减少数据库的访问次数是很有帮助的。当然redis cluster还是redis sentinel自己选择。
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