从单一WAR到多活, 记述一个创业公司的架构演变

本故事纯属虚构，如有雷同，实属巧合

程是一个爱折腾，喜欢交朋友的程序员。

某一天，程一个朋友介绍了另外一个朋友创给他，创说他有个点子，可以改变世界，现在就差一个程序员。程看了创的PPT，觉得还不错，反正也没妹子，平时下班回家或者周末也没事干，就答应创，做他的合伙人，给他开发网站。

单一垂直架构

程把他自己在大学的时候做的基于Java的考试管理系统，拿来改了改，又自学了一些前端，三个月后，第一个版本的网站上线了。这个东西的后台大概这个样子，所有的东西都部署在一台服务器上。

负载+垂直架构

上线后的半年，为了适应业务的变更，网站做了多次升级和新功能的研发。伴随着代码越来越庞大，注册用户越来越多，有时候要卡半天，才能刷出页面。创又多花几倍的预算在技术上，买了几台新服务器。然后这套系统变成了下面的样子，Mysql终于可以单独放在一台服务器上了，使用负载均衡后，可以把服务器实例(war)拷贝后部署到几台机器上了。

升级后，瞬间快了很多。

分布式服务架构

后来，这个公司拿到了天使投资，程也全职加入了，身份是CTO，而理所当然的，创做了CEO。陆续也有运营和市场的合伙人加入，日活有几万了。程也不用自己写前端了，因为招了2个专门的前端工程师，还有另外2个做服务器的小伙子。市场变化很多，每天都有新需求，每天都可能上线新功能。

但是，当前这样的服务器代码体系，让他越来越力不从心。

1. 这么一坨庞大的代码融在一起，维护成本和新人学习成本都是特别高的。 2. 想招一个实习生，但是如果开放给他权限就是所有代码，真担心这个实习生把代码拿去卖了。 3. 代码构建的时间越来越长，程序员最不喜欢的就是等了。 4. 发布成本也很高，因为每次发布都是全量发布。有些核心功能，需要全天服务用户，所以白天几乎不可能发布。即时发布一个无关紧要的功能，也要等到晚上，出了Bug还要赶紧修复，长期熬夜，真是觉得这个世界充满恶意。

不能再这样下去了......

其实程很早就听过分布式架构（SOA），也知道主流的公司都在用这些。但是现在业务代码已经十分庞大了，至少十几万，并且有大量重复和“不敢动的”代码，重构成SOA，至少要两个月，公司新需求不断，怎么可能。

经过一个月的挣扎，真心觉得不能忍了，决定升级架构成SOA，调研后发现阿里的开源框架Dubbo (dubbo.io) 好像使用的蛮多，文档也挺全的，所以决定用它。

重构前，首先梳理了一下业务，按照业务相关性，拆分成若干的底层SOA服务和API层服务。这个重构大概进行了2个月，CEO没技术背景，完全不知道他们提的SOA是个啥，新需求不能被满足，已经处于崩溃边缘。

终于，新架构上线了，它大概长成这个样子。

这里，每个服务包括API服务和基础的SOA服务都可以部署在不同的机器上，他们之间的发现是通过Zookeeper集群协调的。启动一个服务后，它就会注册自己到Zookeeper上，服务调用方被通知，新的服务实例上线。服务调用方持有一个服务的多个调用实例，采用某种策略进行负载。

可以按照业务需求，有选择的扩容指定服务，举个栗子，例如商城做双十一活动，有很多秒杀商品，那么只需要多部署几个和商城相关的服务即可。如果按照之前的架构设计，所有功能都在一个war中，只能对所有功能扩容，浪费计算资源。

当然，还有一些任务被改造成定时任务，就是图中的Scheduled模块，例如结算等，这样运营或者程序员就不用大半夜起来做事了。

分库分表，读写分离

半年后，公司又融了几千万的A轮，用户数进一步扩大。高峰时段越来越卡，各种Log分析系统时间和分析Mysql慢日志发现，因为数据量越来越多，并发数越来越大，主存储已经有点Hold不住了。并且程越来越担心万一哪天，那台Mysql机器硬盘出故障，废了，公司的所有的数据就都没了。

后来无意见，程发现了Mycat（mycat.io) 这个数据库中间件，原来还以利用它做分库分表，读写分离这些自己实践起来十分困难的高级Feature。

经过了差不多一个月的调研，实践，测试，升级后的Mysql集群变成了如下的样子。

做了分库分表后，再也不用担心太多数据把单一Mysql服务器硬盘撑满的问题了，并且也更方便了权限管理。启用Slave从节点后，也不用担心单一主节点硬盘故障后，数据的丢失问题了。读写分离后，前端访问速度也快了很多，增删改查被分散到不同的机器，单节点的效率瓶颈有了很明显的缓解。

DRC（Data Replication Center）

伴随着业务种类越来越多，数据越来越多，依赖Mysql的索引的搜索早就显得力不从心。为了性能，只能支持某个字段的StartWith搜索。包含和模糊搜索都不能做，所以就用了Elastic Search做通用搜索引擎。为了进一步提升读效率，也把很多登录信息和用户好友关系这些经常读的数据，放入Redis中做缓存。

同一份数据，既要放入ES，还要放入Redis，早期这个功能实现大概如下：

更新代码往往要关心缓存，同步ES数据，如果同步间隙过长，会有数据延迟，如果同步间隙太短，还要增加DB负担。并且伴随这个业务变多，越来越多这样的操作：从一个表中全量拉取更新数据，做进一步业务处理，给业务库造成很多额外的压力。

如果主数据变动，就把变动发送到一个中心，感兴趣的一·方只要订阅这些消息，就可以实现自己的逻辑，实时性高的同时，不会给业务库造成任何压力。于是DRC诞生了:

可以理解DRC Replicator模拟了一个Mysql Slave，从主节点拉binlog，然后解析binlog，并将结果发送到消息队列中。

而感兴趣的程序，可以去订阅消息，然后执行相应的更新，这样就把更新缓存的事情和业务代码解耦了，更新ES这种操作也可以做到既实时性高，也不用经常去Mysql库中扫描表了。当然DRC还有一个重要的应用，它也是多活的核心组件之一。

多活

伴随用户体量进一步提高，交易量的暴增，简单的数据备份，已经不能很好的满足需求了。如果机房宕机，依然会导致服务不可用。

另外，所有的流量都打到机房的服务集群，也会导致一定的系统瓶颈。可能更理想的方式是：一个北京的用户下单，他的整个业务流都落在北京的机房；上海的用户下单，也希望所有的数据落在上海的机房，两个机房的主数据互备，同时满足数据的一致性。其中某个机房挂掉后，所有的流量切到另外一个机房。

而对于强一致性的数据，例如用户表存在用户名的uniq索引，对于这类数据，可以放在一个倍成为全局数据的机房，所有写落在这里，其他机房只是执行备份。

就这样，随着用户的逐渐增多，融资一次一次到来，团队越来越多，业务线越来越多，架构的也一次一次升级演化。路已经走了很远，并且伴随着越走越远，未来可能还有更多的升级和演化。

这个架构演化的故事，讲完了。如有陈述不当或错误，欢迎留言讨论~

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