不同类型网站决定着服务器带宽，配置等选择，但是对于网站的开发者来说，也要根据网站的规模来选择架设不同的网络服务器架构。这样不但有利于网站整体的开发，而且也有利于网站在后期的维护和发展，下面我们就详细介绍一下不同类型网站服务器架构该如何设置。
初级篇：(单机模式) 假设配置：(Dualcore2.0GHz,4GBram,SSD) 基础框架：apache(PHP)+Mysql/IIS+MSSQL (最基础框架，处理一般访问请求) 进阶1：替换Apache为Nginx，并在数据库前加上cache层【数据库的速度是最大的瓶颈】 Nginx(PHP)+Memcache+Mysql (此时已经具备处理小型访问量的能力) 进阶2：随着访问量的上涨，最先面临的问题就来了：CGI无法匹配上Nginx的高IO性能，这时候可以通过写扩展来替代脚本程序来提升性能，C扩展是个好办法，但是大家更喜欢用简单的脚本语言完成任务，Taobao团队开源了一个Nginx_lua模块，可以用lua写Nginx扩展，这时候可处理的并发已经超越进阶1一个档次了。 Nginx(nginx_luaorC)+Memcache+Mysql (此时处理个同时在线三四千人没有问题了) 进阶3：随着用户的增多，Mysql的写入速度成了又一大瓶颈，读取有memcache做缓存，但写入是直接面对Mysql，性能受到了很大阻碍，这时候，要在Nginx和Mysql中间加入一层写缓存，队列系统就出场了,就以RabbitMQ为例，所有写入操作全部丢到这只兔子的胃里面，然后屁股后面写个接应程序，一条条的拉出来再写入mysql。而RabbitMQ的写入效率是Mysql的N倍，此时架构的处理能力又上一阶层。 ----write------RabbitMQ-------- Nginx(luaorc)--------------Mysql ----read------Memcache-------- (此时的并发吞吐能力已经可以处理万人左右在线) 中级篇：(分而治之) 此时我们在单机优化上已经算是达到极限，接下来就要集群来显示作用了。 数据库篇：数据库总是在整个环节中是吞吐能力最弱的，最常见的方法就是sharding。 sharding可以按多种方法来分，没有定式，看情况。可以按用户ID区段分，按读写分等等，可用参考软件：mysqlproxy(工作原理类似lvs) 缓存篇：memcache一般采用的是构建memcachepool，将缓存分散到多台memcache节点上，如何将缓存数据均匀分散在各节点，一般采用将各节点顺序编号，然后hash取余对应到各个节点上去。这样可以做到比较均匀的分散，但是有一个致命点就是，如果节点数增加或减少，将会带来几乎80%的数据迁移，解决方案我们在高级篇再提。 WEB服务器篇：web服务器集群的建设，最常见的就是lvs方式(memcachepool同样可以如此组建)，lvs的核心就是调度节点，调度节点负责将流量通过算法分散到各个节点上，因调度所耗资源很少，所以可以产生很高的吞吐率，后台节点数量可以任意增删，但此法弊病就是如果调度节点挂了，则整个集群都挂了，解决方案我们在高级篇提。 方法2:参见HAProxy-TheReliable,HighPerformanceTCP/HTTPLoadBalancer 高级篇：(高可用性+高可扩展性的集群) 单点调度故障解决： 集群的好处显而易见，但是有一个弊端就是单节点进行调度，如果节点出现故障，则整个集群全部都无法服务，对此的解决方案，我们使用keepalived来解决。KeepalivedforLinux keepalived是基于VRRP协议(VRRP协议介绍)的，请一定先了解VRRP协议后再进行配置。 keepalived可以把多台设备虚拟出一个IP，并自动在故障节点与备用节点之间实现failover切换。这样我们配置两台货多台lvs调度节点，然后配置好keepalived就可以做到lvs调度节点出现故障后，自动切换到备用调度节点。(同样适用于mysql) memcache集群扩展解决： memcache因为我们一般采用的都是hash后除以节点数取余，然后分配到对应节点上，如果节点数出现变化，以前的缓存数据将基本都不能命中。 解决方法：consistenthashing简介：一致性哈希 consistenthashing大概的思路就是，把hash后的值保证在0~(2^32)-1的数值上，然后把这一连串数字对应映射到一个想象的圆上。 把要存储的各个值hash后，放到圆上 然后把cache节点也用同样的hash方法，映射到圆上，然后每个刚才hash过的value顺时针寻找离自己最近的节点，这个节点就是存储它的节点。 为了提高存储的平衡性，算法还可以加入虚拟节点的概念，即每个实际cache节点，会在圆上对应N个虚拟的节点，这样可以提高算法的命中率，更加平衡。 本文出自Hostspace(中国)编辑部编辑，如果转载，希望能注明来源
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