电子商务网站架构分析四篇.docx
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电子商务网站架构分析四篇.docx
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电子商务网站架构分析四篇
电子商务网站架构分析四篇
篇一:
电子商务网站架构分析
电子商务网站架构分析
1对象顺序图1
2状态图2
2.1当前系统的体系结构2
2.2针对各项NFR的设计策略3
2.2.1.针对“海量数据规模”的设计决策3
2.2.2.针对“商品信息更新速度”的设计决策3
2.2.3.针对“可靠性/可用性”的设计决策3
2.2.4.针对“效率”的设计决策4
2.2.5.针对“并发性”的设计决策4
2.3其它针对电子商务网站架构方面的想法和建议4
1对象顺序图
1.1下单顺序图
1.2商品查询顺序图
2状态图
2.1
当前系统的体系结构
2.2淘宝采用了多层次多体系混合的体系结构,用户登录时进入购物平台,也就是用户页面,接着是用户对自己商品进行查询,就进入了淘宝服务器,通过淘宝服务器进入淘宝数据库。
采用多级缓存,数据用分布式存储结构,服务器集群方式架构,并用淘宝自己开发的web框架结构。
2.3登录查询
2.4针对各项NFR的设计策略
2.4.1.针对“海量数据规模”的设计决策
海量数据规模会对数据管理要求带来巨大挑战,设计时,1要注重信息抽取和集成,侧重Web信息抽取和集成(包括DeepWeb、网页理解);2要研究海量数据存储、分析及挖掘技术。
重点研究大规模图数据(包括语义网数据)等的存储、检索及挖掘技术;3要研究信息检索技术,包括语义检索、上下文感知的信息检索技术等;4注重研究语义网与语义计算技术,包括Web数据规范表达、知识表达及大规模知识库推理、知识可视化技术等;最后比较重要的就是数据隐私保护技术了,特别是面向隐私保护的多源海量数据挖掘与查询。
2.4.2.针对“商品信息更新速度”的设计决策
在设计电子商务网站时,在主页主栏目增加商品更新栏,卖家随时将最新商品更新放入里面,用户登录电子商务平台时,平台对用户发出提醒。
此外,还可以为买家卖家专门设计一个软件,可用于快速更新商城的商品信息,如淘宝助手就是淘宝公司专门为买家卖家设计的一款软件,当某商品信息(如价格、描述等)发生变化时,卖家可以快速更新,甚至还可以支持批量更改。
还有大家熟悉的阿里旺旺卖家版等诸如此类的神器哦,亲。
2.4.3.针对“可靠性/可用性”的设计决策
针对可靠性的设计,主要从网络的可靠性和应用系统的可靠性入手。
在网络可靠性方面,主要是对网络互联通道的备份考虑和设计,通过备份线路及设备的备份,保证任何时刻、任何节点之间都有可达的路由;在故障出现的时候,通过网络协议等机制,保证网络数据自动迂回切换到连通的线路上,保证通信的正常进行。
为了提高网络系统的可靠性,还可以采用分布式体系结构。
分布式体系结构是提高可靠性的基础,与集中式体系设备相比较,分布式体系设备除性能可以通过插入更多的接口处理板提高整体性能外,更为关键的是将管理、路由转发、接口处理等功能分配在不同的部件上,协同工作,分布式体系可以分散故障风险、隔离故障、提供冗余配置,提高系统的自动恢复能力;如管理部件故障,只需要更换这部分板件,不影响其他功能。
而且,分布式体系结构可以提高组网的物理可靠性,如在城域网环网组网中,每个骨干节点都有两条GE接口与相邻的两个节点互联,从路由上提高了可靠性。
但如果是集中式体系,则当节点设备出现故障时,这个节点两个GE口都会失效,造成节点所带网络的中断;而采用分布式结构时,可以将这两个接口分别配置到不同的接口板上,这样,无论这台设备的管理单元、交换转发单元,还是单一接口出现故障,都可以保证至少有一条路径是连通的,该节点网络都不会中断。
2.4.4.针对“效率”的设计决策
一个好的电子商务网站,它的工作效率是非常重要的,当用户输入查询信息后,系统要在第一时间将结果显示出来,让用户觉得觉得满意,网站才有发展的前景。
在优化网站效率方面,可以增强系统的交互性,来提高系统处理用户请求的效率,系统响应速度提高。
除此之外,合理使用索引,特别是对用户经常连接的关键字建立索引,也能提高网站的效率;最后,要进一步提高网站的效率,可以使用缓存机制,这也是目前比较常用的方法,通过对用户访问的数据进行缓存,在下次用户查询时,直接从缓存中取,可以大大的提高访问速度,减少搜索时间,自然也就提高了访问效率,还能减轻后端数据存储的I/O压力。
2.4.5.针对“并发性”的设计决策
跟系统可靠性一样,要解决系统并发性的设计问题,并保证系统的性能,可以采用分布式系统设计方案。
将一个模块拆分成多个模块,多个模块同时对用户的需求进行处理,可以提高系统的并发处理能力。
另外,还可以采用web服务器集群技术,比如淘宝将它的系统分成了好多群:
缓存服务器群、多功能服务器群、Web服务器群、全文检索服务器群、数据库从库群和主库群。
分成了这么多不同的群,群与群之间它们自己可以做不同的操作,实现了很好的“并发性”。
2.5其它针对电子商务网站架构方面的想法和建议
对于网站设计,结构要清晰并且统一,主栏目也要清晰并全站统一,重点围绕客户的需求层面有针对性的设计实用简洁的栏目及实用的功能,极大方便客户了解企业的服务,咨询服务技术支持、问题解答,个性化产品意见提出等一系列需求。
篇二:
电子商务网站架构分析
从电商网站的需求,到单机架构,逐步演变为常用的,可供参考的分布式架构的原型。
除具备功能需求外,还具备一定的高性能,高可用,可伸缩,可扩展等非功能质量需求(架构目标)。
根据实际需要,进行改造,扩展,支持千万PV,是没问题的。
大纲
1.电商案例的原因2.电商网站需求3.网站初级架构4.系统容量估算5.网站架构分析6.网站架构优化7.架构总结
电商网站案例,一共有三篇本篇主要说明网站的需求,网站初始架构,系统容量估算方法。
一、电商案例的原因
分布式大型网站,目前看主要有几类1.大型门户,比如网易,新浪等;2.SNS网站,比如校内,开心网等;3.电商网站:
比如阿里巴巴,京东商城,国美在线,汽车之家等。
大型门户一般是新闻类信息,可以使用
CDN,静态化等方式优化,开心网等交互性比较多,可能会引入更多的NOSQL,分布式缓存,使用高性能的通信框架等。
电商网站具备以上两类的特点,比如产品详情可以采用CDN,静态化,交互性高的需要采用NOSQL等技术。
因此,我们采用电商网站作为案例,进行分析。
二、电商网站需求
客户需求:
建立一个全品类的电子商务网站(B2C),用户可以在线购买商品,可以在线支付,也可以货到付款;
用户购买时可以在线与客服沟通;用户收到商品后,可以给商品打分,评价;目前有成熟的进销存系统;需要与网站对接;希望能够支持3~5年,业务的发展;预计3~5年用户数达到1000万;定期举办双11,双12,三八男人节等活动;其他的功能参考京东或国美在线等网站。
客户就是客户,不会告诉你具体要什么,只会告诉你他想要什么,我们很多时候要引导,挖掘客户的需求。
好在提供了明确的参考网站。
因此,下一步要进行大量的分析,结合行业,以及参考网站,给客户提供方案。
需求功能矩阵
需求管理传统的做法,会使用用例图或模块图(需求列表)进行需求的描述。
这样做常常忽视掉一个很重要的需求(非功能需求),因此推荐大家使用需求功能矩阵,进行需求描述。
本电商网站的需求矩阵如下:
网站需求功能需求非功能需求
全品类的电子商务网站分类管理,商品管理方便进行多品类管理(灵活性)网站访问速度要快(高性能)图片存储的要求(海量小图片)
用户可以在线购买商品会员管理,购物车,结算功能
良好购物体验(可用性,性能)
在线支付或货到付款多种在线支付方式支付过程要安全,数据加密(安全性)多种支付接口灵活切换(灵活性,扩展性)
可以在线与客服沟通在线客服功能可靠性:
即时通讯
商品打分评价商品评论
目前有成熟的进销存系统对接进销存属于约束条件对接时要考虑数据一致性,鲁棒性
支持3~5年,业务的发展属于约束条件伸缩性,可扩展性
3~5年用户数达到1000万约束条件
举办双11,双12,三八男人节等活动
活动管理,秒杀突增访问流量(可伸缩)实时性要求(高性能)
参考京东或国美在线参考条件
以上是对电商网站需求的简单举例,目的是说明
(1)需求分析的时候,要全面,大型分布式系统重点考虑非功能需求;
(2)描述一个简单的电商需求场景,使大家对下一步的分析设计有个依据。
三、网站初级架构
一般网站,刚开始的做法,是三台服务器,一台部署应用,一台部署数据库,一台部署NFS文件系统。
这是前几年比较传统的做法,之前见到一个网站10万多会员,垂直服装设计门户,N多图片。
使用了一台服务器部署了应用,数据库以及图片存储。
出现了很多性能问题。
如下图:
但是,目前主流的网站架构已经发生了翻天覆地的变化。
一般都会采用集群的方式,进行高可用设计。
至少是下面这个样子。
(1)使用集群对应用服务器进行冗余,实现高可用;(负载均衡设备可与应用一块部署)
使用数据库主备模式,实现数据备份和高可用;
四、系统容量预估
预估步骤:
1.注册用户数-日均UV量-每日的PV量-每天的并发量;2.峰值预估:
平常量的2~3倍;
3.根据并发量(并发,事务数),存储容量计算系统容量。
客户需求:
3~5年用户数达到1000万注册用户;
每秒并发数预估:
1.每天的UV为200万(二八原则);2.每日每天点击浏览30次;3.PV量:
200*30=6000万;
4.集中访问量:
24*0.2=4.8小时会有6000万*0.8=4800万(二八原则);5.每分并发量:
4.8*60=288分钟,每分钟访问4800/288=16.7万(约等于);6.每秒并发量:
16.7万/60=2780(约等于);
7.假设:
高峰期为平常值的三倍,则每秒的并发数可以达到8340次。
8.1毫秒=1.3次访问;
没好好学数学后悔了吧?
!
(不知道以上算是否有错误,呵呵~~)
服务器预估:
(以tomcat服务器举例)
1.按一台web服务器,支持每秒300个并发计算。
平常需要10台服务器(约等于);[tomcat默
认配置是150]
2.高峰期:
需要30台服务器;
容量预估:
70/90原则
系统CPU一般维持在70%左右的水平,高峰期达到90%的水平,是不浪费资源,并比较稳定的。
内存,IO类似。
以上预估仅供参考,因为服务器配置,业务逻辑复杂度等都有影响。
在此CPU,硬盘,网络等不再进行评估。
五、网站架构分析
根据以上预估,有几个问题:
需要部署大量的服务器,高峰期计算,可能要部署30台Web服务器。
并且这三十台服务器,只有秒杀,活动时才会用到,存在大量的浪费。
所有的应用部署在同一台服务器,应用之间耦合严重。
需要进行垂直切分和水平切分。
大量应用存在冗余代码
服务器SESSION同步耗费大量内存和网络带宽数据需要频繁访问数据库,数据库访问压力巨大。
大型网站一般需要做以下架构优化(优化是架构设计时,就要考虑的,一般从架构/代码级别解决,调优主要是简单参数的调整,比如JVM调优;如果调优涉及大量代码改造,就不是调优了,属于重构):
业务拆分
应用集群部署(分布式部署,集群部署和负载均衡)多级缓存
单点登录(分布式Session)数据库集群(读写分离,分库分表)
服务化消息队列其他技术
六、网站架构优化
6.1业务拆分
根据业务属性进行垂直切分,划分为产品子系统,购物子系统,支付子系统,评论子系统,客服子系统,接口子系统(对接如进销存,短信等外部系统)。
根据业务子系统进行等级定义,可分为核心系统和非核心系统。
核心系统:
产品子系统,购物子系统,支付子系统;非核心:
评论子系统,客服子系统,接口子系统。
业务拆分作用:
提升为子系统可由专门的团队和部门负责,专业的人做专业的事,解决模块之间耦合以及扩展性问题;每个子系统单独部署,避免集中部署导致一个应用挂了,全部应用不可用的问题。
等级定义作用:
用于流量突发时,对关键应用进行保护,实现优雅降级;保护关键应用不受到影响。
拆分后的架构图:
参考部署方案2
1.如上图每个应用单独部署2.核心系统和非核心系统组合部署
6.2应用集群部署(分布式,集群,负载均衡)
分布式部署:
将业务拆分后的应用单独部署,应用直接通过RPC进行远程通信;
集群部署:
电商网站的高可用要求,每个应用至少部署两台服务器进行集群部署;
负载均衡:
是高可用系统必须的,一般应用通过负载均衡实现高可用,分布式服务通过内置的负载均衡实现高可用,关系型数据库通过主备方式实现高可用。
集群部署后架构图:
6.3多级缓存
缓存按照存放的位置一般可分为两类本地缓存和分布式缓存。
本案例采用二级缓存的方式,进行缓存的设计。
一级缓存为本地缓存,二级缓存为分布式缓存。
(还有页面缓存,片段缓存等,那是更细粒度的划分)
一级缓存,缓存数据字典,和常用热点数据等基本不可变/有规则变化的信息,二级缓存缓存需要的所有缓存。
当一级缓存过期或不可用时,访问二级缓存的数据。
如果二级缓存也没有,则访问数据库。
缓存的比例,一般1:
4,即可考虑使用缓存。
(理论上是1:
2即可)。
根据业务特性可使用以下缓存过期策略:
1.缓存自动过期;2.缓存触发过期;
6.4单点登录(分布式Session)
系统分割为多个子系统,独立部署后,不可避免的会遇到会话管理的问题。
一般可采用Session同步,Cookies,分布式Session方式。
电商网站一般采用分布式Session实现。
再进一步可以根据分布式Session,建立完善的单点登录或账户管理系统。
流程说明
1.用户第一次登录时,将会话信息(用户Id和用户信息),比如以用户Id为Key,写入分布式Session;2.用户再次登录时,获取分布式Session,是否有会话信息,如果没有则调到登录页;
3.一般采用Cache中间件实现,建议使用Redis,因此它有持久化功能,方便分布式Session宕机
后,可以从持久化存储中加载会话信息;
4.存入会话时,可以设置会话保持的时间,比如15分钟,超过后自动超时;
结合Cache中间件,实现的分布式Session,可以很好的模拟Session会话。
6.5数据库集群(读写分离,分库分表)
大型网站需要存储海量的数据,为达到海量数据存储,高可用,高性能一般采用冗余的方式进行系统设计。
一般有两种方式读写分离和分库分表。
读写分离:
一般解决读比例远大于写比例的场景,可采用一主一备,一主多备或多主多备方式。
本案例在业务拆分的基础上,结合分库分表和读写分离。
如下图:
1.业务拆分后:
每个子系统需要单独的库;
2.如果单独的库太大,可以根据业务特性,进行再次分库,比如商品分类库,产品库;
3.分库后,如果表中有数据量很大的,则进行分表,一般可以按照Id,时间等进行分表;(高级的
用法是一致性Hash)
4.在分库,分表的基础上,进行读写分离;
相关中间件可参考Cobar(阿里,目前已不在维护),TDDL(阿里),Atlas(奇虎360),MyCat(在Cobar基础上,国内很多牛人,号称国内第一开源项目)。
分库分表后序列的问题,JOIN,事务的问题,会在分库分表主题分享中,介绍。
6.6服务化
将多个子系统公用的功能/模块,进行抽取,作为公用服务使用。
比如本案例的会员子系统就可以抽取为公用的服务。
6.7消息队列
消息队列可以解决子系统/模块之间的耦合,实现异步,高可用,高性能的系统。
是分布式系统的标准配置。
本案例中,消息队列主要应用在购物,配送环节。
1.用户下单后,写入消息队列,后直接返回客户端;2.库存子系统:
读取消息队列信息,完成减库存;3.配送子系统:
读取消息队列信息,进行配送;
目前使用较多的MQ有ActiveMQ,RabbitMQ,ZeroMQ,MSMQ等,需要根据具体的业务场景进行选择。
建议可以研究下RabbitMQ。
6.8其他架构(技术)
除了以上介绍的业务拆分,应用集群,多级缓存,单点登录,数据库集群,服务化,消息队列外。
还有CDN,反向代理,分布式文件系统,大数据处理等系统。
此处不详细介绍,大家可以问度娘/Google,有机会的话也可以分享给大家。
七、架构总结
篇三:
电商网站架构分析
电商网站分布式架构设计分析
本文大纲:
1.使用电商案例的原因
2.电商网站需求
3.网站初级架构
4.系统容量估算
5.网站架构分析
6.网站架构优化
本文介绍如何从电商网站的需求,到单机架构,逐步演变为常用的、可供参考的分布式架构原型。
除具备功能需求外,还具备一定的高性能、高可用、可伸缩、可扩展等非功能质量需求(架构目标)。
使用电商案例的原因
分布式大型网站,目前看主要有几类:
1.大型门户(比如网易、新浪等);2.SNS网站(比如校内、开心网等);
3.电商网站(比如阿里巴巴、京东商城、国美在线、汽车之家等)。
大型门户一般是新闻类信息,可以使用CDN、静态化等方式优化。
而开心网等交互性比较多,可能会引入更多的NoSQL、分布式缓存、使用高性能的通信框架等。
电商网站具备以上两类的特点,比如产品详情可以采用CDN,静态化,交互性高的需要采用NoSQL等技术。
因此,我们采用电商网站作为案例,进行分析。
电商网站需求
客户需求:
建立一个全品类的电子商务网站(B2C),用户可以在线购买商品,可以在线支付,也可以货到付款;
用户购买时可以在线与客服沟通;
用户收到商品后,可以给商品打分和评价;目前有成熟的进销存系统,需要与网站对接;希望能够支持3~5年,业务的发展;预计3~5年用户数达到1000万;
定期举办双11、双12、三八男人节等活动;其他的功能参考京东或国美在线等网站。
客户就是客户,不会告诉你具体要什么,只会告诉你他想要什么,我们很多时候要引导、挖掘客户的需求。
好在提供了明确的参考网站。
因此,下一步要进行大量的分析,结合行业以及参考网站,给客户提供方案。
其它的这里暂不展开。
需求功能矩阵
需求管理传统的做法,会使用例图或模块图(需求列表)进行需求的描述。
这样做常常忽视掉一个很重要的需求(非功能需求),因此推荐大家使用需求功能矩阵,进行需求描述。
本电商网站的需求矩阵如下:
1.需求分析的时候,要全面,大型分布式系统重点考虑非功能需求;2.描述一个简单的电商需求场景,使大家对下一步的分析设计有个依据。
网站初级架构
一般网站刚开始的做法,是三台服务器,一台部署应用,一台部署数据库,一台部署NFS文件系统。
这是前几年比较传统的做法,之前见到一个网站10万多会员,垂直服装设计门户,N多图片。
使用了一台服务器部署了应用,数据库以及图片存储。
出现了很多性能问题。
如下图:
但是,目前主流的网站架构已经发生了翻天覆地的变化。
一般都会采用集群的方式,进行高可用设计。
至少是下面这个样子:
1.使用集群对应用服务器进行冗余,实现高可用(负载均衡设备可与应用一块部署);2.使用数据库主备模式,实现数据备份和高可用。
系统容量预估
预估步骤:
1.注册用户数-日均UV量-每日的PV量-每天的并发量;2.峰值预估:
平常量的2~3倍;
3.根据并发量(并发,事务数),存储容量计算系统容量。
客户需求:
3~5年用户数达到1000万注册用户;
每秒并发数预估:
1.每天的UV为200万(二八原则);2.每日每天点击浏览30次;3.PV量:
200*30=6000万;
4.集中访问量:
24*0.2=4.8小时会有6000万*0.8=4800万(二八原则);5.每分并发量:
4.8*60=288分钟,每分钟访问4800/288=16.7万(约等于);6.每秒并发量:
16.7万/60=2780(约等于);
7.假设:
高峰期为平常值的三倍,则每秒的并发数可以达到8340次;8.1毫秒=1.3次访问。
没好好学数学后悔了吧?
!
(不知道以上算是否有错误,呵呵~~)
服务器预估(以Tomcat服务器举例):
1.按一台Web服务器,支持每秒300个并发计算。
平常需要10台服务器(约等于);[Tomcat
默认配置是150]
2.高峰期:
需要30台服务器;
容量预估:
70/90原则
系统CPU一般维持在70%左右的水平,高峰期达到90%的水平,是不浪费资源,并比较稳定的。
内存,IO类似。
以上预估仅供参考,因为服务器配置,业务逻辑复杂度等都有影响。
在此CPU、硬盘、网络等不再进行评估。
网站架构分析
根据以上预估,有几个问题:
需要部署大量的服务器,高峰期计算,可能要部署30台Web服务器。
并且这三十台服务器,只有秒杀,活动时才会用到,存在大量的浪费。
所有的应用部署在同一台服务器,应用之间耦合严重。
需要进行垂直切分和水平切分。
大量应用存在冗余代码。
服务器Session同步耗费大量内存和网络带宽。
数据需要频繁访问数据库,数据库访问压力巨大。
大型网站一般需要做以下架构优化(优化是架构设计时,就要考虑的,一般从架构/代码级别解决,调优主要是简单参数的调整,比如JVM调优;如果调优涉及大量代码改造,就不是调优了,属于重构):
业务拆分
应用集群部署(分布式部署,集群部署和负载均衡)多级缓存
单点登录(分布式Session)数据库集群(读写分离,分库分表)服务化消息队列其它技术
网站架构优化
业务拆分
根据业务属性进行垂直切分,划分为产品子系统、购物子系统、支付子系统、评论子系统、客服子系统、接口子系统(对接如进销存、短信等外部系统)。
根据业务子系统进行等级定义,可分为核心系统和非核心系统。
核心系统:
产品子系统、购物子系统、支付子系统;非核心:
评论子系统、客服子系统、接口子系统。
业务拆分作用:
提升为子系统可由专门的团队和部门负责,专业的人做专业的事,解决模块之间耦合以及扩展性问题;每个子系统单独部署,避免集中部署导致一个应用挂了,全部应用不可用的问题。
等级定义作用:
用于流量突发时,对关键应用进行保护,实现优雅降级;保护关键应用不受到影响。
参考部署方案
1.核心系统和非核心系统组合部署
2应用集群部署(分布式,集群,负载均衡)
分布式部署:
将业务拆分后的应用单独部署,应用直接通过RPC进行远程通信;
集群部署:
电商网站的高可用要求,每个应用至少部署两台服务器进行集群部署;
负载均衡:
高可用系统必须的,一般应用通过负载均衡实现高可用,分布式服务通过内置的负载均衡实现高可用,关系型数据库通过主备方式实现高可用。
集群部署后架构图:
3多级缓存
缓存按照存放的位置一般可分为两类本地缓存和分布式缓存。
本案例采用二级缓存的方式,进行缓存的设计。
一级缓存为本地缓存,二级缓存为分布式缓存。
(还有页面缓存,片段缓存等,那是更细粒度的划分)
一级缓存,缓存数据字典,和常用热点数据等基本不可变/有规则变化的信息;二级缓存缓存需要的所有缓存。
当一级缓存过期或不可用时,访问二级缓存的数据。
如果二级缓存也没有,则访问数据库。
缓存的比例,一般1:
4,即可考虑使用缓存。
(理论上
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