本文作者Kate Matsudaira是一位美丽的女工程副总裁，曾在Sun Microsystems、微软、亚马逊这些一流的IT公司任职。她有着非常丰富的工作经验和团队管理经验，当过程序员、项目经理、产品经理以及人事经理。专注于构建和操作大型Web应用程序/网站，目前她的主要研究方向是SaaS（软件即服务）应用程序和云计算（如大家所说的大数据）。
本文是作者在AOSA一书介绍如何构建可扩展的分布式系统里的内容，在此翻译并分享给大家。
开源软件已经成为许多大型网站的基本组成部分，随着这些网站的逐步壮大，他们的网站架构和一些指导原则也开放在开发者们的面前，给予大家切实有用的指导和帮助。
这篇文章主要侧重于Web系统，并且也适用于其他分布式系统。
Web分布式系统设计的原则
构建并运营一个可伸缩的Web站点或应用程序到底是指什么？在最初，仅是通过互联网连接用户和访问远程资源。
和大多数事情一样，当构建一个Web服务时，需要提前抽出时间进行规划。了解大型网站创建背后的注意事项以及学会权衡，会给你带来更加明智的决策。下面是设计大型Web系统时，需要注意的一些核心原则：
- 可用性
- 性能
- 可靠性
- 可扩展
- 易管理
- 成本
上面的这些原则给设计分布式Web架构提供了一定的基础和理论指导。然而，它们也可能彼此相左，例如实现这个目标的代价是牺牲成本。一个简单的例子：选择地址容量，仅通过添加更多的服务器（可伸缩性），这个可能以易管理（你不得不操作额外的服务器）和成本作为代价（服务器价格）。
无论你想设计哪种类型的Web应用程序，这些原则都是非常重要的，甚至这些原则之间也会互相羁绊，做好它们之间的权衡也非常重要。
基础
当涉及到系统架构问题时，这几件事情是必须要考虑清楚的：什么样的模块比较合适？如何把它们组合在一起？如何进行恰当地权衡？在扩大投资之前，它通常需要的并不是一个精明的商业命题，然而，一些深谋远虑的设计可以帮你在未来节省大量的时间和资源。
本文讨论的重点几乎是构建所有大型Web应用程序的核心：服务、冗余、分区和故障处理能力。这里的每个因素都会涉及到选择和妥协，特别是前面所讨论的那些原则。解释这些核心的最佳办法就是举例子。
图片托管应用程序
有时，你会在线上传图片，而一些大型网站需要托管和传送大量的图片，这对于构建一个具有成本效益、高可用性并具有低延时（快速检索）的架构是一项挑战。
在一个图片系统中，用户可以上传图片到一个中央服务器里，通过网络连接或API对这些图片进行请求，就像Flickr或者Picasa。简单点，我们就假设这个应用程序只包含两个核心部分：上传（写）图片和检索图片。图片上传时最好能够做到高效，传输速度也是我们最关心的，当有人向图片发出请求时（例如是一个Web页面或其他应用程序）。这是非常相似的功能，提供Web服务或内容分发网络（一个CDN服务器可以在许多地方存储内容，所以无论是在地理上还是物理上都更加接近用户，从而导致更快的性能）边缘服务器。
该系统需要考虑的其他重要方面：
- 图片存储的数量是没有限制的，所以存储应具备可伸缩，另外图片计算也需要考虑
- 下载/请求需要做到低延迟
- 用户上传一张图片，那么图片就应该始终在那里（图片数据的可靠性）
- 系统应该易于维护（易管理）
- 由于图片托管不会有太高的利润空间，所以系统需要具备成本效益
图1是个简化的功能图
图1 图片托管系统的简化结构图
在这个例子中，系统必须具备快速、数据存储必须做到可靠和高度可扩展。构建一个小型的应用程序就微不足道了，一台服务器即可实现托管。如果这样，这篇文章就毫无兴趣和吸引力了。假设我们要做的应用程序会逐渐成长成Flickr那么大。
服务
当我们考虑构建可伸缩的系统时，它应有助于解耦功能，系统的每个部分都可以作为自己的服务并且拥有清晰的接口定义。在实践中，这种系统设计被称作面向服务的体系结构（SOA）。对于此类系统，每个服务都有它自己的独特功能，通过一个抽象接口可以与外面的任何内容进行互动，通常是面向公众的另一个服务API。
把系统分解成一组互补性的服务，在互相解耦这些操作块。这种抽象有助于在服务、基本环境和消费者服务之间建立非常清晰的关系。这种分解可以有效地隔离问题，每个块也可以互相伸缩。这种面向服务的系统设计与面向对象设计非常相似。
在我们的例子中，所有上传和检索请求都在同一台服务器上处理。然而，因为系统需要具备可伸缩性，所以把这两个功能打破并集成到自己的服务中是有意义的。
快进并假设服务正在大量使用；在这种情况下，很容易看到写图片的时间对读图片时间会产生多大影响（他们两个功能在彼此竞争共享资源）。根据各自体系，这种影响会是巨大的。即使上传和下载速度相同（这是不可能的，对于大多数的IP网络来说，下载速度：上传速度至少是3:1），通常，文件可以从缓存中读取，而写入，最终是写到磁盘中（也许在最终一致的情况下，可以被多写几次）。即使是从缓存或者磁盘（类似SSD）中读取，数据写入都会比读慢（Pole Position，一个开源DB基准的开源工具和结果）。
这种设计的另一个潜在问题是像Apache或者Lighttpd这些Web服务器通常都会有一个并发连接数上限（默认是500，但也可以更多），这可能会花费高流量，写可能会迅速消掉所有。既然读可以异步或利用其他性能优化，比如gzip压缩或分块传输代码，Web服务可以快速切换读取和客户端来服务于更多的请求，超过每秒的最大连接数（Apache的最大连接数设置为500，这种情况并不常见，每秒可以服务几千个读取请求）。另一方面，写通常倾向于保持一个开放的链接进行持续上传，所以，使用家庭网络上传一个1 MB的文件花费的时间可能会超过1秒，所以，这样的服务器只能同时满足500个写请求。
图2：读取分离
规划这种瓶颈的一个非常好的做法是把读和写进行分离，如图2所示。这样我们就可以对它们单独进行扩展（一直以来读都比写多）但也有助于弄明白每个点的意思。这种分离更易于排除故障和解决规模方面问题，如慢读。
这种方法的优点就是我们能够彼此独立解决问题――在同种情况下，无需写入和检索操作。这两种服务仍然利用全球语料库的图像，但是他们可以自由地优化性能和服务方法（例如排队请求或者缓存流行图片――下面会介绍更多）。从维护和成本角度来看，每一个服务都可以根据需要独立进行扩展，但如果把它们进行合并或交织在一起，那么有可能无意中就会对另一个性能产生影响，如上面讨论的情景。
当然，如果你有两个不同的端点，上面的例子可能会运行的很好（事实上，这非常类似于几个云存储供应商之间的实现和内容分发网络）。虽然有很多种方法可以解决这些瓶颈，但每个人都会有不同的权衡，所以采用适合你的方法才是最重要的。
例如，Flickr解决这个读/写问题是通过分发用户跨越不同的碎片，每个碎片只能处理一组用户，但是随着用户数的增加，更多的碎片也会相应的添加到群集里（请参阅Flickr的扩展介绍）。在第一个例子中，它更容易基于硬件的实际用量进行扩展（在整个系统中的读/写数量），而Flickr是基于其用户群进行扩展(but forces the assumption of equal usage across users so there can be extra capacity)。而前面的那个例子，任何一个中断或者问题都会降低整个系统功能（例如任何人都没办法执行写操作），而Flickr的一个中断只会影响到其所在碎片的用户数。在第一个例子中，它更容易通过整个数据集进行操作――例如，更新写服务，包括新的元数据或者通过所有的图片元数据进行搜索――而Flickr架构的每个碎片都需要被更新或搜索（或者需要创建一个搜索服务来收集元数据――事实上，他们就是这样做的）。
当谈到这些系统时，其实并没有非常正确的答案，但有助于我们回到文章开始处的原则上看问题。确定系统需求（大量的读或写或者两个都进行、级别并发、跨数据查询、范围、种类等等），选择不同的基准、理解系统是如何出错的并且对以后的故障发生情况做些扎实的计划。
冗余
为了可以正确处理错误，一个Web架构的服务和数据必须具备适当的冗余。例如，如果只有一个副本文件存储在这台单独的服务器上，那么如果这台服务器出现问题或丢失，那么该文件也随即一起丢失。丢失数据并不是什么好事情，避免数据丢失的常用方法就是多创建几个文件或副本或冗余。
同样也适用于服务器。如果一个应用程序有个核心功能，应确保有多个副本或版本在同时运行，这样可以避免单节点失败。
在系统中创建冗余，当系统发生危机时，如果需要，可以消除单点故障并提供备份或备用功能。例如，这里有两个相同的服务示例在生产环境中运行，如果其中一个发生故障或者降低，那么该系统容错转移至那个健康的副本上。容错转移可以自动发生也可以手动干预。
服务冗余的另一重要组成部分是创建一个无共享架构。在这种体系结构中，每个节点都能相互独立运行，并且没有所谓的中央“大脑”管理状态或协调活动其他节点。这对系统的可扩展帮助很大，因为新节点在没有特殊要求或知识的前提下被添加。然而，最重要的是，这些系统是没有单点故障的，所以失败的弹性就更大。
例如在我们的图片服务器应用程序中，所有的图片在另一个硬件上都有冗余副本（理想情况下是在不同的地理位置，避免在数据中心发生一些火灾、地震等自然事故），服务去访问图片将被冗余，所有潜在的服务请求。（参见图3：采用负载均衡是实现这点的最好方法，在下面还会介绍更多方法）
图3 图片托管应用程序冗余
分区
数据集有可能非常大，无法安装在一台服务器上。也有可能这样，某操作需要太多的计算资源、性能降低并且有必要增加容量。在这两种情况下，你有两种选择：纵向扩展或横向扩展。
纵向扩展意味着在单个服务器上添加更多的资源。所以，对于一个非常大的数据集来说，这可能意味着添加更多（或更大）的硬件设备，来使一台服务器能容下整个数据集。在计算操作下，这可能意味着移动计算到一个更大的服务器上，拥有更快的CPU或更大的内存。在各种情况下，纵向扩展可以通过提升单个资源的处理能力来完成。
横向扩展在另一方面是添加更多的节点，在大数据集下，这可能会使用第二服务器来存储部分数据集，对于计算资源来说，这意味着分割操作或跨节点加载。为了充分利用横向扩展，它应作为一种内在的系统架构设计原则，否则修改或拆分操作将会非常麻烦。
当谈到横向扩展时，最常见的做法是把服务进行分区或碎片。分区可以被派发，这样每个逻辑组的功能就是独立的。可以通过地理界限或其他标准，如非付费与付费用户来完成分区。这些方案的优点是他们会随着容量的增加提供一个服务或数据存储。
在我们的图片服务器案例中，用来存储图片的单个文件服务器可能被多个文件服务器取代，每个里面都会包含一套自己独特的图像。（见图4）这种架构将允许系统来填充每一个文件/图片服务器，当磁盘填满时会添加额外的服务器。这样的设计需要一个命名方案，用来捆绑图片文件名到其相应的服务器上。图像名字可以形成一个一致的哈希方案并映射到整个服务器上；或者给每张图片分配一个增量ID，当客户端对图片发出请求时，图片检索服务只需要检索映射到每个服务器上（例如索引）的ID。
图4 图片托管应用程序冗余和分区
当然，跨越多个服务器对数据或功能进行分区还是有许多挑战的。其中的关键问题是数据本地化。在分布式系统中，数据操作或计算点越接近，系统性能就会越好。因此，它也可能是个潜在问题，当数据分散在多个服务器上时。有时数据不是在本地，那么就要迫使服务器通过网络来获取所需的信息，这个获取的过程就会设计到成本。
另一潜在问题是不一致。当这里有多个服务对一个共享资源执行读写操作时，潜在可能会有另一个服务器或数据存储参与进来，作为竞选条件――一些数据需要更新，但是读的优先级高于更新――在这种情况下，数据就是不一致的。例如在图片托管方案中，有可能出现的不一致是：如果一个客户端发送更新“狗”图片请求，进行重新命名，把“Dog”改成“Gizmo”，但同时，另一个客户端正在读这张图片。在这种情况下，标题就是不清楚的。“Dog”或“Gizmo”应该被第二个客户端接收。
当然，在进行数据分区时会产生一些障碍，但是分区允许把每个问题拆分到管理群里――通过数据、负载、使用模式等。这样对可扩展和易管理都是有帮助的，但也不是没有风险的。这里有很多方式来降低风险和故障处理；然而，为了简便起见，并未在本文中详细说明，如果你有兴趣，可以访问我的博客。
总结
以上介绍的都是设计分布式系统需要考虑的核心要素。可用性、性能、可靠性、可扩展、易管理、成本这几个原则非常重要，但在实际应用中可能会以牺牲某个原则来实现另外一个原则，在这个过程中就要做好权衡工作，做到因时制宜。
在下面的构建分布式系统实战中，我们将会深入介绍如何设计可扩展的数据访问，包括负载均衡、代理、全局缓存、分布式缓存等。