互联网平台高并发技术架构
每年“双11”都是一场电商盛会，消费者狂欢日。今年双11 的意义尤为重大，它已经发展成为全世界电商和消费者都参与进来的盛宴。而对技术人员来说，双十一无疑已经成为一场大考，考量的角度是整体架构、基础中间件、运维工具、人员等。
一次成功的大促准备不光是针对活动本身对系统和架构做的优化措施，比如：流量控制，缓存策略，依赖管控，性能优化……更是与长时间的技术积累和打磨分不开。下面我将简单介绍支付宝的整体架构，让大家有个初步认识，然后会以本次在大促中大放异彩的“蚂蚁花呗”为例，大致介绍一个新业务是如何从头开始准备大促的。
架构
支付宝的架构设计上应该考虑到互联网金融业务的特殊性，比如要求更高的业务连续性，更好的高扩展性，更快速的支持新业务发展等特点。目前其架构如下：
整个平台被分成了三个层：
运维平台（IAAS）：主要提供基础资源的可伸缩性，比如网络、存储、数据库、虚拟化、IDC 等，保证底层系统平台的稳定性；
技术平台（PAAS）：主要提供可伸缩、高可用的分布式事务处理和服务计算能力，能够做到弹性资源的分配和访问控制，提供一套基础的中间件运行环境，屏蔽底层资源的复杂性；
业务平台（SAAS）：提供随时随地高可用的支付服务，并且提供一个安全易用的开放支付应用开发平台。
架构特性
逻辑数据中心架构
在双十一大促当天业务量年年翻番的情况下，支付宝面临的考验也越来越大：系统的容量越来越大，服务器、网络、数据库、机房都随之扩展，这带来了一些比较大的问题，比如系统规模越来越大，系统的复杂度越来越高，以前按照点的伸缩性架构无法满足要求，需要我们有一套整体性的可伸缩方案，可以按照一个单元的维度进行扩展。能够提供支持异地伸缩的能力，提供N+1 的灾备方案，提供整体性的故障恢复体系。基于以上几个需求，我们提出了逻辑数据中心架构，核心思想是把数据水平拆分的思路向上层提到接入层、终端，从接入层开始把系统分成多个单元，单元有几个特性：
每个单元对外是封闭的，包括系统间交换各类存储的访问；
每个单元的实时数据是独立的，不共享。而会员或配置类对延时性要求不高的数据可共享；
单元之间的通信统一管控，尽量走异步化消息。同步消息走单元代理方案；
下面是支付宝逻辑机房架构的概念图：
这套架构解决了几个关键问题：
由于尽量减少了跨单元交互和使用异步化，使得异地部署成为可能。整个系统的水平可伸缩性大大提高，不再依赖同城IDC；
可以实现N+1 的异地灾备策略，大大缩减灾备成本，同时确保灾备设施真实可用；
整个系统已无单点存在，大大提升了整体的高可用性；同城和异地部署的多个单元可用作互备的容灾设施，通过运维管控平台进行快速切换，有机会实现100% 的持续可用率；
该架构下业务级别的流量入口和出口形成了统一的可管控、可路由的控制点，整体系统的可管控能力得到很大提升。基于该架构，线上压测、流量管控、灰度发布等以前难以实现的运维管控模式，现在能够十分轻松地实现。
目前新架构的同城主体框架在2013 年已经完成，并且顺利的面对了双十一的考验，让整套架构的落地工作得到了很好的证明。
在2015 年完成了基于逻辑机房，异地部署的“异地多活”的架构落地。“异地多活”架构是指，基于逻辑机房扩展能力，在不同的地域IDC 部署逻辑机房，并且每个逻辑机房都是“活”的，真正承接线上业务，在发生故障的时候可以快速进行逻辑机房之间的快速切换。
这比传统的“两地三中心”架构有更好的业务连续性保障。在“异地多活”的架构下，一个IDC 对应的故障容灾IDC 是一个“活”的IDC，平时就承接着正常线上业务，保证其稳定性和业务的正确性是一直被确保的。
以下是支付宝“异地多活”架构示意图：
除了更好的故障应急能力之外，基于逻辑机房我们又具备的“蓝绿发布”或者说“灰度发布”的验证能力。我们把单个逻辑机房（后续简称LDC）内部又分成A、B 两个逻辑机房，A 、B 机房在功能
上完全对等。日常情况下，调用请求按照对等概率随机路由到A 或B 。当开启蓝绿模式时，上层路由组件会调整路由计算策略，隔离A 与B 之间的调用，A 组内应用只能相互访问，而不会访问B 组。
然后进行蓝绿发布流程大致如下：
Step1. 发布前，将“蓝”流量调至0%，对“蓝”的所有应用整体无序分2 组发布。
Step2. “蓝”引流1% 观察，如无异常，逐步上调分流比例至100%。
Step3. “绿”流量为0%，对“绿”所有应用整体无序分2 组发布。
Step4. 恢复日常运行状态，蓝、绿单元各承担线上50% 的业务流量。
分布式数据架构
支付宝在2015 年双十一当天的高峰期间处理支付峰值8.59 万笔/ 秒，已经是国际第一大系统支付。支付宝已经是全球最大的OLTP 处理者之一，对事务的敏感使支付宝的数据架构有别于其他的互联网公司，却继承了互联网公司特有的巨大用户量，最主要的是支付宝对交易的成本比传统金融公司更敏感，所以支付宝数据架构发展，就是一部低成本、线性可伸缩、分布式的数据架构演变史。
现在支付宝的数据架构已经从集中式的小型机和高端存储升级到了分布式PC 服务解决方案，整体数据架构的解决方案尽量做到无厂商依赖，并且标准化。
支付宝分布式数据架构可伸缩策略主要分为三个维度：
按照业务类型进行垂直拆分
按照客户请求进行水平拆分（也就是常说的数据的sharding 策略）对于读远远大于写的数据进行读写分离和数据复制处理
下图是支付宝内部交易数据的可伸缩性设计：
交易系统的数据主要分为三个大数据库集群：
主交易数据库集群，每一笔交易创建和状态的修改首先在这?完成，产生的变更再通过可靠数据复制中心复制到其他两个数据库集群：消费记录数据库集群、商户查询数据库集群。该数据库集群的数据被水平拆分成多份，为了同时保证可伸缩性和高可靠性，每一个节点都会有与之对应的备用节点和failover 节点，在出现故障的时候可以在秒级内切换到failover 节点。
消费记录数据库集群，提供消费者更好的用户体验和需求；
商户查询数据库集群，提供商户更好的用户体验和需求；
对于分拆出来的各个数据节点，为了保证对上层应用系统的透明，我们研发一套数据中间产品来保证交易数据做到弹性扩容。
数据的可靠性
分布式数据架构下，在保证事务原有的ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）特性的基础上，还要保证高可用和可伸缩性，挑战非常大。试想你同时支付了两笔资金，这两笔资金的事务如果在分布式环境下相互影响，在其中一笔交易资金回滚的情况下，还会影响另外一笔是多么不能接受的情况。
根据CAP 和BASE 原则，再结合支付宝系统的特点，我们设计了一套基于服务层面的分布式事务框架，他支持两阶段提交协议，但是做了很多的优化，在保证事务的ACID 原则的前提下，确保事务的最终一致性。我们叫做“柔性事物”策略。原理如下：
以下是分布式事务框架的流程图：
实现：
一个完整的业务活动由一个主业务服务与若干从业务服务组成。主业务服务负责发起并完成整个业务活动。
从业务服务提供TCC 型业务操作。
业务活动管理器控制业务活动的一致性，它登记业务活动中的操作，并在活动提交时确认所有的两阶段事务的confirm 操作，在业务活动取消时调用所有两阶段事务的cancel 操作。”
与2PC 协议比较：
没有单独的Prepare 阶段，降低协议成本
系统故障容忍度高，恢复简单
其中关键组件异步可靠消息策略如下：
其中一些关键设计点：
若在第2、3、4 步出现故障，业务系统自行决定回滚还是另起补偿机制；若在第6、7 步出现异常，消息中心需要回查生产者；若在第8 步出现异常，消息中心需要重试。第6 步的确认消息由消息中心组件封装，应用系统无需感知。
此套机制保障了消息数据的完整性，进而保障了与通过异步可靠消息通讯的系统数据最终一致性。
某些业务的前置检查，需要消息中心提供指定条件回查机制。
针对上面的技术我特意整理了一下，有很多技术不是靠几句话能讲清楚，所以干脆录制了一些视频，很多问题其实答案很简单，但是背后的思考和逻辑不简单，要做到知其然还要知其所以然。如果想深入学习的朋友可以加我的Java 架构群：650385180，我会在群里分享我从业多年的工作经验，也会把一些大型互联网技术的视频免费分享给大家，供大家下载。
蚂蚁花呗
蚂蚁花呗是今年增加的一个新支付工具，“确认收货后、下月还”的支付体验受到了越来越多的消费者信赖。跟余额和余额宝一样，蚂蚁花呗避开了银行间的交易链路，最大限度避免支付时的拥堵。据官方数据披露，在今天的双十一大促中，蚂蚁花呗支付成功率达到99.99%、平均每笔支付耗时0.035 秒，和各大银行渠道一起确保了支付的顺畅。
蚂蚁花呗距今发展不到一年，但发展速度非常快。从上线初期的10 笔/ 秒的支付量发展到双十一当天峰值2.1w 笔/ 秒。支撑蚂蚁花呗业务发展的技术体系经过不断演进、已经完全依托于蚂蚁金服的金融云架构。
在2014 年12 月，蚂蚁花呗团队完成业务系统优化，按照标准将系统架设到了金融云上，依次对接了渠道层、业务层、核心平台层、数据层，使得用户对蚂蚁花呗在营销、下单和支付整个过程中体验统一。
2015 年4 月，蚂蚁花呗系统同步金融云的单元化的建设，即LDC，使得数据和应用走向异地成为了现实，具备了较好的扩展性和流量管控能力。在可用性方面，与金融云账务体系深度结合，借用账务系统的failover 能力，使得蚂蚁花呗通过低成本改造就具备了同城灾备、异地灾备等高可用能力。任何一个单元的数据库出了问题、能够快速进行容灾切换、不会影响这个单元的用户进行蚂蚁花呗支付。在稳定性方面，借助于云客户平台的高稳定性的能力，将蚂蚁花呗客户签约形成的合约数据迁移进去，并预先写入云客户平台的缓存中，在大促高峰期缓存的命中率达到100%。同时，结合全链路压测平台，对蚂蚁花呗进行了能力摸高和持续的稳定性测试，发现系统的性能点反复进行优化，使得大促当天系统平稳运行。在之前的架构中，系统的秒级处理能力无法有效衡量，通过简单的引流压测无法得到更加准确、可信的数据。立足于金融云，系统很快通过全链路压测得到了每秒处理4w 笔支付的稳定能力。
蚂蚁花呗业务中最为关键的一环在于买家授信和支付风险的控制。从买家下单的那一刻开始，后台便开始对虚假交易、限额限次、套现、支用风险等风险模型进行并行计算，这些模型最终将在20ms 以内完成对仅百亿数据的计算和判定，能够在用户到达收银台前确定这笔交易是否存在潜在风险。
为了保证蚂蚁花呗双11 期间的授信资金充足，在金融云体系下搭建了机构资产中心，对接支付清算平台，将表内的信贷资产打包形成一个一定期限的资产池，并以这个资产池为基础，发行可交易证券进行融资，即通过资产转让的方式获得充足资金，通过这一创新确保了用户能够通过花呗服务顺利完成交易，并分流对银行渠道的压力。通过资产证券化运作，不仅帮助100 多万小微企业实现融资，也支撑了蚂蚁花呗用户的消费信贷需求。蚂蚁小贷的资产证券化业务平台可达到每小时过亿笔、总规模数十亿元级别的资产转让。
总结
经过这么多年的高可用架构和大促的准备工作，蚂蚁金融技术团队可以做到“先胜而后求战”，主要分为三方面技术积累：“谋”，“器”，“将”。
“谋”就是整体的架构设计方案和策略；
“器”就是支持技术工作的各种基础中间件和基础组件；
“将”就是通过实践锻炼成长起来的技术人员。
纵观现在各种架构分享，大家喜欢谈“谋”的方面较多，各种架构设计方案优化策略分享，但实际最后多是两种情况：“吹的牛X 根本没被证实过”（各种框架能力根本没经过实际考验，只是一纸空谈），“吹过的牛X 一经实际考验就破了”（说的设计理念很好，但是一遇到实际的大业务的冲击系统就挂了），最后能成功的少之又少。这些说明虽然架构上的“心灵鸡汤”和“成功学”技术人员都已经熟的不行，但是发现一到实践其实根本不是那么回事。从此可以看出，其实最后起决定作用的不是“谋”方面的理论层面的分析设计，最重要的是落地“器”和“将”的层面。有过硬高稳定性的各种基础设施工具的和身经百战被“虐了千百次”的技术人员的支撑才是最后取胜的关键。而这个两个层面的问题是不能通过分享学到的，是要通过日积月累的，无数流血流泪趟雷中招锻炼出来的，没有近路可抄。
而目前从业务和市场的发展形势来看，往往就是需要技术在某个特定时间有个质的能力的提升和飞跃，不会给你太多的准备技术架构提升的时间，在技术积累和人员储备都不足的时候，如何构建平台能力，把更多的精力放在业务相关的开发任务中，是每个技术团队的希望得到的能力。
过去我们是通过某个开源或者商业组件来实现技术共享得到快速解决谋发展技术的能力的，但是随着业务复杂性，专业性，规模的逐步变大，这种方式的缺点也是显而易见的：
1、很多组件根本无法满足大并发场景下的各种技术指标；
大数据处理平台及可视化架构设计说明书 版本：1.0 变更记录
目录 1 1. 文档介绍 (3) 1.1文档目的 (3) 1.2文档范围 (3) 1.3读者对象 (3) 1.4参考文献 (3) 1.5术语与缩写解释 (3) 2系统概述 (4) 3设计约束 (5) 4设计策略 (6) 5系统总体结构 (7) 5.1大数据集成分析平台系统架构设计 (7) 5.2可视化平台系统架构设计 (11) 6其它 (14) 6.1数据库设计 (14) 6.2系统管理 (14) 6.3日志管理 (14)
1 1. 文档介绍 1.1 文档目的 设计大数据集成分析平台，主要功能是多种数据库及文件数据；访问；采集；解析，清洗，ETL，同时可以编写模型支持后台统计分析算法。 设计数据可视化平台，应用于大数据的可视化和互动操作。 为此，根据“先进实用、稳定可靠”的原则设计本大数据处理平台及可视化平台。 1.2 文档范围 大数据的处理，包括ETL、分析、可视化、使用。 1.3 读者对象 管理人员、开发人员 1.4 参考文献 1.5 术语与缩写解释
2 系统概述 大数据集成分析平台,分为9个层次，主要功能是对多种数据库及网页等数据进行访采集、解析，清洗，整合、ETL，同时编写模型支持后台统计分析算法，提供可信的数据。 设计数据可视化平台 ,分为3个层次，在大数据集成分析平台的基础上实现大实现数据的可视化和互动操作。
3 设计约束 1.系统必须遵循国家软件开发的标准。 2.系统用java开发，采用开源的中间件。 3.系统必须稳定可靠，性能高，满足每天千万次的访问。 4.保证数据的成功抽取、转换、分析，实现高可信和高可用。
服务器高并发解决方案 篇一：JAVA WEB高并发解决方案 java处理高并发高负载类网站中数据库的设计方法（java教程,java处理大量数据，java高负载数据）一：高并发高负载类网站关注点之数据库没错,首先是数据库,这是大多数应用所面临的首个SPOF。尤其是的应用，数据库的响应是首先要解决的。 一般来说MySQL是最常用的，可能最初是一个mysql 主机，当数据增加到100万以上，那么，MySQL的效能急剧下降。常用的优化措施是M-S（主-从）方式进行同步复制，将查询和操作和分别在不同的服务器上进行操作。我推荐的是M-M-Slaves方式，2个主Mysql，多个Slaves，需要注意的是，虽然有2个Master，但是同时只有1个是Active，我们可以在一定时候切换。之所以用2个M，是保证M不会又成为系统的SPOF。 Slaves可以进一步负载均衡，可以结合LVS,从而将select操作适当的平衡到不同的slaves上。 以上架构可以抗衡到一定量的负载，但是随着用户进一步增加，你的用户表数据超过1千万，这时那个M变成了SPOF。你不能任意扩充Slaves，否则复制同步的开销将直线上升，怎么办？我的方法是表分区，从业务层面上进行分区。最简单的，以用户数据为例。根据一定的切分方式，比如id，
切分到不同的数据库集群去。 全局数据库用于meta数据的查询。缺点是每次查询，会增加一次，比如你要查一个用户nightsailer,你首先要到全局数据库群找到nightsailer对应的cluster id，然后再到指定的cluster找到nightsailer的实际数据。 每个cluster可以用m-m方式，或者m-m-slaves方式。这是一个可以扩展的结构，随着负载的增加，你可以简单的增加新的mysql cluster进去。 需要注意的是： 1、禁用全部auto_increment的字段 2、id需要采用通用的算法集中分配 3、要具有比较好的方法来监控mysql主机的负载和服务的运行状态。如果你有30台以上的mysql数据库在跑就明白我的意思了。 4、不要使用持久性链接（不要用pconnect）,相反，使用sqlrelay这种第三方的数据库链接池，或者干脆自己做，因为php4中mysql的链接池经常出问题。 二：高并发高负载网站的系统架构之HTML静态化 其实大家都知道，效率最高、消耗最小的就是纯静态化 /shtml/XX07/的html页面，所以我们尽可能使我们的网站上的页面采用静态页面来实现，这个最简单的方法其实
附件2 基于工业互联网平台的创新应用案例（框架） 填写说明：工业互联网平台解决方案服务商需和应用企业一起填报；允许提交多个案例，每个案例均需按框架要求撰写。 一、基本信息
二、工业互联网平台解决方案（4000字，建议平台服务商填写） (一)解决方案概述（1000字以内） 1.解决方案能解决哪些问题 针对的应用场景，能解决的痛点问题 2.解决方案服务范围 首先从哪个行业入手，目前已在哪些行业部署实施 3.解决方案的特征/优势 (1)与传统方案相比有何优势 (2)同类型解决方案服务商还有哪些，与之相比有何优势 (二)解决方案技术实现（2000字以内）
按照通用型解决方案描述，不需要针对特定案例 (三)应用效果（500字以内） 1.理论上可实现的效果 2.在企业实际落地的效果 (四)创新点及推广价值（500字以内） 1.创新点 应用什么新技术；带来什么新价值、新效果；拓展什么新业务； 形成什么新模式、新业态等 2.推广价值 区域、行业、领域等可复制性、规模化应用价值 三、工业互联网平台创新应用案例（建议应用企业填写，5000字） (一)工业互联网平台应用的背景和诉求（1000字内） 工业企业为何选择工业互联网平台应用，是否能解决当前问题。内容包括但不限于： 1.企业面临的挑战 梳理企业发展面临的内外部挑战，分析企业现有竞争力有哪些 不足，总结企业基于工业互联网平台提升或重塑核心竞争力的主要
诉求。 2.工业互联网平台应用思路 一是总体规划。介绍企业基于工业互联网平台开展数字化转型的整体战略、目标和规划等。 二是分步实施。现阶段哪些关键业务环节开展了平台应用。 (二)工业互联网平台创新应用（2500字以内） 1.拟解决的痛点 2.选择服务商的主要考虑因素： （如：服务商是知名品牌、部署成本低、技术领先、安全性高、长期合作伙伴、政府推荐等方面） 3.技术方案 结合应用企业信息化基础、业务特点、设备设施改造、系统集成情况、数据开发利用情况等实际描述。 4.应用成效 (1)在优化已有业务方面，形成的可量化效果 (2)在业务创新方面，形成的新产品、新模式、新价值 (3)其他可量化的经济效益和社会效益 ……
高并发网站系统架构解决方案 一个小型的网站，比如个人网站，可以使用最简单的html静态页面就实现了，配合一些图片达到美化效果，所有的页面均存放在一个目录下，这样的网站对系统架构、性能的要求都很简单，随着互联网业务的不断丰富，网站相关的技术经过这些年的发展，已经细分到很细的方方面面，尤其对于大型网站来说，所采用的技术更是涉及面非常广，从硬件到软件、编程语言、数据库、WebServer、防火墙等各个领域都有了很高的要求，已经不是原来简单的html静态网站所能比拟的。 大型网站，比如门户网站。在面对大量用户访问、高并发请求方面，基本的解决方案集中在这样几个环节：使用高性能的服务器、高性能的数据库、高效率的编程语言、还有高性能的Web容器。但是除了这几个方面，还没法根本解决大型网站面临的高负载和高并发问题。 上面提供的几个解决思路在一定程度上也意味着更大的投入，并且这样的解决思路具备瓶颈，没有很好的扩展性，下面我从低成本、高性能和高扩张性的角度来说说我的一些经验。 1、HTML静态化 其实大家都知道，效率最高、消耗最小的就是纯静态化的html页面，所以我们尽可能使我们的网站上的页面采用静态页面来实现，这个最简单的方法其实也是最有效的方法。但是对于大量内容并且频繁更新的网站，我们无法全部手动去挨个实现，于是出现了我们常见的信息发布系统CMS，像我们常访问的各个门户站点的新闻频道，甚至他们的其他频道，都是通过信息发布系统来管理和实现的，信息发布系统可以实现最简单的信息录入自动生成静态页面，还能具备频道管理、权限管理、自动抓取等功能，对于一个大型网站来说，拥有一套高效、可管理的CMS是必不可少的。 除了门户和信息发布类型的网站，对于交互性要求很高的社区类型网站来说，尽可能的静态化也是提高性能的必要手段，将社区内的帖子、文章进行实时的静态化，有更新的时候再重新静态化也是大量使用的策略，像Mop的大杂烩就是使用了这样的策略，网易社区等也是如此。 同时，html静态化也是某些缓存策略使用的手段，对于系统中频繁使用数据库查询但是内容更新很小的应用，可以考虑使用html静态化来实现，比如论坛中论坛的公用设置信息，这些信息目前的主流论坛都可以进行后台管理并且存储再数据库中，这些信息其实大量被前台程序调用，但是更新频率很小，可以考虑将这部分内容进行后台更新的时候进行静态化，这样避免了大量的数据库访问请求。 2、图片服务器分离
1.技术实现框架 1.1大数据平台架构 1.1.1大数据库是未来提升业务能力的关键要素 以“大数据”为主导的新一波信息化浪潮正席卷全球，成为全球围加速企业技术创新、推动政府职能转变、引领社会管理变革的利器。目前，大数据技术已经从技术研究步入落地实施阶段，数据资源成为未来业务的关键因素。通过采集和分析数据，我们可以获知事物背后的原因，优化生产/生活方式，预知未来的发展动态。 经过多年的信息化建设，省地税已经积累了丰富的数据资源，为下一步的优化业务、提升管理水平，奠定了坚实的基础。 未来的数据和业务应用趋势，大数据才能解决这些问题。 《1.巨杉软件SequoiaDB产品和案例介绍 v2》P12 “银行的大数据资产和应用“，说明税务数据和业务分析，需要用大数据解决。 《1.巨杉软件SequoiaDB产品和案例介绍 v2》P14 “大数据与传统数据处理”，说明处理模式的差异。 1.1.2大数据平台总体框架 大数据平台总体技术框架分为数据源层、数据接口层、平台架构层、分析工具层和业务应用层。如下图所示：
（此图要修改，北明） 数据源层：包括各业务系统、服务系统以及社会其它单位的结构化数据和非结构化数据； 数据接口层：是原始数据进入大数据库的入口，针对不同类型的数据，需要有针对性地开发接口，进行数据的缓冲、预处理等操作； 平台架构层：基于大数据系统存储各类数据，进行处理？； 分析工具层：提供各种数据分析工具，例如：建模工具、报表开发、数据分析、数据挖掘、可视化展现等工具； 业务应用层：根据应用领域和业务需求，建立分析模型，使用分析工具，发现获知事物背后的原因，预知未来的发展趋势，提出优化业务的方法。例如，寻找服务资源的最佳配置方案、发现业务流程中的短板进行优化等。 1.1.3大数据平台产品选型 针对业务需求，我们选择巨杉数据库作为大数据基础平台。
大型网站高并发架构与自动化运维实战 运维工程师解决的问题？ 1、1000台服务器规模，JAVA和PHP混合环境，如何构建一套高效的从测试环境代码测试到正式环境的代码发布、回滚以及软件更新、配置变更的可实施的解决方案及规范流程制度？ 2、电商秒杀：前10秒100万并发抢购，请设计个方案解决之？ 3、6个机房，近1000台服务器如何设计一套所有账号统一管理的解决方案？ 4、不考虑硬件资源及带宽，请设计一套可行的网站架构，解决大流量DDOS攻击问题，请分层逐一详细说明？ 5、500台服务器规模，如何实现跨机房容灾，即一个机房宕机，其他机房可以最快接管提供服务 什么是运维工程师？ 一个互联网产品的上线流程 1、首先公司管理层给出指导思想，PM定位市场需求（或copy成熟应用）进行调研、分析、最终给出详细设计。 2、架构师根据产品设计的需求，如pv大小预估、服务器规模、应用架构等因素完成网络规划,架构设计等（基本上对网络变动不大，除非大项目） 3、开发工程师将设计code实现出来、测试工程师对应用进行测试。 4、好，到运维工程师出马了，首先明确一点不是说前三步就与运维工作无关了，恰恰相反，前三步与运维关系很大：应用的前期架构设计、软/硬件资源评估申请采购、应用设计性能隐患及评估、IDC、服务性能\安全调优、服务器系统级优化（与特定应用有关）等都需运维全程参与，并主导整个应用上线项目；运维工程师负责产品服务器上架准备工作，服务器系统安装、网络、IP、通用工具集安装。运维工程师还需要对上线的应用系统架构是否合理、是否具备可扩展性、及安全隐患等因素负责，并负责最后将产品（程序）、网络、系统三者进行拼接并最优化的组合在一起，最终完成产品上线提供用户使用，并周而复使：需求->开发（升级）->测试->上线（性能、安全问题等之前预估外的问题随之慢慢就全出来了）在这里提一点：网站开发模式与传统软件开发完全不一样，网站一天开发上线1~5个升级版本是家常便饭，用户体验为王嘛，如果某个线上问题像M$ 需要1年解决，用户早跑光了；应用上线后，运维工作才刚开始，具体工作可能包括：升级版本上线工作、服务监控、应用状态统计、日常服务状态巡检、突发故障处理、服务日常变更调整、集群管理、服务性能评估优化、数据库管理优化、随着应用PV增减进行应用架构的伸缩、安全、运维开发。
大数据平台框架选型分析 一、需求 城市大数据平台，首先是作为一个数据管理平台，核心需求是数据的存和取，然后因为海量数据、多数据类型的信息需要有丰富的数据接入能力和数据标准化处理能力，有了技术能力就需要纵深挖掘附加价值更好的服务，如信息统计、分析挖掘、全文检索等，考虑到面向的客户对象有的是上层的应用集成商，所以要考虑灵活的数据接口服务来支撑。 二、平台产品业务流程 三、选型思路 必要技术组件服务： ETL >非/关系数据仓储>大数据处理引擎>服务协调>分析BI >平台监管 四、选型要求 1．需要满足我们平台的几大核心功能需求，子功能不设局限性。如不满足全部，需要对未满足的其它核心功能的开放使用服务支持 2．国内外资料及社区尽量丰富，包括组件服务的成熟度流行度较高 3．需要对选型平台自身所包含的核心功能有较为深入的理解，易用其API或基于源码开发4．商业服务性价比高，并有空间脱离第三方商业技术服务 5．一些非功能性需求的条件标准清晰，如承载的集群节点、处理数据量及安全机制等 五、选型需要考虑 简单性：亲自试用大数据套件。这也就意味着：安装它，将它连接到你的Hadoop安装，集成你的不同接口（文件、数据库、B2B等等），并最终建模、部署、执行一些大数据作业。自己来了解使用大数据套件的容易程度——仅让某个提供商的顾问来为你展示它是如何工作是远远不够的。亲自做一个概念验证。 广泛性：是否该大数据套件支持广泛使用的开源标准——不只是Hadoop和它的生态系统，还有通过SOAP和REST web服务的数据集成等等。它是否开源，并能根据你的特定问题易于改变或扩展？是否存在一个含有文档、论坛、博客和交流会的大社区？ 特性：是否支持所有需要的特性？Hadoop的发行版本（如果你已经使用了某一个）？你想要使用的Hadoop生态系统的所有部分？你想要集成的所有接口、技术、产品？请注意过多的特性可能会
互联网电商系统架构介绍
背景 说起架构，大多人想到的是技术语言、技术框架、SOA、微服务、中间件等，这些都是纯粹的系统架构或基础架构，它们基本不受业务影响，大多可以独立于具体业务进行开发和发展，形成自己独立的体系甚至标准化的技术产品。 但实际上大多情况下技术是为业务服务的，我们开发的更多的是应用系统或者称之为业务系统，业务的不同特点决定了应用（业务）架构也必然有不同的特点。 而这些不同的特点单纯靠技术肯定解决不了，应用架构设计的一条重要原则是技术中立，所以更多时候我们要从应用的角度而不是技术的角度去考虑问题。 我做过电商核心交易相关系统，提起电商大家想到的自然是PV、UV、高性能、高并发、高稳定、抢购秒杀、订单、库存、分布式事务等。 这里的每一个点初听起来都充满着高深与神秘，以关心较多的秒杀为例（1000 万人秒杀100 块100g 的金条）我们来分析看看。 常规秒杀架构常规架构如下
常规流量分布模型 展示层流量> 应用层流量> 服务层流量> DB 层流量 超NB 的系统流量分布模型如下 展示层流量= 应用层流量= 服务层流量= DB 层流量
我们知道DB 是系统最底层也是流量的最大瓶颈，从上面几个图可以看到，超NB 的公司解决了DB 瓶颈所有流量可以一路直到DB 层，每一层都可以任意扩展，那么系统的压力就可以轻松化解。 当然一些没有经验的系统也是这么做的，但DB 层甚至其他层扩展做不好，所以系统经常挂。而实际上再NB 的公司也不会这么去做，即使技术上能做到也没有必要，因为代价实在太大。 所以我们要从DB 层之前想办法梯形逐层进行流量过滤，也就成了上边看到的常规流量分布模型，最好的结果就是到DB 层流量只有实际的订单数100（100 块金条）。 秒杀流量过滤—常规思路 回到常规流量分布模型，以下是一个常用的秒杀系统流量过滤过程：
高并发高访问量网站的运维技术 1. 前言 对于小型的网站，可以使用最简单的html静态页面就实现了，配合一些图片达到美化效果，所有的页面均存放在一个目录下，这样的网站对系统架构、性能的要求都很简单，随着互联网业务的不断丰富，尤其对于大型网络来说，所采用的技术更是涉及面非常广，从硬件到软件、编程语言、数据库、web服务器、防火墙等各个领域都有了很高的要求，已经不是原来简单的html静态网站所能比拟的。 大型网站，比如大型门户网站。在面对大量用户访问、高并发请求方面，基本的解决方案集中在这样几个环节：使用高性能的服务器、高性能的数据库、高效率的编程语言，还有高性能的Web容器。以上几个解决思路在一定程度上也意味着更大的投入，并且这样的解决思路具备瓶颈，没有很好的扩展性，本文将论述从低成本、高性能和高扩张性的角度来考虑对高并发高负载网站的运行与维护技术。 2. HTML静态化技术 在站点流量很大的时候，为了提高系统性能，减短系统响应时间，最简单的方法其实也是最有效的方法就是把站点做成静态的，因为大家都知道效率最高、消耗最小的就是纯静态化的html 页面，所以我们应该尽可能使我们的网站上的页面采用静态页面来实现。然而静态页面在性能上虽然具有不少优势，但是，相对动态页面，其灵活性不够，扩展性不好，以后维护起来也比较麻烦。特别对于大量内容并且更新频繁的网站，我们无法全部手动去挨个实现页面静态化，那么我们一般可以采用设计信息发布系统CMS，先做好静态页面的模板，在通过信息发布系统从数据源读取数据，生成html代码块替换模板中的标签，然后生成静态文件。像我们常访问的各个门户站点的新闻频道，甚至他们的其他频道，都是通过信息发布系统来管理和实现的，信息发布系统可以实现最简单的信息录入自动生成静态页面，还能具备频道管理、权限管理、自动抓取等功能，对于一个大型网站来说，拥有一套高效、可管理的CMS是必不可少的。 同时，html静态化也是某些缓存策略使用的手段，对于系统中频繁使用数据库查询但是内容更新很小的应用，可以考虑使用html静态化来实现，比如论坛中论坛的公用设置信息，这些信息目前的主流论坛都可以进行后台管理并且存储再数据库中，这些信息其实大量被前台程序调用，但是更新频率很小，可以考虑将这部分内容进行后台更新的时候进行静态化，这样避免
大数据技术架构解析 作者：匿名出处：论坛2016-01-22 20:46 大数据数量庞大，格式多样化。大量数据由家庭、制造工厂和办公场所的各种设备、互联网事务交易、社交网络的活动、自动化传感器、移动设备以及科研仪器等生成。它的爆炸式增长已超出了传统IT基础架构的处理能力，给企业和社会带来严峻的数据管理问题。因此必须开发新的数据架构，围绕“数据收集、数据管理、数据分析、知识形成、智慧行动”的全过程，开发使用这些数据，释放出更多数据的隐藏价值。 一、大数据建设思路 1)数据的获得 大数据产生的根本原因在于感知式系统的广泛使用。随着技术的发展，人们已经有能力制造极其微小的带有处理功能的传感器，并开始将这些设备广泛的布置于社会的各个角落，通过这些设备来对整个社会的运转进行监控。这些设备会源源不断的产生新数据，这种数据的产生方式是自动的。因此在数据收集方面，要对来自网络包括物联网、社交网络和机构信息系统的数据附上时空标志，去伪存
真，尽可能收集异源甚至是异构的数据，必要时还可与历史数据对照，多角度验证数据的全面性和可信性。 2)数据的汇集和存储 数据只有不断流动和充分共享，才有生命力。应在各专用数据库建设的基础上，通过数据集成，实现各级各类信息系统的数据交换和数据共享。数据存储要达到低成本、低能耗、高可靠性目标，通常要用到冗余配置、分布化和云计算技术，在存储时要按照一定规则对数据进行分类，通过过滤和去重，减少存储量，同时加入便于日后检索的标签。 3)数据的管理
4)数据的分析
5)大数据的价值：决策支持系统
大数据的神奇之处就是通过对过去和现在的数据进行分析，它能够精确预测未来;通过对组织内部的和外部的数据整合，它能够洞察事物之间的相关关系;通过对海量数据的挖掘，它能够代替人脑，承担起企业和社会管理的职责。 6)数据的使用
互联网开放平台的高可用架构
京麦是京东商家的多端开放式工作平台，是京东十万商家唯一的店铺运营管理平台，为京东商家提供在移动和桌面端的操作业务，京麦本身是一个开放的端体系架构，由京东官方和ISV 为商家提供多样的应用服务。 京麦开发平台是京东系统与外部系统通讯的重要平台，技术架构从早期的单一Nginx+Tomcat 部署，到现在的单一职责，独立部署，去中心化，以及自主研发了JSF/HTTP 等多种协议下的API 网关、TCP 消息推送、APNs 推送、降级、限流等技术。 京麦开放平台每天承载海量的API 调用、消息推送，经历了4 年京东618 的流量洗礼。本文将为您揭开京麦开放平台高性能API 网关、高可靠的消息服务的技术内幕。 高性能API 网关 京东内部的数据分布在各个独立的业务系统中，包括订单中心、商品中心、商家中心等，各个独立系统间通过JSF（Jingdong Service Framework）进行数据交换。而API 网关基于OAuth2 协议提供，ISV 调用是通过HTTP 的JSON 协议。
1. 网关防御校验：这里包含降级和限流，以及多级缓存等，进行数据正确性校验； 2. 网关接入分发：网关分发会根据网关注册中心的数据进行协议解析，之后动态构建调用实例，完成服务泛化调用。 API 网关是为了满足618 高并发请求下的应用场景，网关在服务调度、身份授权、报文转换、负载与缓存、监控与日志等关键点上进行了针对性的架构优化。 API 元数据统一配置 API 的调用依赖对元数据获取，比如API 的字段信息、流控信息、APP 密钥、IP 白名单等、权限配置等。在618 场景下，元数据获取性能是API 网关的关键点。基于DB 元数据读取是不可取的，即使对DB 做分库分表处理也不行，因为DB 就不是用来抗量的。 其次，要考虑到元数据的更新问题，定时的轮训更新会产生极大延迟性，而且空轮训也是对系统资源的极大浪费，采用MQ 广播通知不失为一种解决办法，但MQ 仅仅解决数据同步的问题，数据缓存在集群里服务如何保证数据一致性和数据容灾，又极大的增加了系统复杂度。
前言 高并发经常会发生在有大活跃用户量，用户高聚集的业务场景中，如：秒杀活动，定时领取红包等。 为了让业务可以流畅的运行并且给用户一个好的交互体验，我们需要根据业务场景预估达到的并发量等因素，来设计适合自己业务场景的高并发处理方案。 在电商相关产品开发的这些年，我有幸的遇到了并发下的各种坑，这一路摸爬滚打过来有着不少的血泪史，这里进行的总结，作为自己的归档记录，同时分享给大家。 服务器架构 业务从发展的初期到逐渐成熟，服务器架构也是从相对单一到集群，再到分布式服务。 一个可以支持高并发的服务少不了好的服务器架构，需要有均衡负载，数据库需要主从集群，nosql缓存需要主从集群，静态文件需要上传cdn，这些都是能让业务程序流畅运行的强大后盾。 服务器这块多是需要运维人员来配合搭建，具体我就不多说了，点到为止。 大致需要用到的服务器架构如下： ?服务器 o均衡负载(如：nginx，阿里云SLB) o资源监控 o分布式 ?数据库 o主从分离，集群 o DBA 表优化，索引优化，等 o分布式 ?nosql o redis ?主从分离，集群 o mongodb ?主从分离，集群 o memcache ?主从分离，集群 ?cdn o html o css o js o image
高并发相关的业务，需要进行并发的测试，通过大量的数据分析评估出整个架构可以支撑的并发量。 测试高并发可以使用第三方服务器或者自己测试服务器，利用测试工具进行并发请求测试，分析测试数据得到可以支撑并发数量的评估，这个可以作为一个预警参考，俗话说知己自彼百战不殆。 第三方服务: ?阿里云性能测试 并发测试工具： ?Apache JMeter ?Visual Studio性能负载测试 ?Microsoft Web Application Stress Tool 实战方案 通用方案 日用户流量大，但是比较分散，偶尔会有用户高聚的情况； 场景：用户签到，用户中心，用户订单，等 服务器架构图： 说明： 场景中的这些业务基本是用户进入APP后会操作到的，除了活动日(618,双11，等)，这些业务的用户量都不会高聚集，同时这些业务相关的表都是大数据表，业务多是查询操作，所以我们需要减少用户直接命中DB的查询；优先查询缓存，如果缓存不存在，再进行DB查询，将查询结果缓存起来。 更新用户相关缓存需要分布式存储，比如使用用户ID进行hash分组，把用户分布到不同的缓存中，这样一个缓存集合的总量不会很大，不会影响查询效率。
可适应高并发的城市级智慧平台系统架构设计策略应用 发表时间：2018-10-15T17:17:20.863Z 来源：《防护工程》2018年第13期作者：袁华辉[导读] 城市级智慧服务（管理）平台对于提升城市智能化水平、提高政府城市管理效率，方便市民具有较大意义 袁华辉 武汉市城投停车场投资建设管理有限公司湖北武汉 430015 摘要:城市级智慧服务（管理）平台对于提升城市智能化水平、提高政府城市管理效率，方便市民具有较大意义。好的城市智慧平台必须具有较强的安全性、稳定性以及应对高并发的能力。本文从实用的角度介绍城市级平台在架构设计中的技巧和策略，侧重提供了适应高并发的系统架构设计解决方案。 关键词:高并发、智慧系统、架构设计 一、QPS是城市智慧系统架构设计的重要因素 搭建城市级的智慧应用系统，必须考虑大量用户同时使用客户端访问系统平台的极端情况。除了考虑系统的安全性、稳定性等因素外，系统架构的设计依据必须基于QPS（每秒请求数），以提高系统应对突然的高并发性可能性。不同的QPS对系统架构设计等技术要求原则如下： 50QPS以下——小网站 服务器性能稳定即可。 50～100QPS——DB极限型 须加强数据访问设计、代码优化，读写必须分离。 300～800QPS——带宽极限型 采取上缓存，多机负载均衡措施等。 500～1000QPS——内网带宽极限＋Memcache极限型采取数据分离、服务器集群、NOSQL措施。 1000～2000QPS——锁模式极限型 锁的问题会成为最大的瓶颈。要求系统中不能存在中央节点，所有的数据都必须分布存储、分布处理。 2000QPS以上——C10K极限 必须业务分离、分散QPS。 二、系统架构设计 （一）根据QPS选定架构模式 对于城市级应用系统而已必将免得大量的访问量、按照一般二线城市600万人口来计算，使用率每日可能达到1200万次。平均每日请求为每分钟8000次请求。安装业务进行估算：比如城市级智慧停车应用，高峰集中在上午7点30到9点半。下午的5点到7点这几个时间段。高峰期内平均每分钟请求约为10w次。QPS=1667，属于锁模式极限型，须采用分布式架构。 （二）应用服务器集群改善并发处理能力 单一的服务器由于系统、硬件等约束出来处理能力是非常有限的，所以我们需要我们应用能够横向扩展，向外扩展，也就就是Scale Out。 这是一个常规的分布式架构。通过负载代理到不同的服务器中，同时将文件、数据进行了分开部署。实测时，我们发现文件服务器和数据服务器压力还是非常大，需要进一步优化。 （三）使用缓存改善性能 随着对数据请求增多、用户量增多，数据库压力会慢慢凸显出来，访问延迟也就浮显出来。通常就简单的做法是采用缓存技术。其中在日常数据运用上，大部分的业务访问都集中小部分的数据上。可以将经常访问的数据缓存在内存中，这样可以减少数据库的访问压力。 \ 目前，我们的措施很大程度上提高了数据的响应时间。有了这些基本保障，下面就要着重解决锁的问题。锁主要有2类来源，一个文件读取和写入，一个数据库的读取和写入。解决锁的问题，也就是解决文件和数据问题。 （四）数据库读写分离 即使有缓存的支持，但若缓存过期、或者没有读取到缓存数据以及所有写操作还是需要访问数据库。为减轻数据库压力，故可将读、写操作分开，设计主数据库和从数据库。主数据库进行写的操作，从数据库响应所有的查询操作。主数据库每次完成了新的操作后，将数据同步到从数据库中（同步方法很多，在这里就不详细叙述了）。
互联网+政务服务”技术体系建设指南 目录 引言 一、总则 （一）指导思想 （二）总体目标 （三）重点任务 1.业务支撑体系建设 2.基础平台体系建设 3.关键保障技术体系建设 4.评价考核体系建设 二、“互联网+政务服务”的主要内容 （一）按事项性质分类 （二）按服务对象分类 （三）按实施主体分类 （四）按服务主题分类 （五）按服务层级分类 （六）按服务形式分类 （七）按行政管辖分类 三、“互联网+政务服务”平台总体架构 （一）总体构架
1.总体层级体系 2.平台系统组成 3.建设方式 （二）业务流程 （三）平台技术架构 1.基础设施层 2.数据资源层 3.应用支撑层 4.业务应用层 5.用户及服务层 （四）用户注册和认证体系 1.分建方式 2.统分方式 3.统建方式 四、政务服务信息的汇聚、发布与展示 （一）需求侧（面向社会） 1.用户访问——“我” 2.信息资讯——“我要看” 3.信息检索——“我要查” 4.服务引导——“我要办” 5.咨询问答——“我要问” 6.监督评价——“我要评”
7.个性化推送——“我的” （二）供给侧（面向政府内部） 1.事项清单标准化 2.办事指南规范化 3.审查工作细则化 4.业务办理协同化 5.事项管理动态化 五、政务服务事项的一体化办理 （一）互联网政务服务门户（外部服务） 1.建设管理要点 2.主要功能 3.用户（自然人和法人）信息管理 （二）政务服务管理和业务办理（内部办理） 1.基础业务功能 （1）政务服务事项管理 （2）政务服务运行管理 （3）电子监察管理 （4）电子证照管理 （5）网上支付管理 （6）物流配套管理 2.功能拓展与流程优化 （1）并联审批
大型高性能https://www.doczj.com/doc/cd11197846.html,系统架构设计大型动态应用系统平台主要是针对于大流量、高并发网站建立的底层系统架构。大型网站的运行需要一个可靠、安全、可扩展、易维护的应用系统平台做为支撑，以保证网站应用的平稳运行。 大型动态应用系统又可分为几个子系统： Web前端系统 负载均衡系统 数据库集群系统 缓存系统 分布式存储系统 分布式服务器管理系统 代码分发系统 Web前端系统
为了达到不同应用的服务器共享、避免单点故障、集中管理、统一配置等目的，不以应用划分服务器，而是将所有服务器做统一使用，每台服务器都可以对多个应用提供服务，当某些应用访问量升高时，通过增加服务器节点达到整个服务器集群的性能提高，同时使他应用也会受益。 该Web前端系统基于IIS/https://www.doczj.com/doc/cd11197846.html,等的虚拟主机平台，提供PHP程序运行环境。服务器对开发人员是透明的，不需要开发人员介入服务器管理。 负载均衡系统 负载均衡系统分为硬件和软件两种。硬件负载均衡效率高，但是价格贵，比如F5等。软件负载均衡系统价格较低或者免费，效率较硬件负载均衡系统低，不过对于流量一般或稍大些网站来讲也足够使用，比如lvs,nginx。大多数网站都是硬件、软件负载均衡系统并用。
数据库集群系统 由于Web前端采用了负载均衡集群结构提高了服务的有效性和扩展性，因此数据库必须也是高可靠的才能保证整个服务体系的高可靠性，如何构建一个高可靠的、可以提供大规模并发处理的数据库体系? 我们可以采用如上图所示的方案： 1)使用SQL数据库，考虑到Web应用的数据库读多写少的特点，我们主要对读数据库做了优化，提供专用的读数据库和写数据库，在应用程序中实现读操作和写操作分别访问不同的数据库。 2)使用同步机制实现快速将主库(写库)的数据库复制到从库(读库)。一个主库对应多个从库，主库数据实时同步到从库。 3)写数据库有多台，每台都可以提供多个应用共同使用，这样可以解决写库的性能瓶颈问题和单点故障问题。 4)读数据库有多台，通过负载均衡设备实现负载均衡，从而达到读数据库的高性能、高可靠和高可扩展性。 5)数据库服务器和应用服务器分离。 6)从数据库使用BigIP做负载均衡。
工业互联网平台技术白皮书
目录 一、工业互联网平台的整体态势 (1) （一）全球工业互联网平台保持活跃创新态势 (1) （二）我国工业互联网平台呈现蓬勃发展良好局面 (1) （三）工业互联网平台整体仍处于发展初期 (2) 二、工业互联网平台的应用路径 (3) （一）平台应用场景逐步聚焦，国内外呈现不同发展特点 (3) （二）我国平台应用进展迅速，大中小企业协同推进 (5) 1.平台应用全面开展，模式创新与跨界融合成为我国特色.5 2.我国大中小企业基于平台并行推进创新应用与能力普及.7 （三）平台应用发展层次与价值机理逐步清晰 (9) 1.由单点信息化走向跨域智能化，应用呈现三大发展层次.9 2.数据分析深度与工业机理复杂度决定平台应用优化价值和 发展热度 (12) （四）垂直行业平台应用走向纵深 (13) 1.高端装备行业重点围绕产品全生命周期开展平台应用.. 13 2.流程行业以资产、生产、价值链的复杂与系统性优化为应用 重点 (15) 3.家电、汽车等行业侧重于规模化定制、质量管理与产品后服 务应用 (17)
4.制药、食品等行业的平台应用以产品溯源与经营管理优化为 重点 (18) 5.电子信息制造业重点关注质量管理与生产效率提升 (19) 三、工业互联网平台的技术进展 (20) （一）边缘功能重心由接入数据向用好数据演进 (22) 1.数据接入由定制化方案走向平台通用服务 (22) 2.边缘数据分析从简单规则向复杂分析延伸 (23) 3.通用IT 软硬件架构向边缘侧下沉，为边缘应用创新提供更 好载体和环境 (24) （二）模型的沉淀、集成与管理成平台工业赋能的核心能力. 26 1.信息模型规范统一成为平台提升工业要素管理水平的关键 (26) 2.机理模型、数据模型、业务模型加速沉淀，工业服务能力不 断强化 (27) 3.多类模型融合集成，推动数字孪生由概念走向落地 (28) （三）数据管理与分析从定制开发走向成熟商业方案 (29) 1.平台聚焦工业特色需求，强化工业数据管控能力 (29) 2.实时分析与人工智能成为平台数据分析技术的创新热点. 30 3.平台贴近工业实际，完善工具不断提高工业数据易用性. 31 （四）平台架构向资源灵活组织、功能封装复用、开发敏捷高效加速演进 (32) 1.容器、微服务技术演进大幅提升平台基础架构灵活性.. 32
一个小型的网站，比如个人网站，可以使用最简单的html静态页面就实现了，配合一些图片达到美化效果，所有的页面均存放。 在一个目录下，这样的网站对系统架构、性能的要求都很简单，随着互联网业务的不断丰富，网站相关的技术经过这些年的发展，已经细分到很细的方方面面，尤其对于大型网站来说，所采用的技术更是涉及面非常广，从硬件到软件、编程语言、数据库、WebServer、防火墙等各个领域都有了很高的要求，已经不是原来简单的html静态网站所能比拟的。 大型网站，比如门户网站。在面对大量用户访问、高并发请求方面，基本的解决方案集中在这样几个环节：使用高性能的服务器、高性能的数据库、高效率的编程语言、还有高性能的Web容器。但是除了这几个方面，还没法根本解决大型网站面临的高负载和高并发问题。 上面提供的几个解决思路在一定程度上也意味着更大的投入，并且这样的解决思路具备瓶颈，没有很好的扩展性，下面我从低成本、高性能和高扩张性的角度来说说我的一些经验。 1、HTML静态化 其实大家都知道，效率最高、消耗最小的就是纯静态化的html页面，所以我们尽可能使我们的网站上的页面采用静态页面来实现，这个最简单的方法其实也是最有效的方法。但是对于大量内容并且频繁更新的网站，我们无法全部手动去挨个实现，于是出现了我们常见的信息发布系统CMS，像我们常访问的各个门户站点的新闻频道，甚至他们的其他频道，都是通过信息发布系统来管理和实现的，信息发布系统可以实现最简单的信息录入自动生成静态页面，还能具备频道管理、权限管理、自动抓取等功能，对于一个大型网站来说，拥有一套高效、可管理的CMS是必不可少的。 除了门户和信息发布类型的网站，对于交互性要求很高的社区类型网站来说，尽可能的静态化也是提高性能的必要手段，将社区内的帖子、文章进行实时的静态化，有更新的时候再重新静态化也是大量使用的策略，像Mop的大杂烩就是使用了这样的策略，网易社区等也是如此。 同时，html静态化也是某些缓存策略使用的手段，对于系统中频繁使用数据库查询但是内容更新很小的应用，可以考虑使用html静态化来实现，比如论坛中论坛的公用设置信息，这些信息目前的主流论坛都可以进行后台管理并且存储再数据库中，这些信息其实大量被前台程序调用，但是更新频率很小，可以考虑将这部分内容进行后台更新的时候进行静态化，这样避免了大量的数据库访问请求。 2、图片服务器分离 大家知道，对于Web服务器来说，不管是Apache、IIS还是其他容器，图片是最消耗资源的，于是我们有必要将图片与页面进行分离，这是基本上大型网站都会采用的策略，他们都有独立的图片服务器，甚至很多台图片服务器。这样的架构可以降低提供页面访问请求的服务器系统压力，并且可以保证系统不会因为图片问题而崩溃，在应用服务器和图片服务器上，可以进行不同的配置优化，比如apache在配置ContentType的时候可以尽量少支持，
编号∶______ 版本∶______ 高并发平台架构规划方案 V1.0 起草人：田朝山 起草时间：2013年01月08日 审核人： 审核时间： 修改情况记录：
1概述 1.1简述 本文档针对okgohome项目的特点，根据项目各个阶段的发展情况，在系统不调整或微调整的情况下逐步提升整体吞吐量以适应项目的快速发展。其中包括各个阶段项目架构部署规划。 1.2设计目标 A.快速的响应能力 在各种情况下，能够快速响应用户请求；具备可靠地容灾能力，部分系统问题不影响整体系统的正常运行。将停止服务时间降低到最低甚至是不间断服务。 B.可伸缩性的系统体系 随着访问的增加，系统具备良好的伸缩能力。其中包括硬件与软件两部分： 1)硬件：Web服务器集群，缓存服务器集群，文件服务器集群，数据库服务器等集群。各个群集之间负载均衡，任何一个集群由于资源不足出现瓶颈的时候，只要根据需要添加一个服务器节点，做简单的配置就能达到扩展的目的。 2)软件：整个软件应用系统纵向分割，按照模块划分，各个模块即相互独立，又可以无缝结合。如果需要扩展一个模块，只要做独立开发，无需该原有系统的代码，只要做简单的配置就能结合在已经，并对该模块管理。 C.安全可靠的系统 为保证网站的正常运行，用户数据的高度安全，系统考虑了多种安全策略（网络安全、系统安全、各子系统安全、子系统模块安全、回话期间安全等）。系统具有7×24小时的运行能力，并且具有系统灾难的快速恢复能力，及数据安全的保证。 D.易管理的体系架构 整个系统、服务的状态处于一个实时的监控之下。其中包括：配置管理、故
障性能检测、代码发布等： 1)配置管理：可以通过统一的管理系统，对整个运行环境进行界面配置管理。同类集群可以批量操作。 2)性能监测：通过统一的监控系统对不同类型的服务器或集群分别监测，根据监测报表实时决策优化方案。 3)代码发布: 如果扩展模块开发完，只要通过发布系统发布到指定的服务器，或某一类服务器。 1.3设计原则 1)高可用性：将停止服务时间降低到最低甚至是不间断服务； 2)可扩展性：随着访问的增加，系统具备良好的伸缩能力； 3)可视性：系统、服务的状态处于一个实时的监控之下； 4)高性能高可靠性：经过优化的体系结构及合理的备份策略； 5)安全性：结构上的安全及主机的安全策略； 6)易维护性：通过简单的操作就能维护庞大的集群系统; 7)低成本：前期尽量在有限的硬件资源下，利用软件提高性能。 1.4读者对象 该文档的主要读者对象：项目经理、架构师、服务器维护人员等。
工业互联网服务平台方案
一、项目概况
1. 项目背景
传化深耕制造业 32 年，深知中国制造转型之痛，除了缺乏智能化、数字化的基础 设施与生产装备外，本质是缺乏服务中国制造的一揽子供应链系统解决方案， 物 流、信息技术、金融服务、业务协同无法有效连接，供应链缺乏组织化管理， 带 来运行效率低、综合成本高。为此，传化智联聚焦工业制造供应链服务体系的 痛 点，开展了基于智能供应链服务打造“互联网+先进制造”服务体系的实践探索， 服务工 业生产及上下游资料高效流转，支撑实体经济发展。
2. 项目目的
围绕生产制造的供应链服务，聚焦于生产企业原材料、半成品、产成品等资 料的流通服务，通过平台化资源集聚、智能调度、智能监控，为生产制造企业打 造协同、高效、低成本的供应链服务体系。
3. 项目目标
依托于传化遍布全国的城市物流中心网络及业务能力，构建面向生产制造企 业提供一体化供应链协同服务的工业互联网（服务）平台，实现：
平台应用云服务：实现企业物流供应链仓储、配送、运输、园区数字化、智 能化；
平台云服务：实现业务及技术 PaaS 服务，提供智能分拨、配载、路由等 服务；
平台基础设施服务：计算、存储、网络基础设施服务；物联网络、设备 数据采集终端等。
二、项目实施概况
1. 传化工业互联网（服务）平台总体架构
（1） 平台功能构架 传化工业互联网（服务）平台构建起了面向生产制造企业端到端的智能供应 链服务体系，初步已形成由“工业制造智能供应链服务”、“工业数字化服务”、“城市 物流中心服务”、“供应链金融服务”、“生态创新服务”五大服务生态体系。
图 1：平台功能架构 工业制造智能供应链服务: 为跨行业生产制造企业、原材料供应商、运
输服务企业、政府、配套企业提供灵活组合、一体化的工业制造供应链 服务，实现与智能工厂、智能化生产线的充分融合，对原材料、成品的 全过程实现智能化、精细化管控，支撑柔性生产、大规模定制、高端生 产制造。 工业数字化服务：为生产制造企业、行业及政府提供数字化服务。基于 平台沉淀的原材料供应、仓储、干线运输、配送、业务交易等海量的生