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文檔簡介
SaaS關(guān)鍵技術(shù)
----開源解決方案Copyright?2009NeusoftCorporation解決方案技術(shù)中心開源的SaaS解決方案SaaS關(guān)鍵技術(shù)
----開源解1Part1:IT部署視圖演化及挑戰(zhàn)Part2:動態(tài)基礎(chǔ)設(shè)施Part3:SaaS架構(gòu)關(guān)注技術(shù)Part4:Q&A開源的SaaS解決方案Part1:IT部署視圖演化及挑戰(zhàn)開源的SaaS解決方案2IT系統(tǒng)部署視圖演化-1開源的SaaS解決方案IT系統(tǒng)部署視圖演化-1開源的SaaS解決方案3N輪視圖演化后架構(gòu)開源的SaaS解決方案N輪視圖演化后架構(gòu)開源的SaaS解決方案4開源的SaaS解決方案開源的SaaS解決方案5演化面對的挑戰(zhàn)開源的SaaS解決方案演化面對的挑戰(zhàn)開源的SaaS解決方案6Part1:IT部署視圖演化及挑戰(zhàn)Part2:動態(tài)基礎(chǔ)設(shè)施Part3:SaaS架構(gòu)關(guān)注技術(shù)Part4:Q&A開源的SaaS解決方案Part1:IT部署視圖演化及挑戰(zhàn)開源的SaaS解決方案7云計算關(guān)鍵特性開源的SaaS解決方案云計算關(guān)鍵特性開源的SaaS解決方案8基礎(chǔ)設(shè)施供應(yīng)生命周期開源的SaaS解決方案基礎(chǔ)設(shè)施供應(yīng)生命周期開源的SaaS解決方案9資源池動態(tài)伸縮CloudCloudDDDDDDDDD開源的SaaS解決方案資源池動態(tài)伸縮CloudCloudDDDDDDDDD開源的S10Part1:IT部署視圖演化及挑戰(zhàn)Part2:動態(tài)基礎(chǔ)設(shè)施Part3:SaaS關(guān)注技術(shù)Part4:Q&A開源的SaaS解決方案Part1:IT部署視圖演化及挑戰(zhàn)開源的SaaS解決方案11SaaS關(guān)鍵特性高伸縮:多租戶,功能可配置,流程可配置開源的SaaS解決方案SaaS關(guān)鍵特性高伸縮:多租戶,功能可配置,流程可配置開源的12SaaS架構(gòu)關(guān)注內(nèi)容開源的SaaS解決方案SaaS架構(gòu)關(guān)注內(nèi)容開源的SaaS解決方案13數(shù)據(jù)存儲的挑戰(zhàn)開源的SaaS解決方案數(shù)據(jù)存儲的挑戰(zhàn)開源的SaaS解決方案14傳統(tǒng)解決方案VS新興解決方案開源的SaaS解決方案傳統(tǒng)解決方案VS新興解決方案開源的SaaS解決方案15SQL集群技術(shù)-MySQL集群方案有點缺點速度適用場合NDB可用于負載均衡場合;
可用于高可靠性場合;
高伸縮性;
真正的數(shù)據(jù)庫冗余;
容易維護。
隨著數(shù)據(jù)庫的變大,對RAM的需求變得更大,因此成本很高幾乎比典型的單獨服務(wù)器(無千兆以太網(wǎng),無SCI卡,存儲引擎相關(guān)的限制少)慢10倍。冗余,高可靠性,負載均衡MySQL/GFS-GNBD/HA(Active/Passive)高可靠性
某種程度的冗余
按照高可靠性進行伸縮
沒有負載均衡
沒有保證的冗余
無法對寫操作進行伸縮
對讀操作支持得較好需要高可靠性的、讀操作密集型的應(yīng)用MySQL/DRBD/HA(Active/Passive)高可靠性;
一定程度的冗余;
以高可靠性名義來看是可伸縮的
沒有負載均衡
沒有保證的冗余
在寫負載方面沒有伸縮性
在讀寫方面相當(dāng)于單獨服務(wù)器需要高可靠性、讀操作密集型的應(yīng)用MySQLWriteMaster/MultipleMySQLReadSlaves(Active/Active)讀操作的高可靠性;
讀操作的負載均衡;
在讀操作負載均衡方面是可伸縮的
無寫操作的高可靠性;
無寫操作的負載均衡;
在寫操作方面無伸縮性
同單獨服務(wù)器;在讀操作方面支持得較好讀操作密集型的、需要高可靠性和負載均衡的應(yīng)用Google
MySQL
MMM技術(shù)開源的SaaS解決方案SQL集群技術(shù)-MySQL集群方案有點缺點速度適用場合NDB16ShardingvsPartitionShardingPartition存儲依賴可跨越DB可跨越物理機器可跨越表空間,不同的物理屬性不能跨DB存儲存儲方式分布式集中式擴展性ScaleOut(橫向擴展)ScaleUp(升級設(shè)備)可用性無單點,需要處理跨數(shù)據(jù)事務(wù)存在單點(DB數(shù)據(jù)本身)應(yīng)用場景web2.0多數(shù)傳統(tǒng)應(yīng)用開源的SaaS解決方案ShardingvsPartitionShardingP17數(shù)據(jù)切分-SQL實現(xiàn)方式優(yōu)點缺點垂直切分實現(xiàn)簡單擴展能力有限
強耦合的應(yīng)用不容易垂直切分讀寫分離可有效分擔(dān)讀的壓力
主要在數(shù)據(jù)庫層擴展,應(yīng)用修改小對讀寫均衡的應(yīng)用擴展能有限
依賴于數(shù)據(jù)庫本身的同步能力水平切分SaaS普遍使用
擴展性強實施復(fù)雜開源的SaaS解決方案數(shù)據(jù)切分-SQL實現(xiàn)方式優(yōu)點缺點垂直切分實現(xiàn)簡單擴展能力有限18垂直shardinguserphrAppDAL開源的SaaS解決方案垂直shardinguserphrAppDAL開源的SaaS19水平shardingPhr33%Phr33%AppDALPhr34%開源的SaaS解決方案水平shardingPhr33%Phr33%AppDAL20讀寫分離phrphrAppDAL讀/寫讀開源的SaaS解決方案讀寫分離phrphrAppDAL讀/寫讀開源的SaaS解決方21SQL數(shù)據(jù)訪問區(qū)域(DAL)1.mysqlproxy
實現(xiàn)“讀寫分離(Read/WriteSplitting)”。基本的原理是讓主數(shù)據(jù)庫處理事務(wù)性查詢,而從數(shù)據(jù)庫處理SELECT查詢。數(shù)據(jù)庫復(fù)制被用來把事務(wù)性查詢導(dǎo)致的變更同步到集群中的從數(shù)據(jù)庫。2.Amoeba
Amoeba項目是分布式數(shù)據(jù)庫proxy開發(fā)框架。座落與Client、DBServer(s)之間。對客戶
端透明。具有負載均衡、高可用性、sql過濾、讀寫分離、可路由相關(guān)的query到目標數(shù)據(jù)庫、可并發(fā)請
求多臺數(shù)據(jù)庫合并結(jié)果。
主要解決:
*降低數(shù)據(jù)切分帶來的復(fù)雜多數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)
*提供切分規(guī)則并降低數(shù)據(jù)切分規(guī)則給應(yīng)用帶來的影響
*降低db與客戶端的連接數(shù)
*讀寫分離3.WebsphereII開源的SaaS解決方案SQL數(shù)據(jù)訪問區(qū)域(DAL)1.mysqlproxy開源22Case1開源的SaaS解決方案Case1開源的SaaS解決方案23Case1數(shù)據(jù)生成分布規(guī)則:按照20會員每天采集一次監(jiān)控,每次采集10個指標(都為數(shù)值型)計算,按照20萬會員2010年全年的數(shù)據(jù)量,共計生成7.3億條記錄。分布在4個節(jié)點中,每臺設(shè)備1.825億條。共計50GB。血壓標簽統(tǒng)計地區(qū)執(zhí)行時間120~15090~12080~90test0np_034539ms15732123140882123TransactionNameMinimumAverageMaximumStd.Deviation90Percentquery0.0010.0343.820.1560.04開源的SaaS解決方案Case1數(shù)據(jù)生成分布規(guī)則:血壓標簽統(tǒng)計地區(qū)執(zhí)行時間12024Sql數(shù)據(jù)擴展問題開源的SaaS解決方案Sql數(shù)據(jù)擴展問題開源的SaaS解決方案25Case2–hadoopHBase&Hive2003年Google三篇論文:GFS,MapReduce,Bigtable
Hbase是一個分布式開源數(shù)據(jù)庫,基于Hadoop分布式文件系統(tǒng),模仿并提供了基于Google文件系統(tǒng)的Bigtable數(shù)據(jù)庫的所有功能。其目標是處理非常龐大的表,可以用普通的計算機處理超過10億行數(shù)據(jù),并且有數(shù)百萬列元素組成的數(shù)據(jù)表。MapReduce是分布式計算軟件構(gòu)架,它可以支持大數(shù)據(jù)量的分布式并行處理。
開源的SaaS解決方案Case2–hadoopHBase&Hive200326Hadoop軟件棧開源的SaaS解決方案Hadoop軟件棧開源的SaaS解決方案27Table&ColumnFamily
RowKey
Timestamp
ColumnFamily
血壓(高壓)血壓(低壓)phr_user1t312080t213090t1
phr_user2t514070t414585
RowKey:行鍵,Table的主鍵,Table中的記錄按照RowKey排序Timestamp:時間戳,每次數(shù)據(jù)操作對應(yīng)的時間戳,可以看作是數(shù)據(jù)的versionnumberColumnFamily:列簇,Table在水平方向有一個或者多個ColumnFamily組成,一個ColumnFamily中可以由任意多個Column組成,即ColumnFamily支持動態(tài)擴展,無需預(yù)先定義Column的數(shù)量以及類型,所有Column均以二進制格式存儲,用戶需要自行進行類型轉(zhuǎn)換。開源的SaaS解決方案Table&ColumnFamily
RowKey28Case2–hadoopHBase&Hive開源的SaaS解決方案Case2–hadoopHBase&Hive開源的S29Case2-hadoop&Hive交易名稱交易響應(yīng)時間(單位:秒)AverageTPSMinimumAverageMaximum90PercentInsert空表0.0010.0121.0760.03595.863Insert(3.06億)0.0010.0120.0590.03995.758交易名稱交易響應(yīng)時間(單位:秒)AverageTPSMinimumAverageMaximum90PercentQuery0.0140.1454.2380.19627.47交易響應(yīng)時間(單位:秒)4節(jié)點6節(jié)點8節(jié)點一個月數(shù)據(jù)140.007140.061147.029一年數(shù)據(jù)522.351285.998292.867開源的SaaS解決方案Case2-hadoop&Hive交易名稱交易響應(yīng)30SQL與NoSQL整合方案-hadoop&HiveDBMS從MySQL讀寫部分數(shù)據(jù)讀NoSQLNoSQL同步1.DBMS保存全部數(shù)據(jù),主要完成交易類數(shù)據(jù)的讀寫2.通過同步技術(shù)把DBMS的數(shù)據(jù)同步到NoSQL數(shù)據(jù)庫中3.NoSQL負責(zé)完成歷史數(shù)據(jù)的查詢統(tǒng)計分析等工作開源的SaaS解決方案SQL與NoSQL整合方案-hadoop&HiveD31NoSQL數(shù)據(jù)庫--MongoDB開源的SaaS解決方案NoSQL數(shù)據(jù)庫--MongoDB開源的SaaS解決方案32MongoDB與MySQL混搭采用MySQL與mongoDB混搭的模式,利用NoSQL數(shù)據(jù)的列可以動態(tài)擴展的優(yōu)勢來避免在關(guān)系數(shù)據(jù)庫為了擴展所采用行轉(zhuǎn)列導(dǎo)致的數(shù)據(jù)爆炸性增長的問題1.面向集合的存儲:適合存儲對象及JSON形式的數(shù)據(jù)。2.動態(tài)查詢:Mongo支持豐富的查詢表達式。3.完整的索引支持:包括文檔內(nèi)嵌對象及數(shù)組。Mongo的查詢優(yōu)化器會分析查詢表達式4.復(fù)制及自動故障轉(zhuǎn)移。不適用:高度事務(wù)性的系統(tǒng)傳統(tǒng)的商業(yè)智能應(yīng)用開源的SaaS解決方案MongoDB與MySQL混搭采用MySQL與mongoD33SQL數(shù)據(jù)庫擴展的問題ID
<100ID<200AppDALID<300ID<400開源的SaaS解決方案SQL數(shù)據(jù)庫擴展的問題ID<100ID<200AppDAL34NoSQL數(shù)據(jù)庫擴展phrphrAppDALphrphr開源的SaaS解決方案NoSQL數(shù)據(jù)庫擴展phrphrAppDALphrphr開源35數(shù)據(jù)緩存工作原理DBMS客戶端App
ServerCacheDBMSCacheCacheCache第一次,從數(shù)據(jù)庫讀取數(shù)據(jù),并寫入緩存第二次,從緩存讀取數(shù)據(jù),如果數(shù)據(jù)不存在,那么,在去數(shù)據(jù)庫查詢數(shù)據(jù)目的:避免磁盤IO提高效率,減輕數(shù)據(jù)庫壓力開源的SaaS解決方案數(shù)據(jù)緩存工作原理DBMS客戶端AppServerCache36開源緩存對比實現(xiàn)方式優(yōu)點缺點Terracotta采用JVM的heap復(fù)制方式不是通過對象序列化的方式傳輸Java實現(xiàn)可以無縫整合到JEE應(yīng)用本身可以提供集群字節(jié)碼級的監(jiān)控可能會影響效率配置比較復(fù)雜memcachedC開發(fā)效率高對CPU資源要求低水平擴展性強非java應(yīng)用需要通過socket調(diào)用不提供集群技術(shù),需要自己實現(xiàn),比較復(fù)雜Ehcache/OSCache可以運行在中間價同一個JVM中,執(zhí)行效力高集群需要作緩存同步水平擴展能力有限需要占用JVM的heap開源的SaaS解決方案開源緩存對比實現(xiàn)方式優(yōu)點缺點Terracotta采用JVM的37云平臺緩存方案客戶端App
ServerMemcacheEHCacheMemcacheMemcacheMemcacheApp
ServerEHCache采用Memcached作為分布式緩存為了保證系統(tǒng)執(zhí)行效率采用ehCache作為二級緩存在ehcache設(shè)置緩存時間,過期后到Memcached組成的緩存池獲得數(shù)據(jù)。該方案也可以采用Terracotta開源的SaaS解決方案云平臺緩存方案客戶端AppServerMemcacheEH38應(yīng)用服務(wù)服務(wù)區(qū)域業(yè)務(wù)系統(tǒng)的主要業(yè)務(wù)邏輯運行在應(yīng)用服務(wù)器中,所以,它承擔(dān)了更大的壓力,面臨如下挑戰(zhàn):1.大并發(fā)訪問需要做應(yīng)用服務(wù)器集群2.系統(tǒng)為了更可用性和友好性支持無縫切換開源的SaaS解決方案應(yīng)用服務(wù)服務(wù)區(qū)域業(yè)務(wù)系統(tǒng)的主要業(yè)務(wù)邏輯運行在應(yīng)用服務(wù)器中,所39應(yīng)用服務(wù)器session管理實現(xiàn)方式優(yōu)點缺點典型做法session復(fù)制復(fù)制負載可以得到極好均衡,也可以保持對fail-over支持sesion復(fù)制對網(wǎng)絡(luò)壓力比較大。
需要應(yīng)用服務(wù)器支持目前流行的中間件產(chǎn)品都支持stickysession實現(xiàn)簡單,在負載均衡層或是proxy層做配置即可
不會因為session同步給網(wǎng)絡(luò)帶來壓力不能實現(xiàn)完全負載均衡、無法實現(xiàn)failoverapache或是其它webserver做propxy基于cache集中式session應(yīng)用服務(wù)器是無狀態(tài),可實現(xiàn)完全負載均衡,不會帶來因為session復(fù)制帶來的網(wǎng)絡(luò)壓力實施復(fù)雜,對于部分功能需要定制開發(fā)使用Terracotta或是memcache等開源的SaaS解決方案應(yīng)用服務(wù)器session管理實現(xiàn)方式優(yōu)點缺點典型做法sess40云下有狀態(tài)應(yīng)用方案-memached-session客戶端App
ServerMemcacheMemcacheMemcacheMemcacheApp
Servermemcached-session-manager具有如下特性:1.支持tomcat6和tomcat72.能夠保持sticky會話和nonesticky會話3.能夠支持tomcat失敗轉(zhuǎn)移4.能夠支持Memcached失敗轉(zhuǎn)移5.實現(xiàn)session序列化6.可以實現(xiàn)session的異步存儲7.Session修改更新Memcached8.JMX管理和監(jiān)控開源的SaaS解決方案云下有狀態(tài)應(yīng)用方案-memached-session客戶端A41云下有狀態(tài)應(yīng)用方案-Terracotta客戶端App
ServerTerracoattTerracoattTerracoattTerracoattApp
Server1.Terracotta本身支持集群,避免單點故障(雙機或者多機鏡像)2.Terracotta的基礎(chǔ)是分布式數(shù)據(jù)共享和線程協(xié)同3.不是通過對象序列化的方式傳輸,支持Field級別的變更同步4.不需要修改程序5.支持目前主流的中間價agentagent開源的SaaS解決方案云下有狀態(tài)應(yīng)用方案-Terracotta客戶端AppS42Webserver區(qū)域ApachevsNginxvslighttpd反向代理等功能1.作為老牌HttpServer,ApacheHttpd在功能表現(xiàn)上令人滿意,配置相對簡單,功能豐富并且穩(wěn)定,可以任意編譯添加所需功能的模塊。2.Nginx作為新興的HttpServer,在性能表現(xiàn)上令人滿意,功能相對豐富,作為功能相對簡單的應(yīng)用前臺HttpServer是可以推薦的,而且HttpServer可以做到動態(tài)更改配置文件,不需要長時間中斷服務(wù)。3.Lighttpd性能表現(xiàn)很好,但是在功能上有很多不穩(wěn)定之處。開源的SaaS解決方案Webserver區(qū)域ApachevsNginxvs43Webserver靜態(tài)資源分離靜態(tài)資源(圖片,js腳本,css等)使用單獨的服務(wù)器處理請求瀏覽器靜態(tài)資源靜態(tài)資源動態(tài)請求動態(tài)請求動態(tài)請示動態(tài)請示開源的SaaS解決方案Webserver靜態(tài)資源分離靜態(tài)資源(圖片,js腳本,c44分布式文件作用
SaaS業(yè)務(wù)系統(tǒng)面臨著海量小圖片數(shù)據(jù)的存儲問題,這些圖片數(shù)據(jù)大小在幾K~幾十K不等但數(shù)目非常龐大,處理這些海量數(shù)據(jù)小文件傳統(tǒng)文件系統(tǒng)已經(jīng)不能滿足要求,系統(tǒng)在scaling的過程中都遇到了這樣的問題:磁盤IO過高;備份困難;單點問題,容量和讀寫無法水平擴展,還存在故障的可能。使用分布式存儲技術(shù)來解決圖片數(shù)據(jù)管理和容量擴展等方面的問題客戶端App
ServerNAS存儲/磁盤陣列App
Server開源的SaaS解決方案分布式文件作用SaaS業(yè)務(wù)系統(tǒng)面臨著海量小圖片數(shù)據(jù)45分布式文件系統(tǒng)工作原理存儲節(jié)點,即StorageCluster,完成文件管理的所有功能。包括存儲、同步和提供存取接口;同時通過對metadata的管理實現(xiàn)了IO的并行和高效訪問。具有云存儲虛擬、自治、高效特點的實驗項目,支持多盤組、異構(gòu)整合。Tracker,即跟蹤器主要負責(zé)IO調(diào)度,通過負載均衡方式實現(xiàn)可靠、快速的資源存取。
Client可以是以Service的方式對云存儲提供IO服務(wù)。MogileDFS
VS
FastDFS
開源的SaaS解決方案分布式文件系統(tǒng)工作原理存儲節(jié)點,即StorageClust46Case3GIS系統(tǒng)地圖柵格數(shù)據(jù)測試開源的SaaS解決方案Case3GIS系統(tǒng)地圖柵格數(shù)據(jù)測試開源的SaaS解決方案47消息隊列程序解耦消息可靠性到達異步通信提供效率開源的SaaS解決方案消息隊列程序解耦開源的SaaS解決方案48企業(yè)級消息隊列1.消息嚴格的排序;2.支持事務(wù)3.信息通過持久化的方式保證安全可靠代表產(chǎn)品:1.Apache
ActiveMQ2.JbossMQ3.IBM
MQ4.Weblogic
JMS適合場景:企業(yè)級應(yīng)用中消息可靠傳輸開源的SaaS解決方案企業(yè)級消息隊列1.消息嚴格的排序;開源的SaaS解決方案49互聯(lián)網(wǎng)消息隊列1.消息不需要嚴格的排序;2.不支持事務(wù)大多數(shù)情況可接受3.讀寫數(shù)據(jù)非常快4.橫向擴展性好代表產(chǎn)品:Kestrel適合場景:1.互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用中消息動態(tài)開源的SaaS解決方案互聯(lián)網(wǎng)消息隊列1.消息不需要嚴格的排序;開源的SaaS解決方50Case4Kestrel性能表現(xiàn)線程并發(fā)數(shù)存入10000條消息總時間(單位:秒)平均TPS第一次第二次第三次平均13.1446286813.3789056913.2551921773.2595755163067.88102.3287159322.2632132852.2974953192.2964748454354.5502.6794187122.6436958022.5845161462.6358768873793.8開源的SaaS解決方案Case4Kestrel性能表現(xiàn)線程并發(fā)數(shù)存入10000條51負載均衡區(qū)域http重定向DNS負載均衡反向代理負載均衡IP負載均衡對應(yīng)產(chǎn)品包括:nginxapachehttpdLVS(網(wǎng)絡(luò)第四層工作)F5(硬件,四層/七層)redware(硬件,四層/七層)開源的SaaS解決方案負載均衡區(qū)域http重定向開源的SaaS解決方案5
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