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大型网站架构系列:电商网站架构案例(1)

架构 Nanait 1年前 (2018-04-24) 115次浏览 未收录 0个评论 扫描二维码
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大型网站架构是一个系列文档,欢迎大家关注。本次分享主题:电商网站架构案例。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。

本次分享大纲

  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。

其他的略~~~~~

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:

大型网站架构系列:电商网站架构案例(1)

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。

大型网站架构系列:电商网站架构案例(1)

(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。

 

来源:ITFLY8 架构师之家

链接:http://www.cnblogs.com/itfly8/p/5006197.html


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