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JavaWeb网站技术架构是怎样的

发表于：2025-02-05 作者：千家信息网编辑

千家信息网最后更新 2025年02月05日，这期内容当中小编将会给大家带来有关JavaWeb网站技术架构是怎样的，文章内容丰富且以专业的角度为大家分析和叙述，阅读完这篇文章希望大家可以有所收获。题记工作也有几多年了，无论是身边遇到的还是耳间闻到

千家信息网最后更新 2025年02月05日JavaWeb网站技术架构是怎样的

这期内容当中小编将会给大家带来有关JavaWeb网站技术架构是怎样的，文章内容丰富且以专业的角度为大家分析和叙述，阅读完这篇文章希望大家可以有所收获。

题记

　　工作也有几多年了，无论是身边遇到的还是耳间闻到的，多多少少也积攒了自己的一些经验和思考，当然，博主并没有太多接触高大上的分布式架构实践，相对比较零碎，随时补充(附带架构装逼词汇)。

　　俗话说的好，冰冻三尺非一日之寒，滴水穿石非一日之功，罗马也不是一天就建成的，当然对于我们开发人员来说，一个好的架构也不是一蹴而就的。

　　初始搭建

　　开始的开始，就是各种框架一搭，然后扔到Tomcat容器中跑就是了，这时候我们的文件，数据库，应用都在一个服务器上。

　　反向代理

　　基于以上Nginx反向代理，我们还可以实现动静分离，静态请求如html、css、js等请求交给Nginx处理，动态请求分发给后端Tomcat处理。

　　Nginx 升级到1.9.5+可以开启HTTP/2.0时代，加速网站访问。

　　当然，如果公司不差钱，CDN也是一个不错的选择。

　　服务拆分

　　在这分布式微服务已经普遍流行的年代，其实我们没必要踩过多的坑，就很容易进行拆分。市面上已经有相对比较成熟的技术，比如阿里开源的Dubbo(官方明确表示已经开始维护了)，spring家族的spring cloud，当然具体如何去实施，无论是技术还是业务方面都要有很好的把控。

　　Dubbo

　　负载均衡实现

　　·DNS负载均衡，一般域名注册商的dns服务器不支持，但博主用的阿里云解析已经支持

　　·四层负载均衡(F5、LVS)，工作在TCP协议下

　　·七层负载均衡(Nginx、haproxy)，工作在Http协议下

　　分布式session

　　大家都知道，服务一般分为有状态和无状态，而分布式sessoion就是针对有状态的服务。

　　分布式Session的几种实现方式

　　·基于数据库的Session共享

　　·基于resin/tomcat web容器本身的session复制机制

　　·基于oscache/Redis/memcached 进行 session 共享。

　　·基于cookie 进行session共享

　　分布式Session的几种管理方式

　　·Session Replication 方式管理 (即session复制) 简介：将一台机器上的Session数据广播复制到集群中其余机器上 使用场景：机器较少，网络流量较小 优点：实现简单、配置较少、当网络中有机器Down掉时不影响用户访问 缺点：广播式复制到其余机器有一定廷时，带来一定网络开销

　　·Session Sticky 方式管理 简介：即粘性Session、当用户访问集群中某台机器后，强制指定后续所有请求均落到此机器上 使用场景：机器数适中、对稳定性要求不是非常苛刻 优点：实现简单、配置方便、没有额外网络开销 缺点：网络中有机器Down掉时、用户Session会丢失、容易造成单点故障

　　·缓存集中式管理 简介：将Session存入分布式缓存集群中的某台机器上，当用户访问不同节点时先从缓存中拿Session信息 使用场景：集群中机器数多、网络环境复杂 优点：可靠性好缺点：实现复杂、稳定性依赖于缓存的稳定性、Session信息放入缓存时要有合理的策略写入

　　目前生产中使用到的

　　·基于tomcat配置实现的MemCache缓存管理session实现(麻烦)

　　·基于OsCache和shiro组播的方式实现(网络影响)

　　·基于spring-session+redis实现的(最适合)

　　负载均衡策略

　　负载均衡策略的优劣及其实现的难易程度有两个关键因素：一、负载均衡算法，二、对网络系统状况的检测方式和能力。

　　1、rr 轮询调度算法。顾名思义，轮询分发请求。

　　优点：实现简单

　　缺点：不考虑每台服务器的处理能力

　　2、wrr 加权调度算法。我们给每个服务器设置权值weight，负载均衡调度器根据权值调度服务器，服务器被调用的次数跟权值成正比。

　　优点：考虑了服务器处理能力的不同

　　3、sh 原地址散列：提取用户IP，根据散列函数得出一个key，再根据静态映射表，查处对应的value，即目标服务器IP。过目标机器超负荷，则返回空。

　　4、dh 目标地址散列：同上，只是现在提取的是目标地址的IP来做哈希。

　　优点：以上两种算法的都能实现同一个用户访问同一个服务器。

　　5、lc 最少连接。优先把请求转发给连接数少的服务器。

　　优点：使得集群中各个服务器的负载更加均匀。

　　6、wlc 加权最少连接。在lc的基础上，为每台服务器加上权值。算法为：(活动连接数*256+非活动连接数)÷权重，计算出来的值小的服务器优先被选择。

　　优点：可以根据服务器的能力分配请求。

　　7、sed 最短期望延迟。其实sed跟wlc类似，区别是不考虑非活动连接数。算法为：(活动连接数+1)*256÷权重，同样计算出来的值小的服务器优先被选择。

　　8、nq 永不排队。改进的sed算法。我们想一下什么情况下才能"永不排队"，那就是服务器的连接数为0的时候，那么假如有服务器连接数为0，均衡器直接把请求转发给它，无需经过sed的计算。

　　9、LBLC 基于局部性的最少连接。均衡器根据请求的目的IP地址，找出该IP地址最近被使用的服务器，把请求转发之，若该服务器超载，最采用最少连接数算法。

　　10、LBLCR 带复制的基于局部性的最少连接。均衡器根据请求的目的IP地址，找出该IP地址最近使用的"服务器组"，注意，并不是具体某个服务器，然后采用最少连接数从该组中挑出具体的某台服务器出来，把请求转发之。若该服务器超载，那么根据最少连接数算法，在集群的非本服务器组的服务器中，找出一台服务器出来，加入本服务器组，然后把请求转发之。

　　读写分离

　　MySql主从配置，读写分离并引入中间件，开源的MyCat，阿里的DRDS都是不错的选择。

　　如果是对高可用要求比较高，但是又没有相应的技术保障，建议使用阿里云的RDS或者Redis相关数据库，省事省力又省钱。

　　全文检索

　　如果有搜索业务需求，引入solr或者elasticsearch也是一个不错的选择，不要什么都塞进关系型数据库。

　　缓存优化

　　引入缓存无非是为了减轻后端数据库服务的压力，防止其"罢工"。

　　常见的缓存服务有，Ehcache、OsCache、MemCache、Redis，当然这些都是主流经得起考验的缓存技术实现，特别是Redis已大规模运用于分布式集群服务中，并证明了自己优越的性能。

　　消息队列

　　异步通知：比如短信验证，邮件验证这些非实时反馈性的逻辑操作。

　　流量削锋：应该是消息队列中的常用场景，一般在秒杀或团抢活动中使用广泛。

　　日志处理：系统中日志是必不可少的，但是如何去处理高并发下的日志确是一个技术活，一不小心可能会压垮整个服务。工作中我们常用到的开源日志ELK，为嘛中间会加一个Kafka或者redis就是这么一个道理(一群人涌入和排队进的区别)。