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?企業在實際運營的過程中，研發人員為了產品的快速上線運營，往往把一臺服務器當網站，論壇、數據庫等應用全部放到一臺云服務器上，前期沒有合理規劃系統。此外，還有一種常見的情況是：前期測試的服務器到正式上線時，測試服務器直接變為線上環境，沒有合理規劃系統架構。

因此，當遇到故障時，容易造成整個業務系統癱瘓，同時，業務環境會對服務器的CPU、內存、磁盤、帶寬等系統資源進行競爭，顯然，目前常見的系統架構已經不適應企業的實際應用需求。

企業為什么需要進行系統架構升級

用戶系統架構遇到這樣的情況時，就說明亟待升級了，例如：

• 單機、應用分離Web和數據庫、動靜態分離、CDN、負載均衡、數據庫緩存等優化手段，還無法解決性能瓶頸。
• 當訪問量不斷增加，這個時候Web服務器和數據庫方面形成瓶頸。
• 讀寫分離僅解決“讀”的壓力，面對高訪問量，在數據庫“寫”的方面力不從心，出現性能瓶頸。
• 單表的數據量達到TB級別以上，顯然已經達到傳統關系型數據庫處理的極限。

當業務系統訪問量達到1000W級別應用場景時，有孚網絡通過“垂直擴展“按照不同的業務拆分到不同的服務器上。

垂直擴展

按照不同的業務Web、緩存、數據庫等切分到不同的業務服務器之上，這種切分稱之為垂直擴展。

此時，通過分布式文件系統OSS已經解決了文件存儲的性能問題，CDN也已經解決靜態資源訪問的性能問題。但是當訪問壓力再次增加，這個時候Web服務器和數據庫方面依舊是瓶頸。在此有孚網絡通過垂直擴展，進一步切分Web服務器和數據庫的壓力，解決性能問題。

業務拆分

在業務層，可以把不同的功能模塊拆分到不同的服務器上面進行單獨部署。如賬戶模塊、訂單模塊、商品模塊等，拆分到不同服務器上面部署。

讀寫分離

當數據庫層結合數據庫緩存，數據庫壓力還是很大的時候。有孚網絡通過讀寫分離的方式，進一步切分及降低數據庫的壓力。

分庫

結合業務拆分、讀寫分離，在數據庫層，同樣可以把賬戶模塊、訂單模塊、商品模塊所涉及的數據庫表，如賬戶模塊表、訂單模塊表、商品模塊表等，分別存放到不同數據庫中，然后把不同數據庫分別部署到不同服務器中。

架構：CDN +SLB +ECS +OSS +緩存數據庫Redis +RDS（數據庫主從）+讀寫分離：

當業務系統訪問量達到2000W以上級別應用場景時，有孚網絡則通過“水平擴展”增加業務服務器、分布式數據庫。

當訪問量達到2000萬pv及以上時，垂直擴展的架構開始無法滿足需求。比如，讀寫分離僅解決“讀”的壓力，面對高訪問量，高寫入，業務無法滿足需求，出現性能瓶頸。另外，分庫雖然將壓力拆分到不同數據庫中。但單表的數據量達到TB級別以上，顯然已經達到傳統關系型數據庫處理的極限。

增加更多的Web服務器

通過業務垂直拆分部署在不同服務器后，當后續壓力進一步增大，增加更多的Web服務器進行水平擴展。

增加更多的SLB

單臺SLB也存在單點故障的風險，即SLB也存在性能極限，如QPS最大值為30000。通過DNS輪詢，將請求輪詢轉發至不同可用區的SLB上面，實現SLB水平擴展。

采用分布式緩存

雖然有孚網絡Redis內存數據庫已經是分布式結構，但是同樣單一的入口也存在單點故障的風險可能。并且也存在性能極限，如最大吞吐量峰值為512Mbps。有孚網絡部署多臺云數據庫Redis版，可以在代碼層通過Hash算法將數據分別緩存至不同的云數據庫Redis版中。

分布式數據庫（DRDS）

面對高并發、大數據的需求，傳統的關系型數據庫已不再適合。需要采用DRDS（mysql sharding分布式系統）

架構：CDN +DNS輪詢 +SLB +云服務器?+對象存儲OSS +緩存數據庫Redis + DRDS（分布式數據庫）

隨著云計算的發展，IT時代已經逐漸向DT時代開始轉型，在云端構建千萬級別的系統架構大勢所趨。有孚網絡在教育、醫療、零售、文娛傳媒、政企等行業深耕多年，積攢了豐富的實踐經驗，充分展示了有孚云系統架構的能力，同時結合有孚云產品，致力于擴展千萬級別的系統架構，為企業升級系統架構保駕護航。