基于Docker容器的高并發Web系統架構設計與實現

歐陽習彪，徐寶林

（廣東白云學院大數據與計算機學院，廣州 510450）

0 引言

高并發系統是當今互聯網時代的關鍵技術之一。隨著互聯網用戶數量的不斷增加，社交、媒體以及電商、游戲等Web 網站用戶數量越來越大，并發流量也越來越高，這對于傳統Web系統架構設計提出新的挑戰，如何構建高效、穩定、可擴展的系統成為了互聯網企業必須面對的問題［1］。高并發系統架構作為解決這一問題的核心技術，已經成為了各大互聯網企業競爭的重要因素。本文將從架構設計和技術選型及實現等方面，對高并發系統架構進行深入研究。探討如何通過分布式架構、緩存技術、負載均衡等手段來提高系統的性能和可用性，從而為用戶提供更好的服務體驗。

1 Docker部署

對傳統虛擬機技術下LAMP架構部署的Web應用資源消耗大、部署速度較慢等問題，使用Docker 可更快地打包、測試以及部署應用程序，過去需要用數天乃至數周的任務，在Docker 容器的處理下，只需要數秒就能完成，提供持續集成和持續部署的服務。同時Docker 容器包含了運行環境和可執行程序，可以跨平臺和主機使用，也避免了開發環境、測試環境、生成環境不一致的問題［2］。在本系統中采用dockercompose 編排工具來創建容器和鏡像，dockercompose.yml 配置內容如圖1 所示，通過dockercompose 命令啟動容器，docker images 可查看到系統共創建了php+nginx+mysql+redis 四個鏡像以及docker ps-a命令可看到共創建了php+nginx+mysql+redis四個容器，如圖2所示。

圖2 創建的容器及鏡像

2 基于Docker的系統架構設計與實現

面向高并發的Web 系統架構設計的核心思想是降低服務器端對資源調度和使用的程度，除了在程序設計應用高效的算法之外，在系統架構上可以采取分布式架構、緩存技術、負載均衡等技術來降低服務器端的數據處理性能開銷［3］。系統架構設計如圖3所示。

圖3 系統架構

2.1 CDN內容分發

CDN 加速的原理是通過在現有的網絡中增加一層網絡架構，將目標網站的內容發布到最接近用戶的網絡“邊緣”，使用戶可以就近取得所需的內容，提高用戶訪問網站的響應速度。CDN 主要是用來緩存網站中的靜態數據，如：CSS、JS、圖片和靜態頁面等數據。用戶發送請求到后端服務器，處理完動態內容后，直接從CDN中獲取靜態數據，從而加快響應時間［4］。

2.2 負載均衡層

在高并發系統中，需要保證系統的高可用性和負載均衡，而Keepalived LVS（linux virtual server）是一種常見的解決方案。Keepalived LVS通過將請求分發到多個服務器上，來實現負載均衡和高可用性。它使用IP 負載均衡技術將網絡流量分發到多個服務器，并使用虛擬IP 地址來屏蔽后端服務器的IP 地址。當一個服務器故障時，Keepalived LVS 會將請求重新路由到其他可用服務器上，從而保證系統的高可用性。

2.3 Web應用層

2.3.1 動靜分離

通過中間件將動態請求和靜態請求分離，可以減少不必要的請求消耗，同時能減少請求的延時。動靜分離后，即使動態服務不可用，靜態資源也不會受到影響。

2.3.2 負載均衡

隨著網站用戶量不斷增大，同一時間請求數不斷提高，單臺服務器已經不能滿足需要，此時需要進行服務器擴容，將客戶端發過來的請求分攤到其他服務器上，減少每臺服務器的壓力，進而提高系統的吞吐率；另外如果其中某一臺服務器宕機，其他服務器還可以正常提供服務，以此來提高系統的可伸縮性與可靠性。常見的負載均衡算法有輪詢、加權輪詢和hash。在本游戲系統中由于三臺服務器配置一樣，故選用加權輪詢的策略，nginx 負載均衡主要配置如圖4所示。

圖4 nginx負載均衡機制示意圖

2.4 數據庫應用層

2.4.1 分布式數據庫

高并發系統中，隨著業務的發展，系統用戶數越來越多，單表數量達到一定量的時候，可能會導致表中索引失效，查詢速度變得非常慢，同時現有的單臺數據庫服務器滿足不了業務需求，需要進行擴容，本系統主要采用數據庫分布式部署、負載均衡、分庫分表、讀寫分離的技術來滿足高并發場景下數據庫服務器的高性能、高可用特性［5］。

（1）讀寫分離：由于業務中大多數是處理讀的操作，數據庫的壓力主要是由這些讀的請求造成的，通過數據庫讀寫分離，能有效減少數據庫的壓力，提高查詢響應速度。

（2）主從復制：對系統進行讀寫分離后，主服務器負責寫入操作，從服務器負責讀操作，由于讀和寫操作不是同一個表，會導致數據不一致的問題。因此，需要通過主從復制的方式來同步數據，保證主從服務器數據的一致。

（3）數據庫負載均衡：在主從部署的數據庫集群系統中，從服務器通常有幾臺，為了分攤系統請求壓力，最大化利用每臺從服務器，本系統中采用Haproxy+Keepalived 負載均衡技術，通過Haproxy 實現負載均衡，Keepalived 確保即使主服務器宕機，從服務器仍舊可以作為主服務器使用，保證系統的高可用性。

（4）分庫分表：在高并發數據量大的系統中，頻繁的IO 操作成了數據庫的性能瓶頸，最終都會導致數據庫的活躍連接數增加，進而逼近甚至達到數據庫可承載活躍連接數的閾值，使得可用數據庫連接少甚至無連接可用。通過分庫分表，將數據分散存儲，使得單一數據庫/表的數據量變小來緩解單一數據庫的性能問題。在本游戲系統中，用戶千萬級，游戲記錄表數據每日新增量非常大，單表已不能滿足需要，故采用范圍分表的方式，共分為20 個子表，每個子表存放500000 條記錄，根據用戶ID 對單表最大記錄數500000 取商，再加1，以此確定當前用戶游戲數據對應保存的子表序號，具體實現代碼如下：

2.4.2 數據緩存redis

當表的記錄變得非常龐大時，索引失效，查詢速度將變得非常慢，影響網站的性能，這種情況下可以將數據緩存起來，每次訪問數據的時候先從緩存中讀取，如果緩存中沒有需要的數據，才去數據庫中查找。這樣可以極大降低數據庫的負載壓力，也有效提高了獲取數據的速度。常用的緩存技術有redis 和memcache，由于redis 擁有豐富的數據類型，支持數據的持久化，可以將內存中的數據保持在磁盤中，重啟的時候可以再次加載進行使用。系統中用redis作為緩存數據庫，該游戲系統中用戶量大、并發高，同一時刻需要更新玩家數據的量非常大，如果直接操作數據庫將導致數據庫無法承受壓力而崩潰，此時可以選用redis 的hash 數據類型，以用戶id 作為鍵，玩家游戲數據作為值，同時將有數據變換的玩家id存放到redis集合中。然后通過定時任務，從redis 集合中獲取所有玩家有數據變化的玩家id，并依次取出數據內容插入數據庫中，具體實現代碼如下：

由于redis 是純內存操作，內存空間有限，在高并發系統中一臺redis 服務器并不能滿足系統高可用的要求，本游戲系統中采用一主二從的架構，通過主從復制實現了數據的熱備份，當主服務器宕機時，從服務器可以充當主服務器進行使用，同時在主從復制的基礎上，配合讀寫分離，可以由主節點提供寫服務，由從節點提供讀服務，分擔服務器負載；尤其是在寫多讀少的情況下，通過多個從節點分擔讀負載，可以大大提高redis服務器的并發量。

3 結語

對于大流量、高并發系統，任何一個環節到達性能瓶頸都可能導致系統宕機崩潰，進行在進行系統架構設計時，每一層都需要考慮系統的可用性、擴展性、安全性，等等。本文從接入層、應用層、數據存儲層三個方面進行了探討，利用DNS 加速、負載均衡、redis 主從、MySQL 主從復制、MySQL 讀寫分離等技術實現了系統高并發、高性能、高可用的特性。