打造高可用，高可扩展的互联网平台

很多互联网公司早期初创，为了快速开发出应用产品，基本都是采用LAMP技术组合来搭建网站。由于开发人员也不是很多，所以采用在一个工程下开发，或者一个工程下的多模块开发。随着公司的业务和流量快速膨胀，人员规模也从数十人扩张到数百人，导致网站的开发，部署，运维带来很大的挑战：
1）众多开发人员围着一个工程开发，打包，测试，部署纠结在一起，互相等待，严重的影响了生产效率；

2）应用没有进行合理的拆分，前后台应用没有分级，碰到异常流量不能做到优雅降级，整个网站都可能导致崩溃；

3) 没有统一的服务质量管理平台，故障/异常不能及时报警/预警，出现了故障也不能及时定位，解决问题的经验也没有沉淀下来，错误一犯再犯。

总之，众多应用互相耦合，单包开发，导致系统的稳定性，扩展性，伸缩性受到严重伤害，我们需要打造一个Scale Out的分布式平台来解决这个问题。并且辅有服务管理平台来管控服务质量。

一. 业务水平和垂直拆分

业务做水平和垂直拆分。 根据业务的公用性进行前后台拆分，公用/通用的应用定位核心应用，为前端应用提供基础服务。前端应用根据产品线，可以拆分为不同的前端应用。各应用可以独立开发，测试，打包，部署，互不影响。

二. 分布式服务导向框架

由于应用做个拆分，本地调用变成了远程调用，而且每个应用都是集群部署。所以导向框架至少满足两个功能：

1）实现远程调用（类似 RMI，Hessian，HTTPInvoke，SOAP，CORBA，WEBSERVICE etc.）；

2) 能实现软负载均衡，可以容错；

根据上述两者需求，再结合公司的技术实力和资源情况，可以自主研发或者采用开源解决方案：

1）Engix/Apache + Hessian，可以将Engix作为负载均衡设备来分发请求，Hessian为远程通信调用协议；

2）LVS + Hessian，LVS作为负载均衡设备分发请求；

3）自主研发服务导向框架，实现服务客户端请求对象序列化，传输， 服务端反序列 etc.

三. 分布式数据层

为了应对大数据量的冲击，数据库需要进行拆分。为了对开发工程师屏蔽这些底层细节，需要有一个分布式数据层来统一进行数据的存取。数据库路由（因为分库分表），读写分离，异地容灾，这些是分布式数据层需要解决的问题。

四. 消息机制

同步调用容易产生阻塞，大并发量来临，容易让系统崩溃。异步消息机制可以减轻系统的压力。在软件体系结构上来说，还可以起到解耦的作用。

五. 服务管理平台（包括监控系统）

可以在硬件，操作系统层面，应用层面，业务数据层面 对整个系统进行管控，可以趋势报警，提前对系统的异常情况进行判断。可以协助工程人员及时定位。并且多个层面数据打通，消除数据孤岛，增强数据的关联性。

系统可以优雅降低，异常的流量/并发量下，保证核心系统的服务能力，非核心系统可以降低服务质量/容量。环境正常后，各系统回复到正常的服务质量。、

前端Web应用集群部署(F5引流)，分布式服务导向框架，分布式数据层，异步消息机制等，这些基础组件共同打造一个高可用，高可扩展的互联网平台。