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# 在 AWS 上设计支持百万级到千万级用户的系统

**注释：为了避免重复，这篇文章的链接直接关联到 [系统设计主题](https://github.com/donnemartin/system-design-primer#index-of-system-design-topics) 的相关章节。为一讨论要点、折中方案和可选方案做参考。**

## 第 1 步：用例和约束概要

> 收集需求并调查问题。
> 通过提问清晰用例和约束。
> 讨论假设。

如果没有面试官提出明确的问题，我们将自己定义一些用例和约束条件。

### 用例

解决这个问题是一个循序渐进的过程：1) **基准/负载 测试**， 2) 瓶颈 **概述**， 3) 当评估可选和折中方案时定位瓶颈，4) 重复，这是向可扩展的设计发展基础设计的好模式。

除非你有 AWS 的背景或者正在申请需要 AWS 知识的相关职位，否则不要求了解 AWS 的相关细节。并且，这个练习中讨论的许多原则可以更广泛地应用于AWS生态系统之外。

#### 我们就处理以下用例讨论这一问题

* **用户** 进行读或写请求
    * **服务** 进行处理，存储用户数据，然后返回结果
* **服务** 需要从支持小规模用户开始到百万用户
    * 在我们演化架构来处理大量的用户和请求时，讨论一般的扩展模式
* **服务** 高可用

### 约束和假设

#### 状态假设

* 流量不均匀分布
* 需要关系数据
* 从一个用户扩展到千万用户
    * 表示用户量的增长
        * 用户量+
        * 用户量++
        * 用户量+++
        * ...
    * 1000 万用户
    * 每月 10 亿次写入
    * 每月 1000 亿次读出
    * 100:1 读写比率
    * 每次写入 1 KB 内容

#### 计算使用

**向你的面试官厘清你是否应该做粗略的使用计算**

* 1 TB 新内容 / 月
    * 1 KB 每次写入 * 10 亿 写入 / 月
    * 36 TB 新内容 / 3 年
    * 假设大多数写入都是新内容而不是更新已有内容
* 平均每秒 400 次写入
* 平均每秒 40,000 次读取

便捷的转换指南：

* 250 万秒 / 月
* 1 次请求 / 秒 = 250 万次请求 / 月
* 40 次请求 / 秒 = 1 亿次请求 / 月
* 400 次请求 / 秒 = 10 亿请求 / 月

## 第 2 步：创建高级设计方案

> 用所有重要组件概述高水平设计

![Imgur](http://i.imgur.com/B8LDKD7.png) 

## 第 3 步：设计核心组件

> 深入每个核心组件的细节。

### 用例：用户进行读写请求

#### 目标

* 只有 1-2 个用户时，你只需要基础配置
    * 为简单起见，只需要一台服务器
    * 必要时进行纵向扩展
    * 监控以确定瓶颈

#### 以单台服务器开始

* **Web 服务器** 在 EC2 上
    * 存储用户数据
    * [**MySQL 数据库**](https://github.com/donnemartin/system-design-primer#relational-database-management-system-rdbms) 

运用 **纵向扩展**：

* 选择一台更大容量的服务器
* 密切关注指标，确定如何扩大规模
    * 使用基本监控来确定瓶颈:CPU、内存、IO、网络等
    * CloudWatch, top, nagios, statsd, graphite等
* 纵向扩展的代价将变得更昂贵
* 无冗余/容错

**折中方案, 可选方案, 和其他细节:**

* **纵向扩展** 的可选方案是 [**横向扩展**](https://github.com/donnemartin/system-design-primer#horizontal-scaling) 

#### 自 SQL 开始，但认真考虑 NoSQL

约束条件假设需要关系型数据。我们可以开始时在单台服务器上使用 **MySQL 数据库**。

**折中方案, 可选方案, 和其他细节:**

* 查阅 [关系型数据库管理系统 (RDBMS) ](https://github.com/donnemartin/system-design-primer#relational-database-management-system-rdbms) 章节
* 讨论使用 [SQL 或 NoSQL](https://github.com/donnemartin/system-design-primer#sql-or-nosql) 的原因

#### 分配公共静态 IP

* 弹性 IP 提供了一个公共端点，不会在重启时改变 IP。
* 故障转移时只需要把域名指向新 IP。

#### 使用 DNS 服务

添加 **DNS** 服务，比如 Route 53（[Amazon Route 53](https://aws.amazon.com/cn/route53/) - 译者注），将域映射到实例的公共 IP 中。

**折中方案, 可选方案, 和其他细节:**

* 查阅 [域名系统](https://github.com/donnemartin/system-design-primer#domain-name-system) 章节

#### 安全的 Web 服务器

* 只开放必要的端口
    * 允许 Web 服务器响应来自以下端口的请求
        * HTTP 80
        * HTTPS 443
        * SSH IP 白名单 22
    * 防止 Web 服务器启动外链

**折中方案, 可选方案, 和其他细节:**

* 查阅 [安全](https://github.com/donnemartin/system-design-primer#security) 章节

## 第 4 步：扩展设计

> 在给定约束条件下，定义和确认瓶颈。

### 用户+

![Imgur](http://i.imgur.com/rrfjMXB.png) 

#### 假设

我们的用户数量开始上升，并且单台服务器的负载上升。**基准/负载测试** 和 **分析** 指出 **MySQL 数据库** 占用越来越多的内存和 CPU 资源，同时用户数据将填满硬盘空间。

目前，我们尚能在纵向扩展时解决这些问题。不幸的是，解决这些问题的代价变得相当昂贵，并且原来的系统并不能允许在 **MySQL 数据库** 和 **Web 服务器** 的基础上进行独立扩展。

#### 目标

* 减轻单台服务器负载并且允许独立扩展
    * 在 **对象存储** 中单独存储静态内容
    * 将 **MySQL 数据库** 迁移到单独的服务器上
* 缺点
    * 这些变化会增加复杂性，并要求对 **Web服务器** 进行更改，以指向 **对象存储** 和 **MySQL 数据库**
    * 必须采取额外的安全措施来确保新组件的安全
    * AWS 的成本也会增加，但应该与自身管理类似系统的成本做比较

#### 独立保存静态内容

* 考虑使用像 S3 这样可管理的 **对象存储** 服务来存储静态内容
    * 高扩展性和可靠性
    * 服务器端加密
* 迁移静态内容到 S3
    * 用户文件
    * JS
    * CSS
    * 图片
    * 视频

#### 迁移 MySQL 数据库到独立机器上

* 考虑使用类似 RDS 的服务来管理 **MySQL 数据库**
    * 简单的管理，扩展
    * 多个可用区域
    * 空闲时加密

#### 系统安全

* 在传输和空闲时对数据进行加密
* 使用虚拟私有云
    * 为单个 **Web 服务器** 创建一个公共子网，这样就可以发送和接收来自 internet 的流量
    * 为其他内容创建一个私有子网，禁止外部访问
    * 在每个组件上只为白名单 IP 打开端口
* 这些相同的模式应当在新的组件的实现中实践

**折中方案, 可选方案, 和其他细节:**

* 查阅 [安全](https://github.com/donnemartin/system-design-primer#security) 章节

### 用户+++

![Imgur](http://i.imgur.com/raoFTXM.png) 

#### 假设

我们的 **基准/负载测试** 和 **性能测试** 显示，在高峰时段，我们的单一 **Web服务器** 存在瓶颈，导致响应缓慢，在某些情况下还会宕机。随着服务的成熟，我们也希望朝着更高的可用性和冗余发展。

#### 目标

* 下面的目标试图用 **Web服务器** 解决扩展问题
    * 基于 **基准/负载测试** 和 **分析**，你可能只需要实现其中的一两个技术
* 使用 [**横向扩展**](https://github.com/donnemartin/system-design-primer#horizontal-scaling) 来处理增加的负载和单点故障
    * 添加 [**负载均衡器**](https://github.com/donnemartin/system-design-primer#load-balancer) 例如 Amazon 的 ELB 或 HAProxy
        * ELB 是高可用的
        * 如果你正在配置自己的 **负载均衡器**, 在多个可用区域中设置多台服务器用于 [双活](https://github.com/donnemartin/system-design-primer#active-active) 或 [主被](https://github.com/donnemartin/system-design-primer#active-passive) 将提高可用性
        * 终止在 **负载平衡器** 上的SSL，以减少后端服务器上的计算负载，并简化证书管理
    * 在多个可用区域中使用多台 **Web服务器**
    * 在多个可用区域的 [**主-从 故障转移**](https://github.com/donnemartin/system-design-primer#master-slave-replication) 模式中使用多个 **MySQL** 实例来改进冗余
* 分离 **Web 服务器** 和 [**应用服务器**](https://github.com/donnemartin/system-design-primer#application-layer) 
    * 独立扩展和配置每一层
    * **Web 服务器** 可以作为 [**反向代理**](https://github.com/donnemartin/system-design-primer#reverse-proxy-web-server) 
    * 例如, 你可以添加 **应用服务器** 处理 **读 API** 而另外一些处理 **写 API**
* 将静态（和一些动态）内容转移到 [**内容分发网络 (CDN) **](https://github.com/donnemartin/system-design-primer#content-delivery-network) 例如 CloudFront 以减少负载和延迟

**折中方案, 可选方案, 和其他细节:**

* 查阅以上链接获得更多细节

### 用户+++

![Imgur](http://i.imgur.com/OZCxJr0.png) 

**注意：** **内部负载均衡** 不显示以减少混乱

#### 假设

我们的 **性能/负载测试** 和 **性能测试** 显示我们读操作频繁（100:1 的读写比率），并且数据库在高读请求时表现很糟糕。

#### 目标

* 下面的目标试图解决 **MySQL数据库** 的伸缩性问题
    * * 基于 **基准/负载测试** 和 **分析**，你可能只需要实现其中的一两个技术
* 将下列数据移动到一个 [**内存缓存**](https://github.com/donnemartin/system-design-primer#cache) ，例如弹性缓存，以减少负载和延迟：
    * **MySQL** 中频繁访问的内容
        * 首先, 尝试配置 **MySQL 数据库** 缓存以查看是否足以在实现 **内存缓存** 之前缓解瓶颈
    * 来自 **Web 服务器** 的会话数据
        * **Web 服务器** 变成无状态的, 允许 **自动伸缩**
    * 从内存中读取 1 MB 内存需要大约 250 微秒，而从SSD中读取时间要长 4 倍，从磁盘读取的时间要长 80 倍。<sup><a href=https://github.com/donnemartin/system-design-primer#latency-numbers-every-programmer-should-know>1</a></sup>
* 添加 [**MySQL 读取副本**](https://github.com/donnemartin/system-design-primer#master-slave-replication) 来减少写主线程的负载
* 添加更多 **Web 服务器** and **应用服务器** 来提高响应

**折中方案, 可选方案, 和其他细节:**

* 查阅以上链接获得更多细节

#### 添加 MySQL 读取副本

* 除了添加和扩展 **内存缓存**，**MySQL 读副本服务器** 也能够帮助缓解在 **MySQL 写主服务器** 的负载。
* 添加逻辑到 **Web 服务器** 来区分读和写操作
* 在 **MySQL 读副本服务器** 之上添加 **负载均衡器** （不是为了减少混乱）
* 大多数服务都是读取负载大于写入负载

**折中方案, 可选方案, 和其他细节:**

* 查阅 [关系型数据库管理系统 (RDBMS) ](https://github.com/donnemartin/system-design-primer#relational-database-management-system-rdbms) 章节

### 用户++++

![Imgur](http://i.imgur.com/3X8nmdL.png) 

#### 假设

**基准/负载测试** 和 **分析** 显示，在美国，正常工作时间存在流量峰值，当用户离开办公室时，流量骤降。我们认为，可以通过真实负载自动转换服务器数量来降低成本。我们是一家小商店，所以我们希望 DevOps 尽量自动化地进行 **自动伸缩** 和通用操作。

#### 目标

* 根据需要添加 **自动扩展**
    * 跟踪流量高峰
    * 通过关闭未使用的实例来降低成本
* 自动化 DevOps
    * Chef, Puppet, Ansible 工具等
* 继续监控指标以解决瓶颈
    * **主机水平** - 检查一个 EC2 实例
    * **总水平** - 检查负载均衡器统计数据
    * **日志分析** - CloudWatch, CloudTrail, Loggly, Splunk, Sumo
    * **外部站点的性能** - Pingdom or New Relic
    * **处理通知和事件** - PagerDuty
    * **错误报告** - Sentry

#### 添加自动扩展

* 考虑使用一个托管服务，比如AWS **自动扩展**
    * 为每个 **Web 服务器** 创建一个组，并为每个 **应用服务器** 类型创建一个组，将每个组放置在多个可用区域中
    * 设置最小和最大实例数
    * 通过 CloudWatch 来扩展或收缩
        * 可预测负载的简单时间度量
        * 一段时间内的指标：
            * CPU 负载
            * 延迟
            * 网络流量
            * 自定义指标
    * 缺点
        * 自动扩展会引入复杂性
        * 可能需要一段时间才能适当扩大规模，以满足增加的需求，或者在需求下降时缩减规模

### 用户+++++

![Imgur](http://i.imgur.com/jj3A5N8.png) 

**注释：** **自动伸缩** 组不显示以减少混乱

#### 假设

当服务继续向着限制条件概述的方向发展，我们反复地运行 **基准/负载测试** 和 **分析** 来进一步发现和定位新的瓶颈。

#### 目标

由于问题的约束，我们将继续提出扩展性的问题：

* 如果我们的 **MySQL 数据库** 开始变得过于庞大, 我们可能只考虑把数据在数据库中存储一段有限的时间, 同时在例如 Redshift 这样的数据仓库中存储其余的数据
    * 像 Redshift 这样的数据仓库能够轻松处理每月 1TB 的新内容
* 平均每秒 40,000 次的读取请求, 可以通过扩展 **内存缓存** 来处理热点内容的读取流量，这对于处理不均匀分布的流量和流量峰值也很有用
    * **SQL读取副本** 可能会遇到处理缓存未命中的问题, 我们可能需要使用额外的 SQL 扩展模式
* 对于单个 **SQL 写主-从** 模式来说，平均每秒 400 次写操作（明显更高）可能会很困难，同时还需要更多的扩展技术

SQL 扩展模型包括：

* [集合](https://github.com/donnemartin/system-design-primer#federation) 
* [分片](https://github.com/donnemartin/system-design-primer#sharding) 
* [反范式](https://github.com/donnemartin/system-design-primer#denormalization) 
* [SQL 调优](https://github.com/donnemartin/system-design-primer#sql-tuning) 

为了进一步处理高读和写请求，我们还应该考虑将适当的数据移动到一个 [**NoSQL数据库**](https://github.com/donnemartin/system-design-primer#nosql) ，例如 DynamoDB。

我们可以进一步分离我们的 [**应用服务器**](https://github.com/donnemartin/system-design-primer#application-layer) 以允许独立扩展。不需要实时完成的批处理任务和计算可以通过 Queues 和 Workers 异步完成：

* 以照片服务为例，照片上传和缩略图的创建可以分开进行
    * **客户端** 上传图片
    * **应用服务器** 推送一个任务到 **队列** 例如 SQS
    * EC2 上的 **Worker 服务** 或者 Lambda 从 **队列** 拉取 work，然后：
        * 创建缩略图
        * 更新 **数据库**
        * 在 **对象存储** 中存储缩略图

**折中方案, 可选方案, 和其他细节:**

* 查阅以上链接获得更多细节

## 额外的话题

> 根据问题的范围和剩余时间，还需要深入讨论其他问题。

### SQL 扩展模式

* [读取副本](https://github.com/donnemartin/system-design-primer#master-slave-replication) 
* [集合](https://github.com/donnemartin/system-design-primer#federation) 
* [分区](https://github.com/donnemartin/system-design-primer#sharding) 
* [反规范化](https://github.com/donnemartin/system-design-primer#denormalization) 
* [SQL 调优](https://github.com/donnemartin/system-design-primer#sql-tuning) 

#### NoSQL

* [键值存储](https://github.com/donnemartin/system-design-primer#key-value-store) 
* [文档存储](https://github.com/donnemartin/system-design-primer#document-store) 
* [宽表存储](https://github.com/donnemartin/system-design-primer#wide-column-store) 
* [图数据库](https://github.com/donnemartin/system-design-primer#graph-database) 
* [SQL vs NoSQL](https://github.com/donnemartin/system-design-primer#sql-or-nosql) 

### 缓存

* 缓存到哪里
    * [客户端缓存](https://github.com/donnemartin/system-design-primer#client-caching) 
    * [CDN 缓存](https://github.com/donnemartin/system-design-primer#cdn-caching) 
    * [Web 服务缓存](https://github.com/donnemartin/system-design-primer#web-server-caching) 
    * [数据库缓存](https://github.com/donnemartin/system-design-primer#database-caching) 
    * [应用缓存](https://github.com/donnemartin/system-design-primer#application-caching) 
* 缓存什么
    * [数据库请求层缓存](https://github.com/donnemartin/system-design-primer#caching-at-the-database-query-level) 
    * [对象层缓存](https://github.com/donnemartin/system-design-primer#caching-at-the-object-level) 
* 何时更新缓存
    * [预留缓存](https://github.com/donnemartin/system-design-primer#cache-aside) 
    * [完全写入](https://github.com/donnemartin/system-design-primer#write-through) 
    * [延迟写 (写回) ](https://github.com/donnemartin/system-design-primer#write-behind-write-back) 
    * [事先更新](https://github.com/donnemartin/system-design-primer#refresh-ahead) 

### 异步性和微服务

* [消息队列](https://github.com/donnemartin/system-design-primer#message-queues) 
* [任务队列](https://github.com/donnemartin/system-design-primer#task-queues) 
* [回退压力](https://github.com/donnemartin/system-design-primer#back-pressure) 
* [微服务](https://github.com/donnemartin/system-design-primer#microservices) 

### 沟通

* 关于折中方案的讨论:
    * 客户端的外部通讯 - [遵循 REST 的 HTTP APIs](https://github.com/donnemartin/system-design-primer#representational-state-transfer-rest) 
    * 内部通讯 - [RPC](https://github.com/donnemartin/system-design-primer#remote-procedure-call-rpc) 
* [服务探索](https://github.com/donnemartin/system-design-primer#service-discovery) 

### 安全性

参考 [安全章节](https://github.com/donnemartin/system-design-primer#security) 

### 延迟数字指标

查阅 [每个程序员必懂的延迟数字](https://github.com/donnemartin/system-design-primer#latency-numbers-every-programmer-should-know) 

### 正在进行

* 继续基准测试并监控你的系统以解决出现的瓶颈问题
* 扩展是一个迭代的过程