服务器经典架构

服务器经典架构

服务器经典架构是指在长期的服务器技术发展过程中，被广泛采用且具有代表性的一系列架构模式，这些架构模式在不同的应用场景和需求下发挥着重要作用，为各类网络服务和企业应用提供了稳定、高效的运行基础。

常见服务器经典架构类型

（一）两层架构

• 架构组成：
  • 客户端：通常是用户直接交互的终端设备，如个人电脑、移动设备等，它负责向服务器发起请求，例如提交表单数据、查询信息等。
  • 服务器端：主要处理客户端的请求，包括业务逻辑处理、数据存储和检索等操作，服务器接收到客户端请求后，按照预定的业务规则进行处理,然后将结果返回给客户端。
• 工作流程示例（以简单的网页浏览为例）：
  |步骤|客户端操作|服务器端操作|
  |—|—|—|
  |1|用户在浏览器中输入网址（如https://example.com）|服务器接收到请求，解析网址，确定要返回的资源（如网页文件）|
  |2|浏览器向服务器发送HTTP请求，要求获取网页内容|服务器查找对应的网页文件，读取文件内容，并准备将其发送回客户端|
  |3|服务器将网页文件（包含HTML、CSS、JavaScript等）以HTTP响应的形式发送给客户端|浏览器接收到响应,解析网页内容并呈现给用户|
• 优缺点：
  • 优点：结构简单，易于理解和开发，对于一些简单的应用，如小型网站、简单的工具类应用等,两层架构能够快速搭建并投入使用。
  • 缺点：随着业务复杂度的增加，服务器端的负担会越来越重，所有的业务逻辑和数据处理都集中在服务器端，当客户端数量增多或者业务逻辑变得复杂时,服务器的性能和可扩展性会受到限制。

（二）三层架构

• 架构组成：
  • 表示层（客户端）：主要负责用户界面和与用户交互的部分，它接收用户的输入，如鼠标点击、键盘输入等，并将这些操作转化为请求发送给业务逻辑层，在一个企业级管理系统中，客户端可以是带有各种表单和按钮的网页界面,员工通过这个界面输入数据和查询信息。
  • 业务逻辑层（中间层）：这是整个架构的核心部分，它处理具体的业务逻辑，在电商系统中，业务逻辑层负责处理订单的创建、支付流程、库存管理等复杂的业务规则，它接收表示层传来的请求，按照业务需求进行计算、验证和处理,然后调用数据访问层来获取或存储数据。
  • 数据访问层（底层）：负责与数据库或其他数据存储系统进行交互，它执行数据的增删改查操作，将业务逻辑层需要的数据从数据库中提取出来，或者将处理后的数据存储到数据库中，在数据库中查询商品信息、更新用户订单状态等操作都在这一层完成。
• 工作流程示例（以电商系统下单为例）：
  |步骤|表示层操作|业务逻辑层操作|数据访问层操作|
  |—|—|—|—|
  |1|用户在电商平台网页上选择商品并点击“下单”按钮|接收下单请求，验证用户信息、商品库存等业务逻辑|查询商品库存表，检查所选商品是否有货|
  |2|将订单信息（如商品名称、数量、收货地址等）发送给业务逻辑层|根据验证结果，若库存充足，则生成订单编号，计算总价等订单详细信息|将订单信息插入到订单表中，更新商品库存表（减少相应商品库存）|
  |3|业务逻辑层处理完成，将订单确认信息返回给表示层|将订单确认页面（包含订单号、总价等信息）呈现给用户|无（等待下一次数据操作请求）|
• 优缺点：
  • 优点：分层清晰，各层职责明确，这种架构使得开发人员可以专注于每一层的开发，提高了代码的可维护性和可扩展性，当业务逻辑发生变化时，只需要修改业务逻辑层，而不需要大幅度改动表示层和数据访问层，不同的层可以分别进行优化，例如对数据访问层可以进行数据库性能优化,对业务逻辑层可以进行算法优化等。
  • 缺点：相对于两层架构，三层架构的结构相对复杂，开发和部署的成本较高，各层之间的通信会增加一定的系统开销，需要进行合理的设计和优化,以避免性能瓶颈。

（三）分布式架构

• 架构组成：
  • 多个节点服务器：分布式架构将业务功能分布到多个服务器节点上，这些节点可以根据不同的功能或业务模块进行划分，例如有的节点负责用户认证、有的节点负责数据处理、有的节点负责文件存储等，每个节点都可以独立运行,并且可以通过网络进行通信和协作。
  • 负载均衡器：为了合理地分配客户端请求到各个节点服务器，通常会使用负载均衡器，负载均衡器可以根据一定的算法（如轮询、加权轮询、最小连接数等）将请求分发到不同的节点，以避免某个节点过载,提高系统的整体性能和可用性。
  • 分布式存储系统：用于存储大量的数据，它可以将数据分散存储在多个存储节点上，并且提供数据冗余和恢复机制，以保证数据的可靠性和可用性，在大型互联网公司中，会使用分布式文件系统（如HDFS）来存储海量的用户数据、图片、视频等文件。
• 工作流程示例（以大型网站为例）：
  |步骤|客户端操作|负载均衡器操作|节点服务器操作|
  |—|—|—|—|
  |1|用户在浏览器中输入大型网站网址（如https://largewebsite.com）|负载均衡器接收到请求，根据负载均衡算法选择一个合适的节点服务器（如根据当前各节点的连接数，选择连接数最少的节点）|选定的节点服务器接收到来自负载均衡器的请求，开始处理请求（如解析用户请求，查询相关数据等）|
  |2|浏览器向负载均衡器发送HTTP请求|负载均衡器将请求转发给选定的节点服务器|节点服务器按照业务逻辑处理请求，可能需要从分布式存储系统中读取数据（如用户个人信息、文章内容等），或者与其他节点服务器进行通信（如调用其他服务接口）|
  |3|节点服务器处理完请求，将结果返回给负载均衡器|负载均衡器将结果转发回客户端|浏览器接收到响应,呈现网页内容给用户|
• 优缺点：
  • 优点：具有高度的可扩展性，可以轻松地添加或移除节点服务器来应对不断增长的业务需求，系统的稳定性和可靠性较高，因为即使某个节点出现故障，其他节点仍然可以继续提供服务，能够充分利用多台服务器的资源，提高系统的整体性能,尤其适合处理大规模的并发请求和海量数据处理。
  • 缺点：架构复杂，设计和实现的难度较大，需要解决节点之间的通信、数据一致性、分布式事务等诸多问题，对运维人员的要求较高,需要具备分布式系统管理和维护的技能。

相关问题与解答

问题1：两层架构和三层架构在实际应用中如何选择？

答：如果应用比较简单，业务逻辑相对单一，对系统的可扩展性和复杂度要求不高，例如一些小型的内部工具或简单的展示型网站，两层架构可能就足够了，它开发成本低、速度快，如果应用业务逻辑复杂，需要良好的分层和解耦以提高代码的可维护性、可扩展性，或者预计未来业务会有较多的扩展和变化，那么三层架构是更好的选择，三层架构虽然初期开发和部署成本稍高,但能更好地应对复杂的业务场景和长期的发展需求。

问题2：分布式架构中如何保证数据一致性？

答：在分布式架构中，保证数据一致性是一个复杂的问题，一种常见的方法是使用分布式事务协议，如两阶段提交（2PC）或三阶段提交（3PC）协议，这些协议通过在多个节点之间协调事务的提交或回滚，来确保数据的一致性，也可以采用基于数据版本的一致性模型，例如乐观锁或悲观锁机制，乐观锁假设数据冲突的概率较低，在更新数据时先检查数据版本，若版本符合预期则进行更新，否则重新尝试，悲观锁则是在读取数据时就锁定数据，直到事务完成才释放锁，以防止其他事务对数据的并发修改，还有一些分布式数据库提供了强一致性或最终一致性的保障机制，开发人员可以根据具体的业务需求选择合适的