分布式架构策略思考

 

一直在了解互联网的大数据高并发的架构，以及所采用的各种优化策略。

在建设初期，可以先从两方面进行考虑：

 

一、数据库设计策略。从数据库的扩展性来说，是考虑数据可以方便的进行垂直划分和水平划分，即：

 

垂直切分（Vertical Partition/Sharding）:就是把不同格式的数据，存储到不同的数据库，也叫分库

水平切分（Horizontal Partition/Sharding）:就是把相同的数据格式的数据，存储到不同的数据库，本文将侧重这点进行讲述，也叫分表

要理解和记忆这两种切分方式，可以大脑回忆一下你的数据库表，横向是字段说明，竖向是记录数据，因此，垂直切分意味是要划垂直的线将表的字段分成几块，也即一张表分成N张不同字段的表；水平切分意味着水平划线，将数据记录分成几块，各块的数据字段其实是一样的，只是记录数值不同。

 

 

1.考虑到后期数据量大的情况。在数据库设计时就要考虑分库，比如同样是新闻信息，就考虑为时政新闻、娱乐新闻

、体育新闻等等建立各自的新闻表，从而达到方便存储的目的

 

2.考虑到中后期访问量大的情况。设计时考虑分表，比如对娱乐新闻，可以根据日期，人物等字段拆分成多种表来存储，从而提高查询的速率。

 

3、综合上面2种情况，可以综合使用。当数据量达千万，并发量上万的适合，考虑建立缓存表。就是在实际表和用户之间在搭建一个临时表，访问数据时，首先访问临时表，如果不存在，则进入实际表中获取，然后放入缓存表中，同时会通过后台线程，定时将缓存表数据同步到实际数据库中，同步时间可以针对系统要求来进行。

 

二、程序优化策略。搭建系统，需要认真考虑选择合适框架，当然公司或者个人的时间能力精力都够多的话，可以考虑自己开发系统框架。

 

1.框架建设

1）.Structs2+Spring3+Hibernate3 这3个框架搭建的系统每一年都在更新，不断有变化和进步，这种搭配最适合构建企业信息系统，而要应用于互联网大访问量和高并发量的Web系统， 还是比较吃力，需要进一步采 取多种优化策略，如静态化，缓存数据，JS压缩等等。

 

2）.Spring MVC 根据网上对当前热门的几个框架的测试信息得出，Spring的controller还是比Structs的效率高一点，Spring的数据库操作手段Jdbctemplate是对Java的JDBC的简单封装，操作SQL效率是肯定比Structs结合Hibernate效率高。

 

3）.Spring+Hibernate 该配合的架构访问效率和开发效率都比较不错，适合企业开发和互联网开发。

 

4）.Spring+JPA(Hibernate) 该配合框架效率在目前开看，效率非常不错，最合适互联网应用，个人非常推荐。

 

2.静态化。推荐使用的框架有freemaker和velocity。

 

3.数据缓存。