百万级访问网站前期的技术准备（中）

七、数据库

几乎所有操作最后都要落到数据库身上，它又最难扩展（存储也挺难）。对于mysql，什么样的表用myisam，什么样的表用innodb，在开发之前要确定。复制策略、分片策略，也要确定。表引擎方面，一般，更新不多、不需要事务的表可以用myisam，需要行锁定、事务支持的，用innodb。myisam的锁表不一定是性能低下的根源，innodb也不一定全是行锁，具体细节要多看相关的文档，熟悉了引擎特性才能用的更好。现代WEB应用越来越复杂了，我们设计表结构时常常设计很多冗余，虽然不符合传统范式，但为了速度考虑还是值得的，要求高的情况下甚至要杜绝联合查询。编程时得多注意数据一致性。

复制策略方面，多主多从结构也最好一开始就设计好，代码直接按照多主多从来编写，用一些小技巧来避免复制延时问题，并且还要解决多数据库数据是否一致，可以自己写或者找现成的运维工具。

分片策略。总会有那么几个表数据量超大，这时分片必不可免。分片有很多策略，从简单的分区到根据热度自动调整，依照具体业务选择一个适合自己的。避免自增ID作为主键，不利于分片。

用存储过程是比较难扩展的，这种情形多发生于传统C/S，特别是OA系统转换过来的开发人员。低成本网站不是一两台小型机跑一个数据库处理所有业务的模式，是机海作战。方便水平扩展比那点预分析时间和网络传输流量要重要的多的多。

NoSQL。这只是一个概念。实际应用中，网站有着越来越多的密集写操作、上亿的简单关系数据读取、热备等，这都不是传统关系数据库所擅长的，于是就产生了很多非关系型数据库，比如Redis/TC&TT/MongoDB/Memcachedb等，在测试中，这些几乎都达到了每秒至少一万次的写操作，内存型的甚至5万以上。例如MongoDB，几句配置就可以组建一个复制+自动分片+failover的环境，文档化的存储也简化了传统设计库结构再开发的模式。很多业务是可以用这类数据库来替代mysql的。

八、缓存。

数据库很脆弱，一定要有缓存在前面挡着，其实我们优化速度，几乎就是优化缓存，能用缓存的地方，就不要再跑到后端数据库那折腾。缓存有持久化缓存、内存缓存，生成静态页面是最容易理解的持久化缓存了，还有很多比如varnish的分块缓存、前面提到的memcachedb等，内存缓存，memcached首当其冲。缓存更新可用被动更新和主动更新。被动更新的好处是设计简单，缓存空了就自动去数据库取数据再把缓存填上，但容易引发雪崩效应，一旦缓存大面积失效，数据库的压力直线上升很可能挂掉。主动缓存可避免这点但是可能引发程序取不到数据的问题。这两者之间如何配合，程序设计要多动脑筋。

九、队列。

用户一个操作很可能引发一系列资源和功能的调动，这些调动如果同时发生，压力无法控制，用户体验也不好，可以把这样一些操作放入队列，由另几个模块去异步执行，例如发送邮件，发送手机短信。开源队列服务器很多，性能要求不高用数据库当做队列也可以，只要保证程序读写队列的接口不变，底层队列服务可随时更换就可以，类似Zend Framework里的Zend_Queue类，java.util.Queue接口等。

十、文件存储。

除了结构化数据，我们经常要存放其他的数据，像图片之类的。这类数据数量繁多、访问量大。典型的就是图片，从用户头像到用户上传的照片，还要生成不同的缩略图尺寸。存储的分布几乎跟数据库扩展一样艰难。不使用专业存储的情况下，基本都是靠自己的NAS。这就涉及到结构。拿图片存储举例，图片是非常容易产生热点的，有些图片上传后就不再有人看，有些可能每天被访问数十万次，而且大量小文件的异步备份也很耗费时间。

为了将来图片走cdn做准备，一开始最好就将图片的域名分开，且不用主域名。很多网站都将cookie设置到了.domain.ltd，如果图片也在这个域名下，很可能因为cookie而造成缓存失效，并且占多余流量，还可能因为浏览器并发线程限制造成访问缓慢。

如果用普通的文件系统存储图片，有一个简单的方法。计算文件的hash值，比如md5，以结果第一位作为第一级目录，这样第一级有16个目录。从0到F，可以把这个字母作为域名，0.yourimg.com到f.yourimg.com（客户端dns压力会增大），还可以扩展到最多16个NAS集群上。第二级可用年月例如，201011，第三级用日，第四级可选，根据上传量，比如am/pm，甚至小时。最终的目录结构可能会是 e/201008/25/am/e43ae391c839d82801920cf.jpg。rsync备份时可以用脚本只同步某年某日某时的文件，避免计算大量文件带来的开销。当然最好是能用专门的分布式文件系统或更专业点的存储解决方案。