当为大家描述我们的整体服务架构时，最常见的两个问题是：
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为什么采用结构化方式将数据存储在SQL数据库中，而不使用NoSQL平台？
为什么自己维护数据中心，而不将Evernote托管到云服务提供商？
这两个问题都很有趣，我们先来探讨第一个。
对特定的应用而言，相比一个单一的SQL实例，一个现代的键值存储引擎具备显著的性能优势和可扩展性。
CREATE TABLE notebooks ( id int UNSIGNED NOT NULL PRIMARY KEY, guid binary(16) NOT NULL, user_id int UNSIGNED NOT NULL, name varchar(100) COLLATE utf8_bin NOT NULL, ... ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8; CREATE TABLE notes ( id int UNSIGNED NOT NULL PRIMARY KEY, guid binary(16) NOT NULL, user_id int UNSIGNED NOT NULL, notebook_id int UNSIGNED NOT NULL, title varchar(255) NOT NULL, ... FOREIGN KEY (notebook_id) REFERENCES notebooks(id) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
如果你在Windows客户端上创建了一个名为“Cooking”的记事本，并立即在其中粘贴了一个名为“Quick Tomato Sauce”的食谱，客户端会立刻进行如下同步：
调用NoteStore.createNotebook() 请求服务器创建记事本，并返回以创建记事本的GUID。
通过指定记事本的GUID，调用NoteStore.createNote()在记事本中创建笔记。
每次API调用都通过SQL事物予以实现，可以让客户端完全信任服务器的任何提示。ACID兼容的数据库可以做到这些：
原子性（Atomicity）：如果API调用成功，那么所有的改动都会保存；如果API调用失败，所有的改动都不会提交。
一致性（Consistency）： 在API调用完成后，所有的账户都可用，并能保证内部状态的一致性。每篇笔记都与记事本相关联，以避免出现孤立项。数据库不允许删除关联有记事的记事本，这得感谢FOREIGN KEY约束。
持久性（Durability）：当服务器发送记事本已创建完毕的回执后，客户端会认为它的存在具有持久性，以便进行后续的操作。变更的持久性，可以让客户端知道在任何时刻对服务状态的影响都能保持一致性。
对我们的同步协议而言，持久性最为重要。如果客户端不能确定服务器端的变更具有持久性，那么协议将会变得复杂而低效。
“大数据”问题
得益于事务处理的数据库的ACID属性，同样使得数据集非常难以扩展，以超出单台服务器的范围。数据库集群和多主复制技术并不理想，键值存储为实现可扩展性提供了一条捷径。
所幸，Evernote暂时不需要考虑这个问题。即便是我们有近10亿的笔记，和近20亿的资源文件，这也并不能称得上是一个大数据集。通过按用户分区，它被划分成了2千万个独立的数据集。
我们尚未遇到所谓“大数据”引发的问题，倒是遇到了许多“中数据”的存储问题，这就是通过规整分区形成的分片存储架构。
也许以后……
我们对新的存储系统非常感兴趣，非常乐意应用在哪些对ACID要求不强，但确实需要横向扩展的新项目中。例如，我们的报告分析系统已经逐渐超出了MySQL平台的承受力，需要被更快、更先进的系统所取代。
我们现在对以Evernote用户元数据为基础的MySQL分片存储颇为满意，尽管这不会引起那些IT弄潮儿的兴趣。
nosql是not only sql的意思。是近今年新发展起来的存储系统。当前使用最多的是key-value模型，用于处理超大规模的数据。
以下是摘自百度百科中的一部分
NoSQL 是非关系型数据存储的广义定义。它打破了长久以来关系型数据库与ACID理论大一统的局面。NoSQL 数据存储不需要固定的表结构，通常也不存在连接操作。在大数据存取上具备关系型数据库无法比拟的性能优势。该术语在 2009 年初得到了广泛认同。
当今的应用体系结构需要数据存储在横向伸缩性上能够满足需求。而 NoSQL 存储就是为了实现这个需求。Google 的BigTable与Amazon的Dynamo是非常成功的商业 NoSQL 实现。一些开源的 NoSQL 体系，如Facebook 的Cassandra， Apache 的HBase，也得到了广泛认同。从这些NoSQL项目的名字上看不出什么相同之处：Hadoop、Voldemort、Dynomite，还有其它很多。
NoSQL与关系型数据库设计理念比较
关系型数据库中的表都是存储一些格式化的数据结构，每个元组字段的组成都一样，即使不是每个元组都需要所有的字段，但数据库会为每个元组分配所有的字段，这样的结构可以便于表与表之间进行连接等操作，但从另一个角度来说它也是关系型数据库性能瓶颈的一个因素。而非关系型数据库以键值对存储，它的结构不固定，每一个元组可以有不一样的字段，每个元组可以根据需要增加一些自己的键值对，这样就不会局限于固定的结构，可以减少一些时间和空间的开销。
1. 大型网站系统的特点
2. 大型网站架构演化历程
2.1. 初始阶段架构
问题：网站运营初期，访问用户少，一台服务器绰绰有余。
特征：应用程序、数据库、文件等所有的资源都在一台服务器上。
描述：通常服务器操作系统使用 linux，应用程序使用 PHP 开发，然后部署在 Apache 上，数据库使用 Mysql，通俗称为 LAMP。汇集各种免费开源软件以及一台廉价服务器就可以开始系统的发展之路了。
2.2. 应用服务和数据服务分离
问题：越来越多的用户访问导致性能越来越差，越来越多的数据导致存储空间不足，一台服务器已不足以支撑。
特征：应用服务器、数据库服务器、文件服务器分别独立部署。
描述：三台服务器对性能要求各不相同：应用服务器要处理大量业务逻辑，因此需要更快更强大的 CPU；数据库服务器需要快速磁盘检索和数据缓存，因此需要更快的硬盘和更大的内存；文件服务器需要存储大量文件，因此需要更大容量的硬盘。
2.3. 使用缓存改善性能
问题：随着用户逐渐增多，数据库压力太大导致访问延迟。
特征：由于网站访问和财富分配一样遵循二八定律：80% 的业务访问集中在 20% 的数据上。将数据库中访问较集中的少部分数据缓存在内存中，可以减少数据库的访问次数，降低数据库的访问压力。
描述：缓存分为两种：应用服务器上的本地缓存和分布式缓存服务器上的远程缓存，本地缓存访问速度更快，但缓存数据量有限，同时存在与应用程序争用内存的情况。分布式缓存可以采用集群方式，理论上可以做到不受内存容量限制的缓存服务。
2.4. 使用应用服务器集群
问题：使用缓存后，数据库访问压力得到有效缓解。但是单一应用服务器能够处理的请求连接有限，在访问高峰期，成为瓶颈。
特征：多台服务器通过负载均衡同时向外部提供服务，解决单一服务器处理能力和存储空间不足的问题。
描述：使用集群是系统解决高并发、海量数据问题的常用手段。通过向集群中追加资源，提升系统的并发处理能力，使得服务器的负载压力不再成为整个系统的瓶颈。
2.5. 数据库读写分离
问题：网站使用缓存后，使绝大部分数据读操作访问都可以不通过数据库就能完成，但是仍有一部分读操作和全部的写操作需要访问数据库，在网站的用户达到一定规模后，数据库因为负载压力过高而成为网站的瓶颈。
特征：目前大部分的主流数据库都提供主从热备功能，通过配置两台数据库主从关系，可以将一台数据库服务器的数据更新同步到一台服务器上。网站利用数据库的主从热备功能，实现数据库读写分离，从而改善数据库负载压力。
描述：应用服务器在写操作的时候，访问主数据库，主数据库通过主从复制机制将数据更新同步到从数据库。这样当应用服务器在读操作的时候，访问从数据库获得数据。为了便于应用程序访问读写分离后的数据库，通常在应用服务器端使用专门的数据访问模块，使数据库读写分离的对应用透明。
2.6. 反向代理和 CDN 加速
问题：中国网络环境复杂，不同地区的用户访问网站时，速度差别也极大。
特征：采用 CDN 和反向代理加快系统的静态资源访问速度。
描述：CDN 和反向代理的基本原理都是缓存，区别在于 CDN 部署在网络提供商的机房，使用户在请求网站服务时，可以从距离自己最近的网络提供商机房获取数据；而反向代理则部署在网站的中心机房，当用户请求到达中心机房后，首先访问的服务器时反向代理服务器，如果反向代理服务器中缓存着用户请求的资源，就将其直接返回给用户。
2.7. 分布式文件系统和分布式数据库
问题：随着大型网站业务持续增长，数据库经过读写分离，从一台服务器拆分为两台服务器，依然不能满足需求。
特征：数据库采用分布式数据库，文件系统采用分布式文件系统。
描述：分布式数据库是数据库拆分的最后方法，只有在单表数据规模非常庞大的时候才使用。不到不得已时，更常用的数据库拆分手段是业务分库，将不同的业务数据库部署在不同的物理服务器上。
2.8. 使用 NoSQL 和搜索引擎
问题：随着网站业务越来越复杂，对数据存储和检索的需求也越来越复杂。
特征：系统引入 NoSQL 数据库及搜索引擎。
描述：NoSQL 数据库及搜索引擎对可伸缩的分布式特性具有更好的支持。应用服务器通过统一数据访问模块访问各种数据，减轻应用程序管理诸多数据源的麻烦。
2.9. 业务拆分
问题：大型网站的业务场景日益复杂，分为多个产品线。
特征：采用分而治之的手段将整个网站业务分成不同的产品线。系统上按照业务进行拆分改造，应用服务器按照业务区分进行分别部署。
描述：应用之间可以通过超链接建立关系，也可以通过消息队列进行数据分发，当然更多的还是通过访问同一个数据存储系统来构成一个关联的完整系统。
纵向拆分：将一个大应用拆分为多个小应用，如果新业务较为独立，那么就直接将其设计部署为一个独立的 Web 应用系统。纵向拆分相对较为简单，通过梳理业务，将较少相关的业务剥离即可。
横向拆分：将复用的业务拆分出来，独立部署为分布式服务，新增业务只需要调用这些分布式服务横向拆分需要识别可复用的业务，设计服务接口，规范服务依赖关系。
2.10. 分布式服务
问题：随着业务越拆越小，存储系统越来越庞大，应用系统整体复杂程度呈指数级上升，部署维护越来越困难。由于所有应用要和所有数据库系统连接，最终导致数据库连接资源不足，拒绝服务。
特征：公共业务提取出来，独立部署。由这些可复用的业务连接数据库，通过分布式服务提供共用业务服务。
3. 大型网站架构模式
3.1. 分层
大型网站架构中常采用分层结构，将软件系统分为应用层、服务层、数据层：
分层架构的约束：禁止跨层次的调用（应用层直接调用数据层）及逆向调用（数据层调用服务层，或者服务层调用应用层）。
分层结构内部还可以继续分层，如应用可以再细分为视图层和业务逻辑层；服务层也可以细分为数据接口层和逻辑处理层。
3.2. 分割
将不同的功能和服务分割开来，包装成高内聚低耦合的模块单元。这有助于软件的开发和维护，便于不同模块的分布式部署，提高网站的并发处理能力和功能扩展能力。
3.3. 分布式
大于大型网站，分层和分割的一个主要目的是为了切分后的模块便于分布式部署，即将不同模块部署在不同的服务器上，通过远程调用协同工作。
分布式意味可以用更多的机器工作，那么 CPU、内存、存储资源也就更丰富，能够处理的并发访问和数据量就越大，进而能够为更多的用户提供服务。
分布式也引入了一些问题：
常用的分布式方案：
3.4. 集群
集群即多台服务器部署相同应用构成一个集群，通过负载均衡设备共同对外提供服务。
集群需要具备伸缩性和故障转移机制：伸缩性是指可以根据用户访问量向集群添加或减少机器；故障转移是指，当某台机器出现故障时，负载均衡设备或失效转移机制将请求转发到集群中的其他机器上，从而不影响用户使用。
3.5. 缓存
缓存就是将数据存放在距离最近的位置以加快处理速度。缓存是改善软件性能的第一手段。
网站应用中，缓存除了可以加快数据访问速度以外，还可以减轻后端应用和数据存储的负载压力。
常见缓存手段：
使用缓存有两个前提：
3.6. 异步
软件发展的一个重要目标和驱动力是降低软件耦合性。事物之间直接关系越少，彼此影响就越小，也就更容易独立发展。
大型网站架构中，系统解耦的手段除了分层、分割、分布式等，还有一个重要手段——异步。
业务间的消息传递不是同步调用，而是将一个业务操作拆分成多阶段，每个阶段间通过共享数据的方式异步执行进行协作。
异步架构是典型的生产者消费模式，二者不存在直接调用。异步消息队列还有如下特性：
3.7. 冗余
大型网站，出现服务器宕机是必然事件。要保证部分服务器宕机的情况下网站依然可以继续服务，不丢失数据，就需要一定程度的服务器冗余运行，数据冗余备份。这样当某台服务器宕机是，可以将其上的服务和数据访问转移到其他机器上。
访问和负载很小的服务也必须部署 至少两台服务器构成一个集群，目的就是通过冗余实现服务高可用。数据除了定期备份，存档保存，实现 冷备份 外；为了保证在线业务高可用，还需要对数据库进行主从分离，实时同步实现 热备份。
为了抵御地震、海啸等不可抗因素导致的网站完全瘫痪，某些大型网站会对整个数据中心进行备份，全球范围内部署 灾备数据中心。网站程序和数据实时同步到多个灾备数据中心。
3.8. 自动化
大型网站架构的自动化架构设计主要集中在发布运维方面：
3.9. 安全
4. 大型网站核心架构要素
架构 的一种通俗说法是：最高层次的规划，难以改变的决定。
4.1. 性能
性能问题无处不在，所以网站性能优化手段也十分繁多：
4.2. 可用性
可用性指部分服务器出现故障时，还能否对用户提供服务
4.3. 伸缩性
衡量伸缩的标准就是是否可以用多台服务器构建集群，是否容易向集群中增删服务器节点。增删服务器节点后是否可以提供和之前无差别的服务。集群中可容纳的总服务器数是否有限制。
4.4. 扩展性
衡量扩展性的标准就是增加新的业务产品时，是否可以实现对现有产品透明无影响，不需要任何改动或很少改动，既有功能就可以上线新产品。主要手段有：事件驱动架构和分布式服务。
4.5. 安全性
安全性保护网站不受恶意攻击，保护网站重要数据不被窃取。
欢迎工作一到五年的Java工程师朋友们加入Java程序员开发： 721575865
群内提供免费的Java架构学习资料（里面有高可用、高并发、高性能及分布式、Jvm性能调优、Spring源码，MyBatis，Netty,Redis,Kafka,Mysql,Zookeeper,Tomcat,Docker,Dubbo,Nginx等多个知识点的架构资料）合理利用自己每一分每一秒的时间来学习提升自己，不要再用"没有时间“来掩饰自己思想上的懒惰！趁年轻，使劲拼，给未来的自己一个交代！
ngsql？是nosql吧？
ngsql不是通过标准的sql语法进行查询的，而是类似调用函数的方法返回值的。
这种情况下是无法sql注入的
但是紧是无法SQL注入。其他基于程序层面上的比如js注入，php注入都能针对NoSQL数据库进行拼接或者数组注入。
