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亿级分布式系统架构演进实战(一)- 总体概要

服务无状态化详细设计

目标:确保服务实例完全无状态,可任意扩缩容


1. 会话存储改造(Session Management)

核心问题:传统单体应用中,用户会话存储在服务实例内存,无法支持多实例负载均衡。
解决方案

用户请求 → [LB] → 任意实例 → 会话数据统一存储 → [分布式存储]

使用分布式会话存储,避免横向扩展后多节点会话信息不能共享问题,如用户登录会话。

1.1 分布式会话存储选型比较
方案实现方式适用场景
Redis Cluster会话数据以Key-Value形式存储,支持TTL过期、高可用高并发、强一致性要求(生产首选)
Memcached多节点分布式缓存,协议简单需要极低延迟但允许短暂数据丢失的场景
Database会话数据存入MySQL/PostgreSQL小规模系统,需强事务保障(不推荐高并发)

本项目选择的是Redis Cluster来实现分布式会话存储。

会话管理可优化方向
数据压缩:采用Zstandard/LZ4压缩会话数据(减少30%存储占用)

技术方案
​     压缩场景: 仅对会话中大于1KB的字段(如用户画像、历史记录)启用压缩。​压缩算法选择:​LZ4:适用于文本类数据(压缩率20%-30%)​Zstandard:适用于二进制数据(压缩率30%-40%)             生产级优化监控压缩率:在Redis写入时记录原始大小和压缩后大小,低于20%压缩率触发告警。动态降级:当CPU使用率超过80%时,自动关闭压缩功能。

安全加密:敏感会话字段(如UserID)使用AES-GCM加密存储

用户登录
生成明文Session数据
敏感字段标记
AES-GCM加密
直接存储
存储密文+IV+AuthTag

分片策略:采用Redis Cluster分片,避免单点热点

原生分片机制
​   哈希槽分配:16384个槽位自动分配到集群节点。​客户端路由:使用CRC16算法计算键名哈希值,定位目标分片。

容灾机制:跨机房部署Redis Cluster(如3机房部署,每个分片3副本)
这个看情况去选择,开始可以先选择简单的主从结构去代替即可。

机房C
机房B
机房A
异步复制
异步复制
异步复制
异步复制
异步复制
异步复制
Master-分片3
Slave-分片1
Master-分片2
Slave-分片3
Master-分片1
Slave-分片2
数据同步一致性保障​写入流程:客户端写入本地机房Master节点Master异步复制到其他两个机房的Slave节点超过半数的节点ACK后返回客户端成功
​  故障恢复:机房级故障时,通过Raft协议选举新Master数据修复:使用NCDC(Network-Constrained Data Consistency)算法保证最终一致性
1.2 会话迁移策略

场景:旧系统迁移到无状态架构时的会话兼容
(PS 其实这步只是为了在生产环境验证程序的准确性,认真完成后业务允许的话直接停机切换最彻底)

双写过渡

  1. 新会话写入Redis Cluster
  2. 旧会话保留在本地内存(Tomcat Session)
  3. 通过Nginx路由新请求到无状态实例

灰度切流
• 按用户ID范围逐步迁移(如尾号0~9分批切换)
• 监控会话丢失率(要求<0.01%)

User Nginx NewApp OldApp Redis Tomcat 请求 /api/login 转发请求 写入新会话(user123) 双写旧会话(user123) 返回登录成功 请求 /api/profile (携带Cookie) 旧版实例处理 读取旧会话(user123) 返回用户数据 User Nginx NewApp OldApp Redis Tomcat
1.3 会话安全

防窃取
• Cookie设置HttpOnly、Secure、SameSite属性
• 动态Token刷新机制(每5分钟更新Session ID)
防篡改
• 会话数据签名(HMAC-SHA256)
• 客户端IP绑定(检测IP变更时强制重新认证)


2. 配置外置(Externalized Configuration)

核心问题:配置硬编码或本地文件导致实例间不一致,无法动态生效。

2.1 动态配置中心选型
工具核心能力生产建议
Nacos支持配置推送、版本历史、灰度发布,集成Spring Cloud Alibaba推荐(阿里生产验证)
Spring Cloud Config与Spring生态无缝集成,支持Git/SVN存储旧系统迁移场景
Consul服务发现与配置管理一体化,强一致性保证多语言混合技术栈

本项目选择的是Nacos作为服务的配置中心

配置分类管理
环境配置(Env):数据库地址、缓存集群节点(区分dev/test/prod)
业务规则(Biz):限流阈值、开关配置(如促销活动开关)
安全配置(Security):密钥、白名单IP(加密存储)

2.2 灰度发布策略

按应用分组

新配置 → 10%的实例组(如Canary组) → 监控1小时 → 全量发布  

按用户分桶

if (userId % 100 < 5) {  // 5%用户灰度  applyNewConfig();  
}  

回滚机制
• 自动回滚:配置更新后错误率上升5%则自动回退
• 版本快照:保留最近10个版本,支持一键回滚

2.3 配置安全

Nacos如果没有修改源码做不了这么细,可以选择每个环境搭建一个Nacos这样的方式。
权限分级
• 开发人员:只读测试环境配置
• 运维人员:可修改生产环境非敏感配置
• 安全管理员:管理密钥类配置
审计追踪
• 记录配置修改人、时间、旧值/新值
• 集成LDAP/AD账号体系


3. 资源管理(Resource Management)

核心问题:服务实例依赖本地资源(文件、缓存),导致状态残留。

3.1 文件存储外迁

对象存储方案

存储类型使用场景示例
热数据频繁访问的文件(如图片缩略图)阿里云OSS标准存储
冷数据归档日志、备份文件阿里云OSS归档存储/Glacier
临时文件处理中生成的文件(需定时清理)本地SSD + CronJob清理

上传优化
• 客户端直传OSS(减少服务端带宽压力)
• 分片上传(支持大文件断点续传)

3.2 内存缓存治理

这项改造其实跟服务无状态话这个目标是没有什么关联性的,本地内存的作用是提升性能,这里是顺便优化了,你们可以根据情况自行选择。
本地缓存策略

缓存类型使用场景淘汰策略
Caffeine高频读、数据量小(如用户基础信息)LRU + 最大条目数限制
Guava兼容旧系统基于权重淘汰

本项目本地缓存使用的是Caffeine

防缓存滥用
• 限制最大内存占比(如JVM堆的20%)
• 监控缓存命中率(低于70%时告警)

3.3 临时资源清理

临时文件
• 定时任务(Cron)清理超过24小时的/tmp文件
• 使用内存文件系统(如tmpfs)加速处理
线程池管理
• 禁止使用全局静态线程池(导致内存泄漏)
• 统一由Spring Bean管理,应用关闭时自动销毁


4. 生产级实施步骤
  1. 架构评估
    • 识别现有状态:会话存储位置、本地配置文件、资源依赖
    • 确定技术栈:Redis版本、配置中心选型、存储迁移工具

  2. 灰度迁移
    • 阶段1:新会话写入Redis,同时保留本地Session(双写)
    • 阶段2:配置中心逐步替换本地配置文件
    • 阶段3:文件存储迁移到OSS,删除本地存储逻辑

  3. 验证与监控
    • 自动化测试:模拟实例重启,验证会话不丢失
    • 监控看板:会话存储延迟、配置推送成功率、临时文件磁盘占用

  4. 全量切换
    • 旧服务下线:确保所有流量切至无状态实例
    • 资源清理:关闭本地Session存储,删除冗余配置


5. 升级效果

总结:
1、利用redis存储服务会话信息
2、利用nacos config 实现服务配置信息管理
3、利用OSS做文件上传、读取
以上应用服务可以实现无状态话,当应用服务达到性能瓶颈的时候,可通过横向增加节点,然后利用nginx的负载均衡调度,实现性能增加。
在这里插入图片描述

http://www.zhongyajixie.com/news/15302.html

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